(二)掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
Python的创始人为荷兰的Guido。1989年,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python作为该编程语言的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。Python具有几大显著的特点:简单易学、开源、高级语言、可移植性、解释性、面向对象、可扩展、丰富的库以及规范的代码。Python的应用领域主要包括:Web应用开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件(网络软件)、游戏以及构思实现,产品早期原型和迭代等。
@弈心大佬的实验主要是基于 linux 系统、思科设备或 GNS3 模拟器完成。这里小编采用eve-ng+linux来模拟。
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流,也用 Windows 系统,尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器,把书中提及的实验做一做,方便大家学习记录,方便交流。
1. 输入三角形的3个边长a、b、c,求三角形的面积area。利用如下海伦公式求三角形的面积。
本节课题就django开发环境而言,在实战方面做一个django项目开发的虚拟环境搭建,依此案例,建议在开发其它产品之时,可按照本案例搭建一个产品虚拟开发环境。
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)一直是近年来人工智能的一些重大突破的核心。然而,尽管 DRL 有了很大的进步,但由于缺乏工具和库,DRL 方法在主流解决方案中仍然难以应用。因此,DRL 仍然主要是以研究形式存在,并没有在现实世界看到许多采用机器学习的应用方案;而解决这个问题就需要更好的工具和框架。
算法分析与设计实验:科赫雪花实验 一、实验目的 1、熟悉python编程环境,包括程序安装 2、熟悉python基本语法 3、递归算法程序分析与调试
这节实验课很有意思,它是Scheme project的基础实验课。在这节课上我们将会用Python写一个简单的Python解释器,支持一些简单的变量定义、函数调用和lambda表达式。
在python项目开发中,保持环境的独立和清洁是至关重要的。这正是python虚拟环境的用武之地。本文旨在为python初学者提供一个关于虚拟环境的简明指南,帮助你理解其概念、重要性以及如何高效使用它们。
作为一种新兴的深度学习技术,采用 DRL 面临着简单实现算法之外的诸多挑战,如训练数据集、环境、监测优化工具和精心设计的实验,以简化 DRL 技术的采用。考虑到机制与大多数传统的机器学习方法不同(DRL agent 尝试在给定环境中通过反复试验来完成任务),应用 DRL 更是困难。在这种情况下,环境和实验的稳健性在 DRL agent 开发的知识中起着最基本的作用。
哈喽,大家好,我又来了!前面我们已经对环境搭建,paramiko模块做了一些实验探讨。 感谢@弈心大神@朱嘉盛大佬两位的传道。
背景:前段时间帮学长跑实验,在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑,半夜跑,跑了5、6次,一次因为电脑死机,一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费,想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源,耗电又有风险。想着自己还有个服务器,这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤,避免大家采坑。
为了避免安装过多的python工具包导致python目录臃肿,甚至不同包之间不兼容,我们有必要为python安装虚拟python环境——virtualenv。安装了virtualenv,就可以根据任务创建任意数量的小型的虚拟python环境,为特定的项目安装特定的包,实验结束后,直接删除对应的虚拟环境即可。
函数打开 excel 文件,pycharm中python编译器为:anaconda3下的python.exe,见下图:
首先验证一下实例的python环境,python环境验证为3.8版本python。适合当前实验。
ChatGPT是一种基于GPT的自然语言处理模型,专门用于生成对话式文本。它是OpenAI于2021年发布的,在广泛的对话数据集上进行了训练,旨在提供更具交互性和适应性的对话体验。
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
不管你是职场萌新,还是公司老油条,面对一个新事物的时候,你都会回归新手村从0开始。
这是一个 2.5D 插画风格的益智游戏,玩家可以通过按压屏幕时间的长短来控制这个「小人」跳跃的距离。可能刚开始上手的时候,因为时间距离之间的关系把握不恰当,只能跳出几个就掉到了台子下面。 玩法类似于《Flappy Bird》
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的,最后结果是只有60几个词不在词向量里,其中大部分为名词,还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词,所有这些词也只出现一次,这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤,因为此后模型会用到词向量,如果未出现词过多,会影响词向量效果。
这不是一个专门的刷题网站,而是代码托管平台,里面有数百万个Python项目,其中不乏优秀的Python学习类资源,比如说:
在前面的文章Fayson介绍了关于《CDSW1.4的新功能》、《Hadoop之上的模型训练 - CDSW1.4新功能模块》、《CDSW1.4的Experiments功能使用》、《Hadoop之上的模型部署 - CDSW1.4新功能模块》及《CDSW1.4的Models功能-创建和部署模型(QuickStart)》。本篇文章Fayson会使用CDSW内置的Python模板项目来引导完成端到端的实操示例,即包含从模型创建,训练到部署或投产。我们使用CDSW的实验模块来开发和训练模型,然后使用模型模块的功能来进行部署。
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
12306 购票小助手是一个使用 Python 编写的项目,主要功能包括自动打码、自动登录、准点预售和捡漏、智能候补以及邮件通知等。该项目具有以下核心优势:
尽管本次实验不涉及 CDF 组件,但我们已将其用于解释其他实验中使用的 CDSW 模型端点是如何实现的。
Ml-agents 是 Unity 机器学习 Agent,它可以让研究人员和开发者用 Unity 编辑器创建游戏和仿真实验。这些编辑器能够通过简单易用的 Python API 使用强化学习或者其他机器学习模型来训练智能 Agent。详细信息请参考文档:https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/master/docs Github 地址 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 特征
