作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而，最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
Victor是资深的Python黑客，许多Python模块的核心贡献者和作者。他最近撰写了PEP 454（https://www.python.org/dev/peps/pep-0454/），其中提出了一个新的tracemalloc模块，用于在Python中跟踪内存块的分配，并写了一个简单的AST优化器。
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
前几年就流传着这样一种说法：Julia 会替代 Python，成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度，但作为科学计算方面的强大工具，Julia 优势已然显现，这意味着程序员的选择又多了一种。
Dlib是较流行的人脸识别的开源库，使用c++编写，里面包含了许多的机器学习算法，在python中也可以使用。Dlib保持着很好的更新节奏，文档也写得相当清晰，涉及到的资源都有标明在哪里下载，是一个优秀的人脸识别开源库。 在使用pip直接安装dlib时候大都会报各种各样的错误 Python的安装看这里： Linux环境安装Python3——以Centos7为例 笔者现在使用的环境为CentOS7.6、Python3.6.8 首先我们先使用pip安装下面几个库
递归算法想必大家都已经很熟悉了。递归算法虽然简单，但是容易导致一些性能问题，于是就有了尾递归这种优化算法。
本文描述了一个开源软件（OSS）项目：PythonRobotics。这是一组用Python编程语言实现的机器人算法。该项目的重点是自主导航，目标是让机器人初学者了解每个算法背后的基本思想。
猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个；第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第10天早上想再吃时，见只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少。
昨天某个新手又抛出来个问题：为什么找不到 django-admin 可执行程序？我一看这不是 Python 高频问题之一吗1。
一个熟练的编程老手只需要用肉眼看着代码，就能对其运行的过程有所了解。然而对于刚接触编程不久的新手来说，这种事情就没那么显而易见了。于是在编写代码和调试代码时，一旦程序的逻辑有些复杂，就像掉进代码的迷宫，完全不知道东南西北。
人工智能是一门研究模拟人类智能，实现机器智能的一门科学，那么，在找工作过程中，这些面试题常常会被问到。了解一二，有备无患。 关于Python 1、Python的函数参数传递方法？ 2、Python中的元类(metaclass)有哪些？ 3、@staticmethod和@classmethod的区别？ 4、类变量和实例变量区别？ 5、Python中单下划线和双下划线？ 6、字符串格式化:%和.format？ 7、迭代器和生成器的区别？ 8、说一说面向切面编程AOP和装饰器？ 9、怎么理解Python中重载？
了解代码的执行过程是编程的基本要求。一个熟练的编程老手只需要用肉眼看着代码，就能对其运行的过程有所了解。然而对于刚接触编程不久的新手来说，这种事情就没那么显而易见了。于是在编写代码和调试代码时，一旦程序的逻辑有些复杂，就像掉进代码的迷宫，完全不知道东南西北。 所以，每当有人对自己的代码没有给出预想结果而百思不得其解，无奈寻求帮助时，我都会建议在程序中增加输出，一方面是根据不同输出的先后顺序来判断程序的运行路径，另一方面则是观察各变量在运行过程中的实际数值，确认是在哪里发生了错误。 还有种方法就是使用 ID
小詹一直觉得自己编程能力不强，想在网上刷题，又怕不能坚持。不知道有木有和小伙伴和小詹一样想找个人一起刷题呢？欢迎和小詹一起定期刷leetcode，每周一周五更新一题，每一题都吃透，欢迎一题多解，寻找最优解！欢迎小伙伴们把自己的思路在留言区分享出来噢~
人工智能难学吗？ 其实不难。一个有大学学历和基本编程经验的开发，在正确的材料和方向引导下3个星期的时间就能实现自己的第一个人工智能，甚至不需要你有python基础，边学python边学AI都行。
作为一名Google的工程师和面试官，今天是我第二次发文分享科技公司面试建议了。这里先声明：本文仅代表我个人的观察、意见和建议。请勿当作来自Google或Alphabet的官方建议或声明。
这次我爬出了哈尔滨市TOP285家好吃的店，包括烧烤的TOP，饺子的TOP，酱骨的TOP等等等等，在地图上显示，规划热点，再用聚类算法计算下能不能找出吃货最佳的住宿点，能够距离吃的各个地方行程最近，吃货们，准备好了吗？ 回复公众号"吃货" 获取更多源码。 目的 可视化美食热点，规划各类美食聚集点，规划行程。 准备食材 首先，我不对这次排行的可信度负责，我只是直接百度的top餐厅，里面的水分大家自己掂量，甩锅给哈尔滨美食最新榜出炉，史上最强300家美食满足你各种挑剔！ http://www.360doc.c
循环输入输出处理常见问题 1、为什么需要循环输入输出：通常来说OJ对于每道题里面有.in和.out文件，分别表示测试数据的输入和输出。如果某些编程题的所有数据都只做在一个.in和一个.out中，这样就会变成多组测试了，所以需要提交的代码中循环处理。 2、处理方法：其实这个问题可以避免，就是编程题后台每个样例做一组对应的.in和.out文件，这样就变成单组测试，代码就不需要循环处理，但是平时练习的题目质量不一，这个问题都会出现。 代码里面循环处理了即使是单组测试也会完全没问题，所以为了偷懒，可以全写成循环处理
1.Theano Theano 在深度学习框架中是祖师级的存在。它的开发始于 2007，早期开发者包括传奇人物 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow。 Theano 基于 Python，是一个擅长处理多维数组的库（这方面它类似于 NumPy）。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行编译，来高效运行于 GPU 或 CPU。 但
爬虫面试常见问题 一.项目问题： 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施，你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业（面向切片编程） 三.代理问题： 为什么会用到代理 代理怎么使用（具体代码， 请求在什么时候添加的代理） 代理失效了怎么处理 四.验证码处理： 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
http://blog.csdn.net/lanxuezaipiao/article/details/24845625
