【摘要】 目录深度学习-神经网络摘要神经网络浅层神经网络深层神经网络激活函数反向传播损失（loss）卷积神经网络局部感受野卷积核共享权值池化迁移学习对抗网络深度...
本文主要为了做复盘，在去年基于qiankun微前端架构的门户建设中，遇到的一些问题，可能你会认为：“哇，这也算问题吗？太简单了吧”。...5.部署中遇到的问题 前沿：部署微前端体系门户涉及到私有云部署，公有云部署，还有基于容器化部署等等。过程中遇到一些问题 5.1 主应用加载子应用静态资源跨域咋搞？
0 引言 本文是 Python 系列的第十一篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...Scikit-Plot 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet ---- Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python...sklearn.preprocessing import SomeModel SomeClassifier, SomeRegressor, SomeModel 其实都叫做估计器 (estimator)，就像 Python...在盘 Seaborn 时是从 csv 文件读取的，本帖从 Sklearn 里面的 datasets 模块中引入，代码如下： from sklearn.datasets import load_iris...类比〖Python 入门篇 (下)〗一贴里的把函数当成参数的高阶函数，元估计器把估计器当成参数。
本文含 8890 字，37 图表截屏 建议阅读 46 分钟 0 引言 本文是 Python 系列的 SciPy 补充篇。...整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之
，而 Python 就不用多说了。...当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts。...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-10 行画出收盘价的折线图。...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-9 行画出收盘价的折线图。...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3 行根据 code 获取股票信息。 第 5-8 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。
0 引言 本文是 Python 系列的第八篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet ---- Matplotlib 是 Python...由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象
0 引言 本文是 Python 系列的第九篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...---- Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库，用于绘制优雅、美观的统计图形。...用 set_palette() 六种调色盘：deep, muted, pastel, bright, dark 和 colorblind 首先将风格初始化成 ticks。
本文含 8890 字，37 图表截屏 建议阅读 46 分钟 0 引言 本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。...整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy (上) 科学计算之
0 引言 本文是 Python 系列的第五篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...Bokeh 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet SciPy 是 Python
本文是 Python 系列的第十篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...+ Echarts Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。...当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts。...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-10 行画出收盘价的折线图。...忘了这些参数类型的可回顾〖Python 入门篇 (下)〗。 第 3-6 行设置了图的大小、dpi、坐标系、标题和 x 轴范围。 第 8-9 行画出收盘价的折线图。
本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。 欢迎加入团队圈子！与作者面对面！直接点击！ 1 前言 在烦劳日常生活中，为了给平凡的生活增添乐趣，常常会和朋友开一些玩笑。...除了现实中的玩笑，对于学程序的人来说，自然也少不了网上的玩笑，所以今天小编给大家分享一个用python写的恶搞小程序。...大家都知道，电脑C盘如果占用空间过大，电脑就会很卡，所以这次小编选择对C盘进行恶搞。（申明：本文仅用于学习参考，切不可用于其他。）...环境，所以将代码发给他，他也运行不了，于是小编又用python的第三方库pyinstaller将代码打包了。...》、 《python文件打包实战之进阶篇》。
Cufflinks 是一个可视化的库，可以无缝衔接 pandas 和 plotly，前者中的 dataframe 在数据分析中无处不在，后者的交互式让可视化又上...
微PE 是一款很好用的 WinPE （Windows预先安装环境（英语：Microsoft Windows Preinstallation Environment），简称Windows PE或WinPE...）工具箱，可以用来制作一个随插随用的U盘启动盘，并且不影响U盘的日常使用，在 Windows 系统电脑的系统出问题时会是救命般的存在。...制作之前，您需要准备： 16GB以上的U盘（至少要能够装下您准备安装的操作系统镜像） 系统镜像（推荐官方渠道或是MSDN下载） U盘启动盘制作 第一步，下载微PE工具箱 官网下载即可：http://www.wepe.com.cn.../download.html 第二步，制作U盘启动盘 插入U盘，启动微PE软件，选择安装进U盘。...安装Win10 第一步，进入微PE 将您在上一步制作好的U盘启动盘插入待安装系统的电脑，之后选择U盘启动，使用U盘引导启动（至于如何选择U盘启动，不同型号的计算机方法也不同，请自行根据自己的电脑品牌及型号查找
引言 本文是 Python 系列的第十五篇，也是深度学习框架的 Keras 下篇。...整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...Python 付费精品视频课 6 节 Python 数据分析 (NumPy/Pandas/Scipy) 课： NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy...下 11 节 Python 基础课： 编程概览 元素型数据 容器型数据 流程控制：条件-循环-异常处理 函数上：低阶函数 函数下：高阶函数 类和对象：封装-继承-多态-组合 字符串专场：格式化和正则化...解析表达式：简约也简单 生成器和迭代器：简约不简单 装饰器：高端不简单 今年还会出 Python 三个系列： 数据可视化 (Matplotlib/Seaborn/Bokeh/Plotly/PyEcharts
这样，每条推文都可以编码为 2 维张量形状 (280, 128)，比如一条 tweet 是 "I love python :)"，这句话映射到 ASCII 表变成： ?
【注：本帖小节 2.2 用万矿里的 WindPy 来下载金融数据】 0 引言 本文是 Python 系列的第六篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上...、和数据表的分组和整合来盘一盘 Pandas，目录如下： 由于篇幅原因，Pandas 系列分两贴，上贴讲前三节的内容，下帖讲后三节的内容。...因此在创建 Series 时，如果不显性设定 index，那么 Python 给定一个默认从 0 到 N-1 的值，其中 N 是 x 的长度。...Python 猜你用的 [] 意图会很低效。...因为调用函数定义在 loc , iloc , [] 里面，因此它就像在〖Python 入门篇 (下)〗提过的匿名函数。
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画，但是版本是 pyecharts v0.5，用现在 v1.0 来运行会出错，建议我再写篇 pyecharts v1...
0 引言 本文是 Python 系列的第三篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...Bokeh 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet Numpy 是 Python...学习 numpy 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则，既然把数组当对象，我们就按着数组的创建、数组的存载、数组的获取、数组的变形、和数组的计算来盘一盘 NumPy，目录如下： 有些读者可能会说...由于 Python 计数都是从 0 开始的，那么 第 1 维度 = axis 0 第 2 维度 = axis 1 第 3 维度 = axis 2 但这些数组只可能在平面上打印出来，那么它们 (高于二维的数组...咦，为什么有个 Python View 和 Memory Block 啊？这两个不是一样的么？对一维数组来说，「Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是一样的，但对二维数组甚至高维数组呢？
0 引言 本文是 Python 系列的第十四篇，也是深度学习框架的 Keras 中篇，离上篇相隔时间太久。...整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...output_layer = Dense(1) print(type(output_layer), '\n', output_layer) python.keras.layers.core.Dense...'> python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fb1df536e80> 将输出张量传入层得到输出张量，检查其类型是 Tensor...'> python.keras.engine.functional.Functional object at 0x7fb1df5591d0> 模型创建完后，用 plot_model
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