240.27MB 网页编程基础知识04w.avi – 313.23MB 网页编程基础知识03w.avi – 238.87MB 网页编程基础知识02w.avi – 184.95MB 网页编程基础知识01w(此课程无声...，后期补录).avi – 868.18MB python django框架开发06.avi – 360.77MB python django框架开发05.avi – 276.89MB python django...框架开发04.avi – 276.58MB python django框架开发03.avi – 301.32MB python django框架开发02.avi – 570.61MB py-lesson05
本文档介绍了在Android上的基本的NFC任务。它说明了如何发送和接收的NDEF消息(NDEF messages)的形式的表单里包含的NFC数据(NFC da...
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事...
课程 ---- 高效的加载大尺寸位图 （Loading Large Bitmaps Efficiently） 本课将引导您在不超过每个应用程序的内存限制下，解码大位图。...} else if (config == Config.ALPHA_8) { return 1; } return 1; } 在 UI 上显示位图 这节课总结了上面课程的内容...使用一个 AsyncTask ，像上面的课程 在UI线程外处理图像 一课中描述的那样，简单的移动图像加载和处理的过程到后台线程中： public class ImageDetailActivity...如果后台线程要很多次直接从磁盘中加载图像，那么添加一个内存或者磁盘缓存是很有益的，像课程 缓存位图 中描述的那样。...（本课程完，张云飞vir，2015-08-25）
课程 ---- 配置你的测试环境 学习如何创建测试工程....Note: 为了帮助你开始，这个课程时基于Eclipse和ADT插件的。然而，为了你个人的测试环境，你可以自由选择IDE或者选择命令提示行方式。...你可以参考包含在下载文件中的训练课程中的示例 samplegradle.build 文件。 使用 Gradle Wrapper 启动测试: 连接一个物理设备到你的机器，或者开启一个模拟器.
控制结构 我们本节进入到 Python 3 程序的控制结构，包括两部分：选择控制和循环控制。...选择控制 非常多的编程语言都会使用 if 关键字作为流程控制，除此之外，Python 3 的流程控制还包括 elif 和 else 两个关键字，这两个在选择控制中都是可选的。...这里需要注意写 Python 语言的缩进，Python 的缩进非常严格，不像 C 语言那样使用 { 进行代码块的管理，Python 采用的方法是缩进，同样缩进的代码属于一个代码块，比如 if 或 else...循环控制 Python 中包含两种循环方式，一种是 for，一种是 while。 for 循环主要用在依次取出一个列表中的项目，对列表进行遍历处理。
【python入门系列课程 第一课 打印一个字符画】 【python入门系列课程 第二课 和计算机对个话】 【python入门系列课程 第三课 神奇的画笔】 【python入门系列课程 第四课 循环的威力...】 【python入门系列课程 第五课 双重循环的威力】 【python入门系列课程 第六课 计算机是如何做决定的(一)】 【python入门系列课程 第七课 计算机是如何做决定的(二)】 【python...入门系列课程 第八课 不停止的while循环】 【python入门系列课程 第九课 循环的好帮手break和continue】 【python入门系列课程 第十课 初识函数】 【python入门系列课程...第十一课 认识字符串和列表】 【用流程图带你更好理解python语法】 【python入门系列课程 第十二课 字符串和列表进阶】 【python入门系列课程 第十三课 认识字典】 本系列非常基础的课程写到这里就结束了...接下来，我会写一些比较进阶类的课程，知识点会讲的比较少，更多偏向应用和思维的训练，所以需要基础比较扎实，当然了我一会提供一些小练习，帮助去练习巩固之前的基础知识，如果还是觉的还是比较难的话，可以关注我的公众号
今天，谷歌机器学习速成课程新增加了一个关于公平性的训练模块，且即将推出中文版。 随着机器学习的继续采用，道德和公平是非常重要的考虑因素。...虽然AI可以“比基于临时规则或人类判断的决策过程更具公平性和更具包容性”，但用于训练这些模型的数据可能存在潜在的偏差。...在将模型投入生产之前，审核训练数据和评估偏差预测至关重要。 这个新增的长达一小时的课程是由谷歌的工程教育和ML公平团队开发的，该模块着眼于可以在训练数据中体现的不同类型的人类偏见。...在训练模型之前，主动探索数据以确定偏差来源。 评估偏差的模型预测。...课程：developers.google.com/machine-learning/crash-course/fairness/video-lecture
