对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
之前机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路,很多读者感觉这位大牛太厉害了,他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
昨天机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路,很多读者感觉这位大牛太厉害了,他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python 编程技巧,随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中,我们将介绍一个 Python 练习题项目,它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
这个项目的算法也是按照字典 A-Z 分类排列的,比如第一个大类就是 Arithmetic Analysis,这个大类里面包括了常见的对分法、高斯消元、交叉法、牛顿法等等。
【导语】数据结构与算法是所有人都要学习的基础课程,自己写算法的过程可以帮助我们更好地理解算法思路,不要轻视每一个算法,一些虽然看似容易,但可能有很多坑。但是坑还是要自己一个一个踩过来的,而且也只有自己踩过坑,才能让自己从理论到技能都得到提升。为了帮助大家在这个假期能提高学习效率,进阶 Python 技能,营长为大家推荐了一份用 Python代码实现算法的资源帖,涵盖从入门到高级的各类算法。
很多伙伴们在学习Python的过程中,更倾向于在Github上寻找Python学习资料,今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库:
数据分析是Python应用较多的一个领域,这个教程包含了Python基础、数据采集、数据处理到数据挖掘,这是我看过比较细致的教程了。
AI的算法你还记得多少?他们都是如何用Python和Java实现的?恐怕很多人一下子就慌了。
原文链接:https://towardsdatascience.com/top-11-github-repositories-to-learn-python-e75e8676757a
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。
第一阶段-语言基础(15天) python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作,数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目:图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级(15天) python处理txt,csv,pdf,jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目:高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段(20) HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端(35天) linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目:学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化(14天) linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux(3天) Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 , Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目:美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能(7天) 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目:预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据(7天) Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目:IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战(25天) 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
几个印度小哥,在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全,现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容:一是各种算法的基本原理讲解,二是各种算法的代码实现。
目前为止C语言的部分快要结束了,还差最后一个C语言和Python交互了,今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了,有Python调用C语言,也有C语言调用Python,一般情况下Python调用C语言比较常见,毕竟Python慢,调用C语言加快速度,提高性能,这里重点讲Python调用C语言。
讲了一个多星期的遗传算法可视化项目,项目地址:https://github.com/3480430977/DataVisualizationOfGA,该写一篇总结了,具体的项目讲解可以看一下这里:
小编说:本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤。你将会学到: •端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构。 •如何将前面学到的内容引入到项目中。 •如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据的内在规律,并应用这个规律来预测新数据。 📷 在项目中实践机器学习 端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识,可以实践机器学习的某个方面,但是只有针对某一个问题,从问题定义开始到模型部署为止,通过实践机器学习的各个方面,才能真
谈到人工智能(AI)算法,常见不外乎有两方面信息:铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
机器学习作为人工智能领域的一个重要主题,已经被大家关注相当一段时间了。机器学习提供了有吸引力的机会,进入这一领域工作并不像想像中那么困难。即使你在数学或编程方面没有任何基础,这也不是什么问题。取得成功的最重要的因素是由足够的兴趣和动力去学习。
最近梳理了下历史文章,精选了一些文章,分为机器学习,深度学习,人工智能等几大板块,文章已开通【快捷转载】,欢迎阅读及转载。
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。
由于博主是主要使用 Python 的,这里就重点推荐几个 Python 相关的优质项目
NO.1 人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面,但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 📷 本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
【导读】七月就要结束了,小编为大家整理了本月 Python 最受欢迎的十大开源项目。他山之石,可以攻玉,爱好Python的朋友们一起学习Github上的优秀项目哦~
作者 | 空木 来源 | CSDN社区 Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。 包括: 一个强大的N维数
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软
今日Python 之父 Guido Van Rossum宣布退休的消息占据了多家科技媒体的版面。
NetworKit - NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis.
挑战:使用机器学习对 RSS 提要进行分类 最近,我接到一项任务,要求为客户创建一个 RSS 提要分类子系统。目标是读取几十个甚至几百个 RSS 提要,将它们的许多文章自动分类到几十个预定义的主题领域当中。客户网站的内容、导航和搜索功能都将由这个每日自动提要检索和分类结果驱动。 客户建议使用机器学习,或许还会使用 Apache Mahout 和 Hadoop 来实现该任务,因为客户最近阅读了有关这些技术的文章。但是,客户的开发团队和我们的开发团队都更熟悉 Ruby,而不是 Java™ 技术。本文将介绍解决方
本文带你快速 get 每个精选Github项目的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsig
我做了两份简历,用两个手机账号,两个简历名字,分别在各个招聘网站投了双份简历,一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历,我真正接触python快2年,不管是学习还是工作学到的东西,这两年大概掌握了(前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux)技术,技术水平自我评价一般,够日常一般使用,基于自己掌握的技术可以分成2方面,web和数据分析,所以为了尽快找到工作,就做了web全栈开发+数据分析(含爬虫)2份简历,同时投递
GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以 分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓 取数据,通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。( 详情 ) 项目主页: http://graphlab.org/ Vowpal Wabb
我是个抖音中毒者 闲来无事就喜欢刷抖音 最近刷到了一个Python工程师的工资条 然后我默默的打开看了 然后就默默的关闭了 如今Python技术由于大数据、人工智能的兴起 Python也越来越火 大家都纷纷学Python 我不能跟你确保说学完Python你就能拿高工资 但是你学完Python肯定有饭吃 说不定还能找到一个貌美如花的女朋友✌️ 我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,P
本文简要介绍了10款 Quora上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓取数据,通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。(详情
我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。 那么,有没有比这更好的方法呢? 01 让 6200 多人选择的编程专栏 因为我也有过那段「自学」Pyth
在谈MLSQL解决了什么问题之前,我们先提一个“数据中台”的概念。什么是数据中台呢?数据中台至少应该具备如下三个特点:
机器学习、深度学习最简单的入门方式就是基于 Python 开始编程实战。最近闲逛 GitHub,发现了一个非常不错的 Python 学习实例集,完全是基于 Python 来实现包括 ML、DL 等领域。推荐给大家~
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主
不想做低级码农,不想成为前端抠图达人或是后台「增删改查」小王子?那你可能需要好好复习下算法与数据结构。
Python 全栈将是你升职加薪的硬通货。 我见过很多的 Python 讲解教程和书籍,它们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。 那么,有没有比这更好的方法呢? 因为我也有过那段「自学」Python
如今开源是创新的核心,推动着技术的飞速革新。本文会为你介绍 2016 年机器学习 Top 20 Python 开源项目,同时分析得出一些有趣的见解和发展趋势。 KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是,去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了,因此没能上榜,而 13 个新项目冲进了今年的 top 20(参考贡献 contributions 和提交数 commits)。 📷 2016 Top 20 Python 机器学习开源项目 1. Scikit-l
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主题
本文将展示二分查找算法的工作原理,并提供完整的示例代码,帮助你在Python中执行自己的二分查找。
前言:你好,欢迎来到我的博客。我是一个热爱编程的人,特别喜欢用Python这门语言来创造一些有趣的图形项目。在这篇博客中,我将和你分享一些我用Python写的小的图形项目,包括它们的原理,代码和效果。我希望你能从中学到一些有用的知识,也能感受到编程的乐趣。如果你对我的项目有任何问题或建议,欢迎在评论区留言,我会尽快回复你。让我们开始吧!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云