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Python中文网

今天把Python中文网进一步升级整理,为Pythoner提供更加简洁、易用、实用的学习体验,持续努力帮助Pythoner真正掌握好Python、数据分析和机器学习。

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Python抓取中文网

早就有想法把博客每天的访问流量记下来,刚好现在申请了GAE的应用,又开始学Python,正好拿这个练手。打算先利用Python把访问记录保存在本地,熟悉之后可以...

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    Kaggle竞赛】Kaggle竞赛了解

    Contents 1 关于Kaggle竞赛 1.1 比赛奖牌规则如下: 2 图像识别竞赛流程 3 数据准备 3.1 模型设计 3.2 迭代训练 3.3 模型测试 4 总结 关于Kaggle竞赛 Kaggle 是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/,网站主页面如下: kaggle上的竞赛主要分为A类赛和B类赛。 我现阶段专注于图像识别,所以我参加了三个kaggle竞赛都是CV领域的,下面是我总结的Kaggle的CV类竞赛的流程。 VGGNet等,模型) 迭代训练(迭代训练模型) 模型验证(在测试集上测试训练得到的模型) 比赛奖牌规则如下: 图像识别竞赛流程 图像识别竞赛,主要是对未知图像进行分类,然后在测试集上测试后,提交结果到Kaggle 模型测试 迭代训练后的模型泛化性和效果如何,需要在测试集上测试之后才能知道,这也是Kaggle竞赛与网上乱七八糟的一些demo的不同之处,模型需要对较大的测试集进行测试,并将图像分类的测试结果写入csv

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    kaggle

    kaggle:房价预测 首先,先把数据搞下来 ? 整整80个特征。label标签是不是正态分布,如果不是正态分布很多算法就用不上了,因为回归分析就是基于正态分布的。 ? kaggle:房价预测 Another Solution https://www.kaggle.com/lavanyashukla01/how-i-made-top-0-3-on-a-kaggle-competition 在kaggle上找了另外一个大佬的Solution,和我的差不多,但是别人的够专业。 https://www.kaggle.com/greenarrow2018/10-monkeys-with-resnet50-93 具体做法已有,已达到97%的准确率了,看了一下其他的kernel,好像最屌的也就和我差不多了

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    Yii Framework 中文网每天签到 Python 脚本

    2.0.16 版本发布了 经过国内 Yii 使用者坚持不懈的进行国际化翻译,以及在中国进行大量的宣传和推广,Yii China 目前已经成为全球最大的 Yii 中文社区 也就是 Yii Framework 中文网

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    Yii Framework 中文网 Python 脚本自动签到

    在 Yii China 上手动签到了455 天,我都不知道是怎么坚持下来的.........

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    Web前端之响应式 Gulp 中文网

    引言 Gulp.js 是一个自动化构建工具,开发者可以使用它在项目开发过程中自动执行常见任务,而 Gup 中文网则是最受用户欢迎的网站,本次试题将实现 Gulp 中文网的页面响应式。 { display: block; position: absolute; top: 13px; right: 10px; } } 结语 本次实验解决的问题为Web蓝桥杯线上模拟赛:响应式Gulp中文网

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    wordpress英文主题怎样汉化成中文网站模板

    wordpress应该很多小伙伴使用,国外一款很知名的博客系统,在国内也有很多用户使用。

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    Kaggle如何入门?

    从下面5个方面系统聊聊: 1)Kaggle是个什么东东? 2)什么人会使用Kaggle? 3)在Kaggle上做项目对你找工作有什么用? 4)如何在Kaggle中高效搜索数据集? 5)零基础如何入门Kaggle? (具体聊聊在做kaggle项目的时候遇到哪些问题,问题出现的时候我是如何思考的?最后又是如何解决的?) 6)一个入门的例子:手把手教会你入门Kaggle 1.Kaggle是什么? Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台。 3.在Kaggle上做项目对你找工作有什么用? 现在你已经知道在Kaggle上做项目对你人生的重要意义了。那么接下来的问题就来了。 4.如何在Kaggle中高效搜索数据集?