python编码需要顶格编程 python 注释是#号 # 注释内容，#号后面有空格 第 2 课 变量与赋值 变量名只能由字母、数字、下划线组成。...除了乘号的情况，代表打印字符串几次 print(3 * "18") 第 4 课 真与假 python中的真假都是首字母大写 True False python中的逻辑运算都是小写 and or not...注意：课程中的发件人和收件人帐号均不能使用，否则会报错。...但通过查找与阅读相关文档，结合对Python语法的掌握就可以轻松的上手。 接下来让我们尝试一下： 现如今，我们的生活已经离不开对二维码的使用。 在Python中有一个强大的二维码处理模块MyQr。...入门课程Pro
视频课程链接：http://edu.51cto.com/course/14859.html ? Python基础，主讲：汤小洋 一、Python简介 1. Python是什么？ ...安装Python Python是跨平台的，执行Python代码需要解释器 版本：2.x、 3.x 安装步骤： Windows Linux mkdir python #.../python3 # 将python路径添加到PATH变量中 vi ~/.bashrc export PATH=/home/soft01/python/bin:$PATH source ~/.bashrc...Python标准库 Python提供了一个强大的标准库，内置了许多非常有用的模块，可以直接使用（标准库是随Python一起安装） 常用的内置模块： sys：获取Python解析的信息 os...print(cursor.fetchall()) # 获取所有 for u in cursor.fetchall(): print(u['username'], u['age']) 视频课程链接
前端 后台项目数据准备 课程分类接口 前端课程页面修订 -曾老湿, 江湖人称曾老大。 ---- -多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。...div class="condition"> 课程分类...开发21天入门', 'courses/alex_python.png', 0, 'Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&...Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&Python从入门到入土&&&Python从入门到入土...course_list: [], // 课程列表 course_total: 0, // 当前课程的总数量
✦ Python入门推荐 ✦ 1 每天5分钟：Python基础视频教程 在很多人眼里，程序员是一个神秘的职业，编程更是深不可测的世界。对编程充满了向往和好奇，但是又苦于找不到入门的方法。...本套课程就是为了这些人准备的，通过学习Python语言，打开编程世界的大门。...300分钟视频教学，仅售9.9元 向下滑动查看详情 ▼ 扫码订阅 ▼ 2 看漫画学Python入门学习视频 同名图书配套讲解视频。还觉得只能枯燥无味地学编程吗？...600分钟配套讲解视频免费放送 向下滑动查看详情 ▼ 扫码学习 ▼ ✦ Python进阶推荐 ✦ ※ 看漫画学Python 进阶课程合集 本课程是Pyhon语言的进阶课程是《看漫画学Python...2》一书同步视频教程，本课程手把手地带你掌握书中的每一个示例，在项目实战阶段，也将带你一步一步完成两个实战项目。
CS224N课程笔记系列，持续更新中 ?...课程主页： http://web.stanford.edu/class/cs224n/ 前情提要：【CS224N课程笔记】词向量I: 简介, SVD和Word2Vec 1、Global Vectors...在许多情况下，这些预训练的词向量在外部评估中表现良好。但是，这些预训练的词向量在外部评估中的表现仍然有提高的可能。然而，重新训练存在着一定的风险。...现在因为训练集的大小受到限制，，出现在外部评估的训练集中，但是只在测试集中出现。因此在下图中，可以看到重新训练后 ， 分类正确，但是 分类错误，原因在于 没有出现在训练集中。 ?...因此，如果在训练集很小的情况下，词向量不应该重新训练。如果训练集很大，重新训练可以提升最终表现。
