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深度学习入门Fast.ai 2.0上线!自带中文字幕,所有笔记、资源全部免费!

新版本完全对Fast.ai V1进行了重置,构建了全新的深度学习框架。更轻快、更灵活、更容易使用。 而且,对中国用户最友好的是,全部课程视频都有简体中文字幕。...2.0更新了哪些课程 新上线的Fast.ai 2.0是测试版,目前公开的课程分为两大部分:深度学习任务速成,和更加细致全面的深度学习基础。 ?...其中,速成部分有7节课,分别是: 图像分类 SGD入门 多标签 NLP 反向传播:从零开始的神经网络 CNN GAN 如果你已经有了一定的基础,那么可以直接开始第二部分课程深度学习基础。...但是,如果你没有任何机器学习的基础知识储备,那么要注意一点: V2版本中移除了V1中的机器学习入门,需要这些课程的用户只能出门左转使用V1.。 但团队承诺,仍然会对V1进行更新维护。...面向0基础初学者、所有资源免费、中文字幕、官方整理详细笔记、还可以白嫖谷歌Colab,这么优质的学习资源,你还在犹豫什么呢?

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分享几个我常用的私活接单渠道

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惊了!发现一个程序员做私活的好地方

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Python私活赚得比主业还多!

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终于有人把 Python 讲清楚了!

最近一两年,我身边也有不少人开始学Python,但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题: 知道Python很牛,但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么  所学教程质量参差不齐,很多为了“速成”...1....无知识点断层的学习路径  从零入门学习,也能听得懂  在这个浮躁的时代,大家都想3天、7天掌握一门技术,但多数脱离视频教程后,一代码都写不好。...来源于企业,输出到企业,这是我们课程跟其他课程的本质区别。...02 适合谁学 课程面向希望自己能够在短时间内掌握Python基础、Python数据分析、Python爬虫、Python自动化、Python web、机器学习算法、Python面试的朋友,尤其适合: 准备从事编程工作

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Python「苦虐」的日子太惨了!

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Python 把网络上的付费资源都爬了一遍!

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获取满足指数的最长字符串

要求:时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1) 输入描述: 输入为两,第一是字符串,第二是期望的指数,例如: bcdafga 8 输出描述: 输出为最长子串的长度。...如果没有合适的子串,则应该返回0,例如,对于示例中的输入,应该输出: 3 # 解题思路 方法1、双指针: 初始化left和right指针,len指针记录最长子串的长度,res记录当前窗口内数值的和 采用类似滑动窗口的思想...当[left,right)窗口内的值等于期望值时,说明找到了一个满足期望的子串,更新最长子串长度,因为此时窗口值已经等于期望值,向右扩展必定会使窗口值增加,所以此时应该缩减左窗口,才有可能在后续的子串中找到另外的满足期望值的...{ public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); char...int right = 0; int len = 0; int res = 0; while (right < s.length) {

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P1850 换教室

现在牛牛想知道,申请哪几门课程可以使他因在教室间移动耗费的体力值的总和的期望值最小,请你帮他求出这个最小值。...输入输出格式 输入格式: 第一四个整数 表示这个学期内的时间段的数量;  表示牛牛最多可以申请更换多少节课程的教室; 表示牛牛学校里教室的数量; 表示牛牛的学校里道路的数量。...第二 个正整数,第 个正整数表示 ,即第 个时间段牛牛被安排上课的教室;保证  第三   个正整数,第 个正整数表示 ,即第 个时间段另一间上同样课程的教室;保证  第四...; inline void read(int &n) { char c=getchar();n=0;bool flag=0; while(c'9') c=='-'?...[0][0]=0;dp[1][1][1]=0; } inline void DP() { for(int i=2;i<=n;i++)// 每一个时间段 { for(int

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来学习一下概率论基本知识,它能让防止你的模型过拟合

晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 线性代数和概率论是机器学习的必备基础课程。前几天,量子位已经推荐了一个可以互动的线性代数课程。...为了方便起见,我们可以定义一个变量x,当硬币出现正面时x=1,当硬币出现反面时x=0。对于降雨量这个随机变量而言,我们只能定义x是一个大于0的实数。...在抛硬币这个问题中,f(0)=1/2,f(1)=1/2。...如果协方差是0,表示一个变量的值不会影响另一个变量。 常见的几种概率分布 我们还是以抛硬币为例,这个随机变量只能取正面1、反面0两个值,是一种伯努利分布: ? 对抛硬币来说, φ=0.5。...这组图是不同的两个参数(以01表示)条件下,相同变量的不同概率分布。第一中的前3个图分布不完全相同,而第4个图几乎完全重叠。所以,第4个参数对随机变量可能没有影响。

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用ChatGPT+爬虫搞钱,赚了!

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年末冲业绩、快速成交、客户成功…5门好课一网打尽!

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