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    Kaggle 神器 xgboost

    Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost,而且获得非常好的表现,今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。 另外一个优点就是在预测问题中模型表现非常好,下面是几个 kaggle winner 的赛后采访链接,可以看出 XGBoost 的在实战中的效果。 Link to the Kaggle interview. Link to the Kaggle interview. ---- 怎么应用?

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    一·urllib模块网页爬虫访问中文网址出错

    正在学习网页爬虫,用的Python3+urllib模块,当遇到链接里有中文字符的时候总是报错。之前以为是Python编码的问题,不断去尝试不同的编码去encod...

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    域名php.cn已搭建成“php中文网

    合肥彼岸互联信息技术有限公司拿php.cn搭建了一个“php中文网”,该网站提供了大量免费、原创、高清的php视频教程,在学习的时候可以直接在线修改示例,同时查看php执行效果也是其的一大特色,总言之是一站式 php中文网直接启用行业域名php.cn,可以说是目光长远,为自己的企业拿下了一个好“门面”。

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    Kaggle竞赛】数据准备

    前言:在我们做图像识别的问题时,碰到的数据集可能有多种多样的形式,常见的文件如jpg、png等还好,它可以和tensorflow框架无缝对接,但是如果图像文件是...

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    kagglekaggle-DATA-SCIENCE-BOWL-2018(U-net方法)

    最终将mask转换为RLE编码参考于代码https://www.kaggle.com/rakhlin/fast-run-length-encoding-python Conclusion 最终的方法即上面介绍的方法 原文出处:https://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/80098284 Reference https://www.kaggle.com/rakhlin fast-run-length-encoding-python 『 论文阅读』U-Net Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation https://www.kaggle.com /rexhaif/morphological-postprocessing-on-unet-lb-0-429/notebook https://www.kaggle.com/voglinio/separating-nuclei-masks-using-convexity-defects https://www.kaggle.com/keegil/keras-u-net-starter-lb-0-277?

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    揭秘Kaggle神器xgboost

    Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost,而且获得非常好的表现,今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。 另外一个优点就是在预测问题中模型表现非常好,下面是几个 kaggle winner 的赛后采访链接,可以看出 XGBoost 的在实战中的效果。 competition https://www.kaggle.com/c/dato-native Link to the Kaggle interview http://blog.kaggle.com/ Alexander Guschin, 1st place of the CERN LHCb experiment Flavour of Physics competition https://www.kaggle.com /c/flavours-of-physics Link to the Kaggle interview http://blog.kaggle.com/2015/11/30/flavour-of-physics-technical-write-up

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    kaggle-3-Appstore

    The ever-changing mobile landscape is a challenging space to navigate. . The per...

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    Kaggle参赛入门经验

    对新手来说,第一次参加kaggle竞赛会遇到一些问题,我会尽可能的为你揭开kaggle的神秘面纱。总之,我希望能让你感受到kaggle的魅力,让kaggle推动你在数据科学领域不断前进。 在公共排行榜跟进社区动态 让我们首先从101新手赛了解kaggle平台吧。在一般的kaggle竞赛中,你一般会收到两份数据:训练集与测试集。 大量团队的成绩集中在深蓝色线条上,而这可以用kaggle notebook来解释(以前被称为kaggle kernels)。 从前从未听到过kaggle笔记本么? 我想不出比加入kaggle更好的方法来提高我们的机器学习技能。 封面图来源:Kaggle 官方博客

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    Kaggle竞赛】模型测试

    这里我是根据kaggle比赛来写的模型测试代码,所以可能跟实际的工程项目有所差别,注意区分。 这里的模型测试程序,是我参加dogs-vs-cats-redux-kernels-edition比赛而编写的,其他Kaggle比赛有所区别,但大致逻辑和流程没有差别。

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