随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征，出现在数据准备和学习算法中，将输入数据映射到输出数据以作出预测。为了理解机器学习中的统计方法，你必须了解机器学习中随机性的来源，即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
Python 3.7增添了众多新的类，可用于数据处理、针对脚本编译和垃圾收集的优化以及更快的异步I/O。
我们都知道，遍历一个list（列表）有两种方式，一种是直接输出list的对象，还有一种是使用for去迭代。这两者的区别，我将从时间和空间两方面来考虑，为了明显一点，列表长度会很大，原因大家应该也知道。
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。
AI研习社按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家、教育者，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI研习社崔静闯、朱婷编译。 神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。 然而， 有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。 在这个教程中，你会学到
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
函数可以有一些位置参数（positional）和一些关键字参数（keyword）。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中，x和y是位置参数，而z则是关键字参数。
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类型有哪些？ Q-6：如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析？ Q-7：什么时候使用 Python 装饰器？ Q-8：列表和元组的主要区别是什么？ Q-9：Python 如何处理内存管理？ Q-10：lambda 和 def 之间的主要区别是什么？ Q-11：使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID？ Q-12：你认为以下代码片段的输出是什么？代码中有错误吗？ Q-13：Python 中有 switch 或 case 语句吗？如果不是，那么相同的原因是什么？ Q-14：Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么？ Q-15：Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句？ Q-16：Python 中的字符串是什么？ Q-17：Python 中的切片是什么？ Q-18：Python 中的 %s 是什么？ Q-19：字符串在 Python 中是不可变的还是可变的？ Q-20：Python 中的索引是什么？ Q-21：Python 中的文档字符串是什么？ Q-22：Python 编程中的函数是什么？ Q-23：Python 中有多少基本类型的函数？ Q-24：我们如何用 Python 编写函数？ Q-25：Python 中的函数调用或可调用对象是什么？ Q-26：Python 中的 return 关键字是做什么用的？ Q-27：Python 中的“按值调用”是什么？ Q-28：Python 中的“按引用调用”是什么？ Q-29：trunc() 函数的返回值是多少？ Q-30：Python 函数必须返回一个值吗？ Q-31：Python 中的 continue 有什么作用？ Q-32：Python 中 id() 函数的用途是什么？ Q-33：*args 在 Python 中有什么作用？ Q-34：**kwargs 在 Python 中做什么？ Q-35：Python 有 Main() 方法吗？ Q-36： __ Name __ 在 Python 中有什么作用？ Q-37：Python 中“end”的目的是什么？ Q-38：什么时候应该在 Python 中使用“break”？ Q-39：Python 中的 pass 和 continue 有什么区别？ Q-40：len() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-41：chr() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-42：ord() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-43：Python 中的 Rstrip() 是什么？ Q-44：Python 中的空格是什么？ Q-45：Python 中的 isalpha() 是什么？ Q-46：你如何在 Python 中使用 split() 函数？ Q-47：Python 中的 join 方法有什么作用？ Q-48：Title() 方法在 Python 中有什么作用？ Q-49：是什么让 CPython 与 Python 不同？ Q-50：哪个包是最快的 Python 形式？ Q-51：Python 语言中的 GIL 是什么？ Q-52：Python 如何实现线程安全？ Q-53：Python 如何管理内存？ Q-54：Python 中的元组是什么？ Q-55：Python 编程中的字典是什么？ Q-56：Python 中的 set 对象是什么？ Q-57：字典在 Python 中有什么用？ Q-58：Python 列表是链表吗？ Q-59：Python 中的 Class 是什么？ Q-60：Python 类中的属性和方法是什么？ Q-61：如何在运行时为 Class 属性赋值？ Q-62：Python 编程中的继承是什么？ Q-63：Python 中的组合是什么？ Q-64：Python 程序中的错误和异常是什么？ Q-65：你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常？ Q-66：你如何为 Python 中的预定义条件引发异常？ Q-67：什么是 Python 迭代器？ Q-68：Iterator 和 Iterable 有什么区别？ Q-69：什么是 Python 生成器？ Q-70：Python 中的闭包是什么？ Q-71：Python 中的装
在自动化测试多线程编程中，确保数据结构的线程安全性是至关重要的。本文将讨论如何在 Python 中处理生成器和迭代器的线程安全问题，并提供一些优化的思路。我们将深入分析现有代码，并进行改进，以解决潜在的性能问题。
你有没有好奇过自己喜欢的电影或电视剧里的人物性别变换后是长啥样的？比如说，下面这位？
------ 生成器 ------------------------------------------------------------------
首先我们创建一张表和一个维护视图（维护视图的好处就是可以方便增加字段）,维护视图中维护标记为R标识字段不可输入
在微博里发布一条带网址的信息，微博会把里面的网址转化成一个更短的网址。只要访问这个短网址，就相当于访问原始的网址。
损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方便以后我们遇到各类功能不同的损失函数有个清楚的认知，而且一般面试以及论文写作基本都会对这方面的知识涉及的非常深入。故本篇文章将结合实际Python代码实现损失函数功能，以及对整个损失函数体系进行深入了解。
