谈谈感受,很熟悉的感觉。就好像是matlab的使用,不过是得其形了。吐槽的是没有Python的接口,emmmm。日后再说
什么是GNU Octave? Octave是一个科学应用程序,它使用Matlab类似的解释高级语言进行数值计算和模拟。 它提供解决线性和非线性问题的功能,可以将结果绘制为图形,并提供数据操作和可视化功能。 GNU Octave提供交互式命令行界面和GUI界面,但也可用于非交互式脚本进行数据处理。
阅读本篇大概需要 5 分钟。 前言 各位小伙伴如果是通过 Coursera 上吴恩达的机器学习视频来学习的话,一定听到过 Octave 的大名了,吴恩达强烈推荐大家使用 Octave 来学习机器学习,并且用了完整的一个章节「Octave and Matlab Tutorial」来讲述 Octave 的基本操作。非常实用,也很简单,推荐想使用 Octave 的同学去学习一下。 我在使用 Octave 的过程中,最舒服的地方就是它对矩阵操作的支持非常全面,使用起来也很简单,一些看似很复杂的逻辑,用 Octav
既然已经在系统上安装了 Git,你会想要做几件事来定制你的 Git 环境。 每台计算机上只需要配置一次,程序升级时会保留配置信息。 你可以在任何时候再次通过运行命令来修改它们。
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据,借助于创建显示变量之间关系的图形的工具,可以对其进行分析和可视化。
目前最流行的文档型数据库 MongoDB 催生了市场上丰富的 MongoDB 管理工具,这些工具可以提高我们的 MongoDB 开发和管理任务的效率,以提高生产力。下面是 10 款优秀的 MongoDB GUI 工具列表,其中包括其简介、主要功能介绍和下载链接。
GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
因为下载渠道是google play商店的缘故,安卓版用户可能获取最新版matlab比较费劲。为了让大家能在移动端畅通无阻地编写执行matlab程序,公众号专门为大家分享两款最新版移动端matlab。今后只要有版本更新,公众号就会为大家在网盘中实时上传。
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
人工智能(AI)是近几年来最热的话题之一,不管是医疗界、互联网界、服务界,还是制造业、工业等等,不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼(比如咱们运维界也有AIOps)。
命令模式是一种行为设计模式, 它可将请求转换为一个包含与请求相关的所有信息的独立对象。 该转换让你能根据不同的请求将方法参数化、 延迟请求执行或将其放入队列中, 且能实现可撤销操作。
工欲善其事必先利其器,能够合理有效的利用工具,可以很大程度地提升工作效率。但是不能迷失在工具中,需使工具为我所用。
“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”
GNU Octave是一种高级解释语言,主要用于数值计算。它提供了线性和非线性问题的数值解,以及执行其他数值实验的能力。它还为数据可视化和操作提供了广泛的图形功能。该计划以主要作者的前教授Octave Levenspiel命名。GNU Octave 通常通过其交互式界面(CLI和GUI)使用,但它也可用于编写非交互式程序。该项目是在 1988 年左右构思的,起初它的目的是作为化学反应器设计课程的伴侣。GNU Octave 语言在很大程度上与Matlab兼容因此大多数程序都易于移植。此外,还支持 C 标准库和 UNIX 系统调用和函数中已知的函数。可以通过创建Oct-Files或使用 Matlab 兼容的 Mex-Files从 Octave 调用 C/C++ 和 Fortran 代码。
理解什么是Linux的发行版,然后选择适合自己的版本,掌握安装Linux的步骤,建立对Linux的确切认识。
当有人说:「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」,他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的,所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展,并帮助你发掘生态系统中的新功能。
正如上图所见,今天给大家介绍一款高度兼容matlab程序的免费编程软件——GNU Octave,在该软件中能够执行很多基础的matlab命令,运行m脚本文件。该软件能够支持GNU/Linux,macOS,BSD,Windows等操作系统。下面以windows平台为例演示软件的安装过程:
不知大家还记不记得曾被那些营销号疯狂蹭流量的国内某某高校MATLAB被禁用的新闻,当时就有人发出豪言要搞中国版的MATLAB,目前看来终究是雷声大雨点小,逐渐也被人遗忘,一切照旧。