NNI(神经网络智能)是一个帮助用户运行自动机器学习(AutoML)实验的工具包。该工具调度并运行由优化算法生成的试验作业,以在不同的环境(如本地机器、远程服务器和云)中搜索最佳的神经体系结构和/或超参数。
Cloudera数据科学工作台CDSW是一个安全的企业数据科学平台,它使的数据科学家能够通过为其提供自己的分析管道来加快从勘探到生产的工作流程。CDSW使数据科学家能够利用现有的技能和工具(例如Python、R和Scala)在Hadoop集群中运行计算。
我们的AI入门课程已经讲过两节了,前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容,第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说,工欲善其事,必先利其器,这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室,并穿插一些小Demo,为后面的AI学习实践做好准备。
当今的无线信号环境比以往任何时候都要复杂。 面对迅速的创新,新的无线信号标准以及不断增长的频率和带宽要求,研究人员必须找到新的方法来检测RF干扰,分类信号类型,测试传播模型并确保在各种环境中的覆盖范围。 他们需要一种经济高效,通用且可联网的替代方案,以替代传统的基于硬件的频谱分析设备。 为了在真实条件下进行实验并验证仿真或模型,这些频谱分析解决方案必须能够在实验室和现场中部署,并与通用实验室软件和处理工具集成在一起,以进行更深入的信号分析。
传统意义上科学被分为两类:经验科学与理论科学,但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性,因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中,计算工作是对经验与理论的一个重要补充,现今大量的论文都包含了数值计算,计算机模拟和建模。
作者:Bex T翻译:wwl 校对:张睿毅本文约3200字,建议阅读8分钟计算类数据科学库,已经不再局限在Pandas、NumPy、Scikit-learn之内了! 动机 2023年的开始,自然需要探索数据科学和机器学习的新趋势。经典的数据科学库Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn虽然很重要,但是已经不够用了。 这个系列的上一篇文章(https://towardsdatascience.com/8-booming-data-science-libraries-you-mu
最近 AWS Re:Invent 大会的一场演讲表明,Rust 和 Severless 简直是绝配——在成本方面,Rust 的优势可能比 Python 高出好几倍。
使用KNN算法进行图像分类实验,最后算法评价的准确率(Precision)、召回率(Recall)和F值(F1-score)如图所示,其中平均准确率为0.64,平均召回率为0.55,平均F值为0.50,其结果不是非常理想。那么,如果采用CNN卷积神经网络进行分类,通过不断学习细节是否能提高准确度呢?
Pandas是Python的一个数据处理包,基于NumPy库,为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具,包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,支持多种数据格式,包括Excel和SQL数据库,也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。同时,Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等,还支持高性能的merge和join操作。此外,Pandas还支持时序数据操作,是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
新智元编译 来源:blog.otoro.net 作者:David Ha 编译:肖琴 【新智元导读】“世界模型”(World Models)是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
Visdom,用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。
无论是行为学实验还是电生理或脑成像实验,实验程序的编写都是非常重要的系统实现部分。目前,可供研究人员使用的刺激呈现软件还是有不少的,如presentation、基于MATLAB的psychotoolbox、SuperLab、E-prime等等。但是,这些软件或多或少都有一定的局限性,如SuperLab、E-prime、presentation这样的刺激软件是收费的,并且从其编写语言上看都是比较老的编程语言,在灵活性上存在一定局限性。而灵活且免费的基于MATLAB的psychotoolbox则没有Gui界面,虽然其编写语言已经一定程度上友好了,但仍旧需要比较系统的MATLAB编程知识才能灵活的使用,对于不懂编程的研究员来讲,可能学习起来比较困难,所有有些实验室宁愿花钱买E-prime软件。那么,有没有像Eprime简单易上手,而且还免费灵活的刺激呈现软件呢? 今天为大家介绍一款近年来受到众多研究人员欢迎的刺激程序软件——Psychopy,这就是那款你们想要的简单易上手,而且还免费灵活的刺激呈现软件。
黑客技术并不是我们想象的那样,专门用来搞事情的。想要在网络安全行业立足,必须知已知彼。
选自GitHub 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型,并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。 链接:http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub:https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库,构建于 PyTorch 之上,可为开发者提供语言任务中的各
epel源地址 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm
经过前两篇的P4理论介绍,相信大家已经对P4有个基本的了解了,本片文章为大家带来P4语言编程实战。 1、系统环境安装 P4项目的官方文档上都是以Ubuntu为例,笔者惯用的linux系统也是Ubuntu,因此本篇文章中的实验都基于Ubuntu14.04完成的。开始安装环境之前,记得先下载P4项目源码(https://github.com/p4lang)。 本篇文章主要介绍如何手动编译安装P4开发环境并使用虚拟交换机(bmv2)进行实验,如果不想手动下载源码或单独编译、安装每个模块,也可以选择下载已经集成了P
ATT&CK视角下的红蓝对抗:四. 内网穿透之通过Earthworm(EW)进行隧道穿透
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