Python 是一种美丽的语言,它简单易用却非常强大。但你真的会用 Python 的所有功能吗?
任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目,并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案,它使用了你从不知道的 Python 功能!
开篇先说,IEEE Spectrum 于9月6日发布了2019年最受欢迎的编程语言排名,无疑Python蝉联第一,成绩颇为亮眼。从前年开始,Python 就开始霸占榜单长达 2 年,成为编程市场上份额最高的语言。
Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义,但对于 lambda 函数,我们根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算,而无需完全定义函数。
本文来源:开源中国,译者rever4433, Tocy, Tony, 南宫冰郁 本文链接:https://www.oschina.net/translate/learning-python-from-
**range() 和 xrange() 是两个函数,**可用于在 Python的 for 循环中迭代一定次数。在 Python 3 中,没有 xrange,但 range 函数的行为类似于 Python 2 中的 xrange。如果要编写可在 Python 2 和 Python 3 上运行的代码,则应使用 range()。
自手Q游戏中心V6.0改版以来,产品形态发生了较大的转变,不再是纯粹通过app列表做游戏分发,而是试图通过内容来带游戏分发,全新的产品形态给推荐算法带来了许多的挑战。
AI 科技评论按:实际上,号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术,而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」,如今他们也想对外分享他们的经验和成果,开始做一系列「机器学习炼丹之旅」的技术博客。日前,他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 做特征工程》(「Feature Engineering at Quora with Alchemy」),作者为 Quora 的两位工程师 Kornél Csernai 和 Naran Bayanbat。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
背景 图1 外卖排序系统框架 外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的,模型迭代效率制约着策略优化效果。如上图所示,在排序系统里,特征是最为基础的部分:有了特征之后,我们离线训练出模型,然后将特征和模型一
随着美团外卖业务的发展,算法模型也在不断演进迭代中。本文从特征框架演进、特征生产、特征获取计算以及训练样本生成四个方面介绍了美团外卖特征平台在建设与实践中的思考和优化思路。
boolean b=Pattern.matches("(86)*0*1\\d{10}",mobile);//大陆手机号码的匹配 日期类 Date date =new Date();//构造当前的时间
决策树是一种基于监督的分类问题,主要将问题的条件构造为树的结构,依据判断划分数据集.decision tree 是一个流程图的树结构,其中,每一个内部结点表示一个属性上的测试,每一个分支代表一个属性的输出 决策树的算法就是一个构造树的过程,根据构造出来的树进行预测,他的测试集是必须知道结果的属于监督学习算法。
Java集合类主要有2大分支,Collection及Map。 Collection体系如下:
前面我们学了 List 集合。我们知道 List 是一个有序的集合,可以根据元素的整数索引访问元素,并且允许重复。
.NET诞生之初,就通过IEnumerable、IEnumerator提供迭代能力, 前者代表具备可枚举的性质,后者代表可被枚举的方式。 (看你骨骼惊奇,再送你一本《2021年了,IEnumerable、IEnumerator接口还傻傻分不清楚?》) 如果你真的使用强类型IEnumerable/IEnumerator来产生/消费可枚举类型,会发现要写很多琐碎代码。
翻译: Summer 链接: https://pythoncaff.com/topics/104/python-tutorials-from-zero-to-master-suitable-fo
可变集合可以在适当的地方被更新或扩展。这意味着你可以修改,添加,移除一个集合的元素。
关键词:Python,入门 正文: 本文由rever4433, Tocy, Tony, 南宫冰郁, 透过树叶的光等协作翻译,发表于开源中国。 什么是 Python ? Python 之父 Guido van Rossum 说: Python是一种高级程序语言,其核心设计哲学是代码可读性和语法,能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。 对于我来说,学习 Python 的首要原因是,Python 是一种可以优雅编程的语言。它能够简单自然地写出代码和实现我的想法。 另一个原因是我们可以将 Python 用在
FateID是用于定量单细胞转录组数据集中细胞命运偏倚的方法,所述数据集包含从共同祖先(Herman,Sagar和 Grün2018)产生的不同细胞类型。预期祖先群体是数据集的一部分,并且FateID算法被设计用于学习每个祖细胞对一个或多个替代终端命运的预先存在的偏差。该算法的策略是应用迭代随机森林分类(Breiman 2001),以便使用在先前迭代中被分类为训练集的细胞来量化越来越年幼的祖细胞中的命运偏倚。
总第490篇 2022年 第007篇 端智能,是指在移动端设备运行人工智能(AI)应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下,在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案,包括端上特征工程、模型迭代思路,以及具体部署优化的过程,希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。 1 引言 2 排序系统进阶:为什么需要端上重排 2.1 云端排序痛点 2.2 端智能重排流程和优势 3 端上重排序算法探索与实践 3.1 特征工程 3.2 用户反馈行为序列建模 3.3 重排模型设计 3.4 多场景应用效
端智能,是指在移动端设备运行人工智能(AI)应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下,在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案,包括端上特征工程、模型迭代思路,以及具体部署优化的过程,希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。
第一个问题,什么是 Python ?根据 Python 之父 Guido van Rossum 的话,Python 是:
2022年02月24日 作者: 祝升 刘哲 汤彪 文章链接 12434字 25分钟阅读