(温馨提示:本系列知识是循序渐进的,推荐第一次阅读的同学从第一章看起,链接在文章底部)
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
【导读】10 月 29 日,Netflix 公开了他们内部开发的 Polynote。现如今,大型高科技公司公开其内部的工具或服务,然后受到业界欢迎并被采用的情况屡见不鲜。Amazon 的 AWS,Facebook 的 React.js 就是其中两个。这些大型高科技公司拥有业内最好的工程师,而且在开发中往往会面临巨大的挑战,这些挑战将催化优秀工具的诞生,Netflix 的 Polynote 就是其中的一员。数据科学或者机器学习行业需要更好的工具来编写代码,进行实验算法和可视化数据,Polynote 就是这些人的福利。
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
来源:机器之心项目作者 | Marc Wouts 本文约1500字,建议阅读5分钟 是时候联盟PyCharm与Jupyter了。 Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。 Jupytext 项目地址: https://github.c
我编写Python已有5年以上了,我的工具集通常变得越来越小,而不是越来越大。 许多工具不是必需的或无用的,而其中的一些只是简单地增加了。
最近发布的PerceptiLabs 0.11已迅速成为TensorFlow的GUI和可视API。PerceptiLabs基于复杂的可视ML建模编辑器构建,您可以在其中拖放组件并将它们连接在一起以形成模型,从而自动创建基础的TensorFlow代码。现在就试试。
回答: Linux是基于Linux内核的操作系统。它是一个开源操作系统,可以在不同的硬件平台上运行。它为用户提供了免费的低成本操作系统。这是一个用户友好的环境,他们可以在其中轻松修改和创建源代码的变体。
选自Medium 作者:Christopher Madan 机器之心编译 参与:路雪、黄小天 本文作者 Christopher Madan 喜欢用 MATLAB 编程,尽管他是一个认知心理学家/神经科学家,编程对其来讲更多地是一个完成目标的工具。这篇文章的灵感来自 Olivia Guest 的博文《I hate Matlab: How an IDE, a language, and a mentality harm》,Olivia Guest 称自己不喜欢 MATLAB 不只是因为它是一款闭源、付费的软件,
学过Java的人都知道,Object是所有类的父类。但是你有没有这样的疑问,我并没有写extends Object,它是怎么默认继承Object的呢?
MongoDB 是一种非关系型数据库,于 2017 年上市,现市值已超过 300 亿美元,根据 Stack Overflow 2021年的调查显示,超过四分之一的开发者都在使用MongoDB。像 MongoDB 这种非关系型数据库在进行数据处理时十分灵活,用户可以根据自己的需求不断更改数据库的模式,而不是被禁锢在垂直化的固定模式中,这也是其广受关注的原因。
机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候,如何将硬盘上的数据导入Octave中?如何将这些数据放入矩阵?如何将计算的结果数据保存下来?这些问题都需要解决。
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
由窗口、菜单、图标、光标、按键、对话框和文本等各种图形对象组成的用户界面叫作图形用户界面(GUI)。它可以允许用户定制与MATLAB的交互方式,从而命令窗口不再是唯一与MATLAB的交互方式。用户通过鼠标或键盘选择、激活这些图形对象,使计算机产生某种动作或变化。
本文最初发布于 phaazon.net 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
【新智元导读】ChatbotLife 的创始人兼编辑 Stefan Kojouharov 收集并整理了一系列 AI 相关的信息图示,为了便于使用,还附带了注释和说明,所有的图(表)都可点击放大查看,推荐收藏。 神经网络:搞清结构就看这张 人是视觉动物,要了解神经网络,没有什么比用图将它们的形象画出来更加简单易懂了。这张信息图示里囊括 26 种架构,虽然不都是神经网络,但却覆盖了几乎所有常用的模型。直观地看到这些架构有助于你更好地了解它们的数学含义。 系统掌握神经网络,阅读【美丽的神经网络:13种细胞构筑的深
命令模式是一种行为型模式,它可将请求转换为一个包含与请求相关的所有信息的独立对象。该转换让你能根据不同的请求将方法参数化、延迟请求执行或将其放入队列中,且能实现可撤销操作。 简单来说,命令模式将“请求”封装成对象,以便使用不同的请求、队列或者日志来参数化其他对象。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云