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类
能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。比如说，对字典进行迭代可以得到其所有的键：
生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
导语： PEP（Python增强提案）几乎是 Python 社区中最重要的文档，它们提供了公告信息、指导流程、新功能的设计及使用说明等内容。对于学习者来说，PEP 是非常值得一读的第一手材料，学习中遇到的大部分难题，都能在 PEP 中找到答案或者解决思路。
【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据，然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的 CycleGAN 图像转换技术。文章分为五部分，分别概述了：图像转换的问题；CycleGAN 的非成对图像转换原理；CycleGAN 的架构模型；CycleGAN 的应用以及注意事项。
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中，有的名称会在前面和后面都加上两个下划线，这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__)，这种拼写表示名字有特殊含义，所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中，由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
这里我们将建立 一个对抗生成网络 （GAN）训练MNIST,并在最后生成新的手写数字。
在编写Python程序时，我们经常会面临需要中断多重循环的情况。无论是在搜索特定条件满足的数据集合还是在处理嵌套循环时，灵活地中断循环是一项强大的技能。本篇博客将探讨Python中断单循环和多重循环的几种方法，让你能够更有效地处理循环控制流。无论你是初学者还是有经验的开发者，都有机会从中学到一些新的技术，提高你的编程技能。
已经注意到，大多数主流神经网络都可以通过仅向原始数据中添加少量噪声而轻易地将其分类错误。出乎意料的是，添加噪声后的模型比正确预测的模型对错误预测的置信度更高。造成这种攻击的原因是，大多数机器学习模型都是从有限的数据中学习的，这是一个巨大的缺点，因为它很容易过度拟合。同样，输入和输出之间的映射几乎是线性的。尽管看起来各个类之间的分隔边界似乎是线性的，但实际上它们是由线性组成的，即使特征空间中某个点的微小变化也可能导致数据分类错误。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
本篇为Python进阶干货系列第四篇，主要为大家详细介绍了Python条件判断、循环语句、循环控制、迭代器和生成器以及异常
我们介绍了SinGAN，这是一个无条件的生成模型，可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练，可以捕捉到图像中斑块的内部分布，然后能够生成高质量的、多样化的样本，这些样本承载着与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔，每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本，这些样本具有显著的可变性，但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。与以前的单一图像GAN方案相比，我们的方法不限于纹理图像，也不是有条件的（即它从噪声中生成样本）。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的图像。我们说明了SinGAN在广泛的图像处理任务中的效用。
列表生成式是 Python 内置的强大的列表创建工具，可以用来快速的创建一个具有一定规则的列表。
每当我了解到Python中的新功能，或者我注意到其他一些人没有注意到的某个功能时，我就会把它记录下来。
我们之所以能通过 for 方法如此轻松的打印这些内容，从本质上说是因为列表元组等这些东西是一个可迭代对象。而 for 方法则可以调用迭代器对象的方法来实现对整个迭代对象的遍历。for 驱动可迭代对象调用 iter()返回了一个有next()方法的迭代器对象(可以通过 next（）访问），该方法可以逐一访问对象中的所有元素。
在图像处理方面，机器学习实践者们正在逐渐转向借助生成对抗网络的力量，本文带你了解其中五种生成对抗网络，可根据自己的实际需求进行选型。
当应用加密算法时，有许多地方可能会出错。难点在于识别和分析程序员用来加密的方法，然后寻找其中的漏洞。漏洞的种类也很多，比如弱加密算法、弱密钥生成器、服务端漏洞和密钥泄露等。
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
PEP原文 ： https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
使⽤了yield关键字的函数不再是函数，⽽是⽣成器。（使⽤了yield的函数就是⽣成器）
许多深度学习框架和架构被研究人员用于不同的应用程序。近年来，在各种计算机视觉任务中取得了一系列的突破性的成果。深度学习对图像处理产生了令人印象深刻的影响。
图像翻译目的是用模型将源域图像转换到目标域图像，通常涉及标签图到场景图的转换、图像风格、人脸的属性变换、标签图到场景图的转换。
我正打算写写 Python 的生成器，然而查资料时发现，引入生成器的 PEP 没人翻译过，因此就花了点时间翻译出来。如果在阅读时，你有读不懂的地方，不用怀疑，极有可能是我译得不到位。若出现这种情况，我建议你直接阅读原文，最好也能将错误处告知于我，以便做出修改。
2016年3月，AlphaGO横空出世，击败人类顶尖职业棋手，引爆了人工智能热潮。之后AlphaGO Master和AlphaGO Zero更是无情的碾压人类棋手，人们终于认识到，人类迎来了可怕的对手。在这之前，人类还抱有一点幻想，某个英雄会应运而生，为人类而战，然而现实很残酷。人工智能最可怕的地方在于，其进步神速，在突破了一个瓶颈后，会引起裂变。
有多少人和我一样仍然在周末痛苦的加班工作中？哈哈哈，快来慢慢的读一下这篇文章，一起慢慢的摸鱼吧！
循环生成对抗网络（简称CycleGans）[1]是功能强大的计算机算法，具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如，当给定图像时，他们可以对其进行模糊处理，着色（如果其最初是黑白的），提高其清晰度或填补缺失的空白。
DateTime模块以Python编程语言预先安装，因此您可以轻松地将其引入程序中。可以使用pip命令轻松安装playsound库。点安装playsound。希望您能够将其安装在系统中，现在让我们看看如何编写程序以使用Python创建闹钟警报。在编写程序之前，您应该知道您还需要一个警报音，在警报时会响起。
| 1）改进输入：从答案的不足之处着手 |
很多人在学习了基本的Python语言知识后，就转入应用阶段了，后期很少对语言本身的新变化、新内容进行跟踪学习和知识更新，甚至连已经发布了好几年的Python3.6的新特性都缺乏了解。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
