利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后,你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达,让机器建模时捕捉更多语义信息呢?这份视频教程,会手把手教你操作。
说明:本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布,便不能大篇幅编辑内容,后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版,以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
链接起散落的文章,给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读,帮你更为高效入门数据科学。
为什么会有这么多的体力活呢?怎么才能真正摆脱复制粘贴式的工作,提高办公自动化快人一步呢?
在现实生活中我们偶尔会遇到计算杯子、球体或者是方体的容积或者体积,那如何用python计算容积或者体积?
在学习中我们可以发现关于三角形面积的计算经常广泛运用到各种实际问题中,而本文将要针对如何用python计算三角形的面积展开探讨。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
给你10万张图片,让你从中找出与某张图片最为近似的10张,你会怎么做?不要轻言放弃,也不用一张张浏览。使用Python,你也可以轻松搞定这个任务。
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣,因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词,来确定主题。 他向我询问方法,我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题?》。 看过之后,他表示很有收获,但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题?》一文面对的是大量的文档,利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档,也没有聚类的需求,但是需要处理的每篇文
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print(‘圆的面积为:{,2f}’.format(3.14*int(r)**2))
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 伙伴们,最近是否感受到了夏天的热情似火呢? 六月,不仅带来了热情似火的夏天,也带来了很多火爆的重磅新书!博文菌精挑细选了12本六月的爆款新书,这其中既有大师级重磅新版神作,影响了数百万互联网从业者、跨越时代的诚意之作,帮你用底层内功对抗中年焦虑的秘籍等,让你无惧裁员;更有给你全新的思维冲击和观感体验的、像看电影一样轻松自在的破局之书,带你在魔幻错乱的时代做稳稳落子的九段高手! 燥热的天气,不如静下来读一本书,感受清凉一夏! ---- 01 ▊《
四叶玫瑰数是每个位上的数字的4次幂之和等于它本身的四位数,如何用Python来计算出一万以内的四叶玫瑰数?
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 【AI科技大本营导语】Medium热门博客Mybridge AI例行评出本月10篇有助于提升你职业生涯的Python文章(额,提高概率为0.9%)。排名是根据机器测量出的内容质量和各种人为因素(包括参与度和流行度)。 这10篇文章中涉及的主题有:Flake,视频合成,遗传算法,验证码破解,Chutes & Ladders游戏,Chatbot,OpenCV,反向传播算法,Memoization技术 这是一个非常有公信力的列表排名,Python
以前,吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识,虽然也会有动手实验,但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中,吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
Python语言和Pygame都是开发图形化的计算机游戏的得力工具。Pygame使得开发2D图形程序变得很容易,而且它可以免费下载和安装使用。
为了计算两个矩阵相加,我们创建一个新的矩阵,使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值,相加后放到新矩阵的对应位置中。在这个 python 程序中,我们有两个矩阵作为 A 和 B 。让我们检查矩阵顺序,并将矩阵存储在变量中。我们必须将和矩阵初始化为元素为零。现在,我们必须使用一个嵌套循环遍历控件的每一行和每一列中的每个元素。用for求矩阵中每个元素的和,用 python 加到矩阵中。显示输出矩阵。
本书介绍了如何通过Python自动化地完成物理领域方面的研究。全书共分为4个部分,以Python代码为示例向读者介绍了如何用Python解决物理项目中出现的各种问题。第 1部分(第 1~6章):起步,介绍Python的基本知识,如命令行、数据容器、类和对象等。第 2部分(第7~13章):上手,主要介绍正则表达式、数据可视化、存储数据等实用知识。第3部分(第 14~18章):完善,介绍如何构建流程和软件、版本控制、调试和控制代码等。第4部分(第 19~23章):发布,介绍如何为代码生成文档、如何提高协作效率和软件许可证以及版权的相关知识等。
针对如何用python找出1000以内的素数并存入列表,提出利用if条件判断和for循环嵌套的方式,通过利用IDLE编写,证明该方法是有效的,但是内容过于单一,以后可以对该类找出不同类型的数字进行内容的丰富和对代码的进一步完善,可以为以后编写数据分类提供经验。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
准确来说,我是一名非本专业的转行数据分析师,不但成功转了行,还创立了城市数据团,开设了多门数据分析网红课,学员人数已超过十万人。以上三个问题是我在从事数据分析工作后经常被问到的。
《Wolfram 语言入门》翻译自 Stephen Wolfram 博士撰写的英文书 An Elementary Introduction of the Wolfram Language,由科学出版社出版。 Stephen Wolfram 是 Wolfram 语言、Wolfram|Alpha 和 Mathematica 的创立者. 他作为计算科学和技术的先驱之一,已做出了近 4 0 多年的贡献. 他从十几岁起便在物理研究中使用计算机,并有了很多重要发现,从而引导他于 2002 年完成了具有开创性意义的著作《
首先,我们需要导入Tkinter模块。Tkinter是Python的一个标准GUI库,我们用它来创建我们的计算器的图形界面。
Python是如何进行内存管理的? http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm (没看懂) 什么是lambda函数?它有什么好处? ht
打算绘制中文词云图?那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程,一步步用Python来动手实践吧。
内容提要:一年一度的 PyCon 如期而至,虽然今年的 PyCon US 2020 转战线上,但内容并不逊于往年,依然干货满满。超神经第一时间将内容整理供大家观看,快学起来吧!
