在我下决心将编程进行到底之前,大概经历了四次放弃又捡起的过程,而且我观察了一些数据科学的学生,这种事不光是我一个人做过。
「可重用」是什么意思?在你的数据科学职业生涯中的某个时刻,你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道,或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码,但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次,那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠:它是对时间的有效利用,并且被认为是软件工程中的最佳实践。
近年来,我和同事 Sylvain Gugger 一直为热爱的事情而努力工作,它就是 Python 编程环境 nbdev。nbdev 允许用户在 Jupyter Notebook 中创建包含测试和丰富文档系统的完整 Python 包。我们已使用 nbdev 编写了一个大型编程库(fastai v2)以及多个小型项目。
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
原文:https://realpython.com/python-traceback/
关键时刻,第一时间送达! 📷 本文经授权转自人工智能头条。 Python 已经成为机器学习及其他科学领域中的主流语言。它不但与多种深度学习框架兼容,而且还包含优秀的工具包和依赖库,方便我们对数据进行预处理和可视化操作。 据最新消息,到 2019 年底,Numpy 等很多科学计算工具包都将停止支持 Python 2版本,而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本也都将只支持 Python 3。 为了使初学者能够轻松地从 Python 2 向 Python 3 实现迁移,我收集了一些 Python 3 的
提示和技巧总是非常有用的,在编程领域更是如此。有时候,小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物,可以成为实用的效率助推器。所以,我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧,在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的,而有些可能是新鲜的,我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
无论你是成熟的公司,还是想要推出一个新服务,都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。 NLP每天都会产生新的令人兴奋的结
在学习过深度学习的基础知识之后,参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle,教你如何选择自己适合的项目,构建自己的模型,提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本,但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果,而是回顾基础知识,试图帮助初学者找到方向。 文章结构: 1.介绍 2.Kaggle 综述 3.建立自己的环境 4.预测房价竞赛简介 5
原文地址:Developers are users too — part 2: 5 More guidelines for a better UI and API usability 原文作者:Florina Muntenescu 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:tanglie1993 校对者:corresponding,hanliuxin5 我们对自己与之交互的所有东西的可用性都有相同的预期,包括 UI 和 API。所以,我们用于 UI 的指
如果你是一名交易员或者从事金融服务行业,那么 Excel 就是你的生计之本。有了它,你可以分析价格和实时数据、评估交易组合、计算 VaR、执行回测等等;有了它,你就是数据透视表、公式、图表甚至 VBA 和 PowerQuery 的专家。
敲黑板了啊,答疑时间到。如果你没有良好的Python编程基础,在尝试应用数据科学方法时遇到了问题和困难,又不知道该如何有效解决,那么这篇文章就是为你写的。请务必认真阅读哟。
最近有读者反映学习编程困难,想放弃,询问是不是真的有不适合编程的人?我结合最近自己的学习经历和思考以及最近在数据结构与算法的折磨下得出的一些心得。
你好!我是Jose Portilla,Udemy的讲师,有超过25万名学生注册了各种各样的课程,包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
选自Medium 作者:Oren Dar 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南、路雪 在学习过深度学习的基础知识之后,参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle,教你如何选择自己适合的项目,构建自己的模型,提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本,但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果,而是回顾基础知识,试图帮助初学者找到方向。 文章结
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里,而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
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