现在是星期五下午三点。 为什么？ 因为总是在星期五下午三点出事。 您会收到一个通知，说客户发现了您的软件中的一个 bug。 克服最初的疑虑后，您可以联系DevOps来了解应用日志的状况，因为您记得收到了有关它们已被移动的通知。
原文：MySQL on Autopilot 作者：Tim Gross 翻译：孙薇 自动化模式（Autopilot Pattern）是一种设计应用与基础架构的方式，旨在推动应用系统中的各个组件自动化。组成应用的每个容器都有自己的生命周期，我们将这些生命周期的行为封装到了应用的容器中，而没有依赖外部架构。 下文将讲述我们是如何借助这种模式，部署和运行其中一种常被认为难以在Docker容器中运行的复杂、有状态的应用：MySQL。 运行MySQL 我们从常见的MySQL部署开始：从主节点到副本节点执行异步复制。客户
Python版本： Python3.x 作者：崔家华 运行平台： Windows 编辑：黄俊嘉 IDE： Sublime text3 一、前言 上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到以下内容： 1.拉普拉斯平滑 2.垃圾邮件过滤(Python3) 3.新浪新闻分类(sklearn) 二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑 上篇文章提到过，
最近入手了一个用户画像的项目，这里面真的“坑”满多的，你肯定很想问，不就是用户画像嘛，会这么烦吗？现在可能就需要拆分成几个问题来做这个项目。
不管是之前搞 acm 用 c/c++ 写算法还是后来用 Python 写代码，我发现在程序出现问题的时候，大多数人习惯性的用 print 函数打印变量值这种方法来试图找出问题的症结所在，这种查找问题的方式低效到让人只想删掉代码重新去写。我记得一些人问我问题的时候，我不止一次的推荐过让他们用单步调试去找代码中存在的问题，但是更多收获的是「什么是单步调试」这种疑问，其实单步调试就是，自己去 Google 好么？
DAG (Directed Acyclic Graph) 是一个非常有用、也有很有意思的数据结构。如果说数组、链表、二叉树这类数据结构是学习中的基础，那么 DAG 绝对算得上工作中常常会听到、用到的实践知识。工作中两个 SDE 讨论技术问题，DAG 和 Array/Linkedlist/Tree 算的上是同一级的词汇、知识，默认彼此都懂。 下面我们详细讲讲原因：有向无环图 (DAG)，结合拓扑排序（topolocial sort）的确是解决存在依赖关系的一类问题的利器。 举个例子，Excel 中的单元格 (
本文介绍了一个强化学习项目，它对于那些想在Python中创建和解决简单任务的人非常有帮助。该项目创建了强化学习环境以及基本方法，所有代码都在Kaggle上进行了发布。此外，我们还创建了一个Meta”笔记本，它只包含环境定义，你可以用它来轻松的尝试、调整和应用自己的代码。
本文先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法，然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。（环境：在macOS Mojave系统上使用最新版本的Python 3.7.x）
首先，面试的开头就是自我介绍。通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目，那面试官就问这个项目的细节，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。通过项目的细节来考察你某个方面的能力，因此，自我介绍非常重要。
Memcached是一个分布式内存对象缓存系统，他把数据缓存在内存里面来减少对数据库的访问，从而提高动态网页的访问速度。他的基本结构是key/value(键值对）。下面看看在Python里面如何使用。
本文介绍Momenta、蔚来、中国信息通信研究院、昆仑万维、滴滴、易智瑞等企业各类技术岗位的暑期实习、日常实习面试流程与具体问题。
今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法，以使调试起来更加有效。
Boosting 已经存在了很多年，然而直到最近它们才成为机器学习社区的主流。那么，为什么这些 Boosting 如此流行呢？
在上期的《谷歌、微软、OpenAI等巨头七大机器学习开源项目 看这篇就够了》这篇文章里，我们盘点了 TensorFlow，CNTK，SystemML，DeepMind Lab 等各大互联网巨头的开源平
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原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
这里说下Python的单行注释是 # , 多行注释是 '''注释内容''' , java的单行注释是 // , 多行注释 /* 注释内容 */, 文档注释 /** 注释内容 */
python cookbook 一书非常经典，作者David Beazley，拥有超过20年的Python使用经验，再加上他很强的写作技能，所以值得一看。
你可以 运行下面的命令进行安装 yum install policycoreutils-python
对于上面这个错误，很容易迷惑我们，因为这个错误信息没有很明确的指出，到底是哪段代码除了问题。那这个错误是怎么产生的了，请听我细细道来。
在定义 Python函数时可指定形参，为函数指定的参数称为形参，这些形参的值要等到调用时才能确定下来，由函数的调用者负责向形参传入参数值。简单来说，就是谁调用函数,谁负责传入参数值。
前言 本篇文章是原文（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/neural-network-from-scratch-in-python-and-r/）的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1
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。
前段时间快要毕业，而我又不想找自己的老本行Java开发，所以面了很多Python爬虫岗位。因为我在南京上学，所以我一开始只是在南京投了简历，我一共面试了十几家企业，其中只有一家没有给我发offer，其他企业都愿意给到10K的薪资，不要拿南京的薪资水平和北上深的薪资水平比较，结合面试常问的问题类型说一说我的心得体会。
bug指由于编程出现的一些问题，异常是指由于某些不可控原因或用户操作等问题造成的。
CodeReview，即代码评审，是白盒测试中，静态测试的一种方法，通过阅读代码，提出代码层面的缺陷。
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