让所用公式等式右边分子都为1,分母为递增数列,从第一项开始,奇数项符号为正,偶数项符号为负。等式右边的分母越大,越小,圆周率π计算的值越精确
利用Python机器学习框架scikit-learn,我们自己做一个分类模型,对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。
A:可以使用sub()方法来进行查询和替换,sub方法的格式为:sub(replacement, string[, count=0])
🌊 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
注意:本文只是人脸检测,人脸识别的实现请参见本人另一篇博客:基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,本文的主要内容分为:
之前有分享过如何用Python发送邮件的文章,今天再分享一个如何用几行Python代码让财务部妹子追着喊666的实用案例。
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析,我们可以更好地了解用户画像,为产品做留存率、流失率等指标分析,精细化产品运营;再比如去年疫情,有 B 站网友通过数据分析、调整参数,制作的“疫情传播速率”视频,点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业,我也经常在后台收到粉丝的一些困惑: 开发出身,想转行数据分析,但没有实战经验,面试很难! 是从 Python 入手还是 R 语言?常用的算法有
在平时的数学计算中加减乘除是必不可少的,那么如何用python实现一个简单的计算器呢?
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当今科技领域的热门话题之一,而Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言,在人工智能领域也扮演着重要的角色。本文将带领读者从零开始学习Python人工智能,主要围绕神经网络和机器学习展开,旨在让读者了解基本概念、原理以及如何用Python实现。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力。
【导读】在过去的一个月中, 作者从近 1400 篇有关机器学习的文章中挑选了最有可能帮助职业生涯发展的 10 篇推荐给大家(入选比率为0.7%)。
最近受到疫情的困扰,相隔几百米的恋人都成了异地恋,就连情人节也需要云相聚。程序员如何用一种即浪漫又Geek的方式来进行表白? 本周四(2月13日)晚19:00,Serverless 团队联合腾讯云大学与云+社区免费推出的Serverless在线课堂第三期,将分享《Serverless Python 开发实战之极速制作情人节表白页》,讲师将在线指导三分钟完成表白页制作部署。小伙伴们周四完成制作,周五情人节当天就可以派上用场啦! 在线课程介绍 课程主题: Serverless Python 开发实战之极速
针对此类数学问题,提出定义函数的方法,通过实验,证明该方法是有效的。此方法可高效解决多种数学问题,希望未来能利用更复杂的python知识解决更多生活问题。
咱们的 Python 教程代码已经可以免安装在线运行了。但如果你希望在本地克隆运行环境,请参考本文的步骤说明。
计算机程序,我们通常会解释说是由指令和代码组成,同样也可以说是由数据结构和算法组成;其实这两种说法的核心意义都是一样的,都是通过一系列有序的操作来完成数据的处理过程。
这一份视频教程中,我会用简明的例子和手绘图,为你讲解循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的原理和使用方法。
老读者都知道,Python的一个应用方向就是——量化交易,恰好最近收到了清华出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,因为平时对数据科学和机器学习都比较感兴趣,简单试读了一下。
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