java集合框架 框架设计理念 容器 继承层级结构 继承图 集合框架中的抽象类 主要的实现类 实现类特性 集合框架分类 集合框架并发包 并发实现类
Azure 机器学习工作区是云中的基础资源,用于试验、训练和部署机器学习模型。 它将 Azure 订阅和资源组关联到服务中一个易于使用的对象。
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
Java有多种方式保存对象的引用。例如数组,这种编译器支持的类型,是保存一组对象的最有效的方式,如果想要保存一组基本类型数据,也推荐使用数组。 但数组具有固定容量,而在更一般情况下,写程序时我们并不知道
列表在我们平常的编程中经常会用到,多用于临时存储一些程序需要的数据, 向列表中添加数据时,有多种方式: 1.数据少的话直接定义列表中的数据 my1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5] 2.当数据稍微多点的话可以用for循环的方式向列表中添加数据,但是操作比较繁琐 my2 = list() for i in range(100): my2.append(i)
https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发,旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具,这并不需要任何编程技能。然而,尽管这些工具可能非常有用,但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势,以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外,它还允许更大的灵活性,如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处,但许多研究人员发现这样做很有挑战性,而且不知道如何着手。
首先,什么是 Python?根据 Python 创建者 Guido van Rossum 所言,Python 是一种高级编程语言,其设计的核心理念是代码的易读性,以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。实际上,我选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性,用它编码和表达想法非常自然。
在过去十年,机器学习在学术界取得了众多的突破,在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用,从最开始的线性模型、树模型,再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等,并在实践中也取得了良好的效果与产出。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
本文是《Rust in action》学习总结系列的第二部分,更多内容请看已发布文章:
今天忙里偷闲在浏览外文的时候看到一篇讲C#中泛型的使用的文章,因此加上本人的理解以及四级没过的英语水平斗胆给大伙进行了翻译,当然在翻译的过程中发现了一些问题,因此也进行了纠正,当然,原文的地址我放在最下面,如果你的英文水平比较好的话,可以直接直接阅读全文。同时最近建了一个.NET Core实战项目交流群637326624,有兴趣的朋友可以来相互交流。目前.NET Core实战项目之CMS的教程也已经更新了6篇了,目前两到三天更新一篇。
这一周,我将介绍一种称为“列表”的新数据类型和一种称为“循环”的新概念。列表将让我们有能力存储大规模的数据,而循环将可以让我们有能力反复执行特定部分的代码。
译者 | 梁红丽 张蔚敏 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】近日,李飞飞等提出了一种新的迭代视觉推理框架。该框架超越了目前缺乏推理能力的识别系统。该框架包括两个核心模块:一个局部模块,用空间记忆来存储之前并行更新的认知;一个全局的图推理模块。相比普通的卷积网络( ConvNets ),新的模型性能表现更优越,各类的平均精度在 ADE 上有 8.4% 的绝对提升,在 COCO 上实现了 3.7 % 的绝对提升。分析还表明,该推理框架对当前区域分割方法造成的区域缺失具有很强的适应性。 以下内容来自 I
这是58app端的业务展示,可以看出58的业务场景丰富且复杂,产品形态多样,涵盖了租房、二手房、二手车、招聘、本地服务以及二手物品等多种业务,针对每个业务,又分为置顶,精品,普通等多种不同的产品形态。
总第520篇 2022年 第037篇 在外卖广告CTR场景下,深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景,本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战,从在线时延、离线效率两个方面展开,阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验,希望能为读者提供思路上的借鉴。 导语 1 背景 2 分析 3 模型推理 3.1 分布式 3.2 CPU加速 3.3 GPU加速 4 特征服务CodeGen优化 4.1 全流程CodeGen优化 4.2 传输优化 4.3 高维ID特征编码 5 样本构建
译者 | 梁红丽 张蔚敏 编辑 | 明 明 出品 | AI科技大本营 【AI科技大本营导读】近日,李飞飞等提出了一种新的迭代视觉推理框架。该框架超越了目前缺乏推理能力的识别系统。该框架包括两个核心模块:一个局部模块,用空间记忆来存储之前并行更新的认知;一个全局的图推理模块。相比普通的卷积网络( ConvNets ),新的模型性能表现更优越,各类的平均精度在 ADE 上有 8.4% 的绝对提升,在 COCO 上实现了 3.7 % 的绝对提升。分析还表明,该推理框架对当前区域分割方法造成的区域缺失具有很强的适应
0基础入门Python基础知识学什么?对于初学者来说,需要学习变量和类型 、数字和字符串以及常用的数据结构、字符编码、运算符 、分支结构、循环结构、函数与模块的使用、面向对象、文件的操作、进程与线程等内容。
(1)安装机器学习必要库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等;
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
选自AWS blog 机器之心编译 参与:Smith Apache MXNet 是一个功能全面,且具有高度可扩展性的深度学习框架,可支持创建和训练最新型的深度学习模型。通过它,你可以创建卷积神经网络,LSTM 网络和其它的模型。它支持多种语言,包括但不限于 Python、Scala、R和 Julia 。本文将对 MXNet 五大特征的实现进行介绍。 在本篇文章中,我们对使 MXNet 在 AWS 云中成为开发者友好型框架的一些特征进行了展示。对于更喜欢符号式表现形式的开发者,我们也提供了一张速查表,以在 M
本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面,其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。
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