训练Tesseract 大多数其他的验证码都是比较简单的。...另外这 个非常小的小写“m”，计算机需要进行额外的训练才能识别。...下载的样本数量由验证码 的复杂程度决定;我在训练集里一共放了 100 个样本(一共 500 个字符，平均每个字符 8 个样本;a~z 大小写字母加 0~9 数字，一共 62 个字符)，应该足够训练的了。...你还需要创建大约 100 个 .box 文件来保证你有足够的训练数据。因为 Tesseract 会忽略那 些不能读取的文件，所以建议你尽量多做一些矩形定位文件，以保证训练足够充分。...如果 你觉得训练的 OCR 结果没有达到你的目标，或者 Tesseract 识别某些字符时总是出错，多 创建一些训练数据然后重新训练将是一个不错的改进方法。
Machine Learning Course with Python by Machine Learning Mindset 简介 本项目的目的是提供一个全面而简单的使用Python的机器学习课程。...主题 代码 文档/教程 线性回归 Python Tutorial 过拟合 / 欠拟合 Python Tutorial 正则化 Python Tutorial 交叉验证 Python Tutorial...主题 代码 文档/教程 决策树 Python Tutorial K-近邻 Python Tutorial 朴素贝叶斯 Python Tutorial 逻辑回归 Python Tutorial 支持向量机...主题 代码 文档/教程 聚类 Python Tutorial 主成分分析 Python Tutorial 深度学习 ?...主题 代码 文档/教程 神经网络简介 Python Tutorial 卷积神经网络 Python Tutorial 自编码器 Python Tutorial 循环神经网络 Python IPython
列表就是可变对象，请看后面得课程哟 增(append, extend, insert) append 通过 append 可以向列表中添加数据 namelist = ['杜子腾','史珍香','付书宝'...二、元组 Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。
腾讯腾讯云开发者社区特别策划「技术创作101训练营」第三季—技术视频分享，从技术写作开始，教你从0到1逐步搭建自己的技术品牌。...cloud.tencent.com/developer/salon/live-1570 评审天团：https://cloud.tencent.com/developer/article/1880911 第一季课程资料...：https://cloud.tencent.com/developer/article/1771339 第二季课程资料：https://cloud.tencent.com/developer/article.../1771334 5位经验分享者主讲技术视频分享方法论，多个对策解决技术视频制作的痛点，配套实战训练现学现用，带你踏入技术创作领军者殿堂，粉碎35岁焦虑！
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77918156 本文主要是使用caffe python做图片识别的示例包括训练数据lmdb生成...训练验证数据准备完成之后，就是模型的训练 得到训练模型之后，一般会进行本地测试以及从数据库获取url测试然后将结果写到数据库中 ---- 先上个代码的框架图，说明见图片（下面会有详细的讲解）: ?...下面是运行 python create_lmdb.py 的部分日志结果（为了简便做了很多处理） ? 下面是最终生成的lmdb文件： ?...# caffe_predict.predict is not thread safe,so can't be used in multiple thread # python...，同时做了大量修改，主要是分享给使用caffe做图片学习需要的人： http://adilmoujahid.com/posts/2016/06/introduction-deep-learning-python-caffe
Python中训练LR模型一般使用sklearn包，输出模型报告和其他机器学习方法一样。但从统计背景出发，想看更详细的报告，statsmodel包可以帮助实现。...1.训练模型 import statsmodels.api as sm from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor...#train样本上训练模型 y = trainData[y_name] X = trainData[model_list] X['intercept'] = [1]...corr = X.drop(['intercept'],axis = 1).corr() corr2 = corr.reset_index() 3.其他 1.statsmodel训练模型过程不涉及筛选变量
编写一个程序，首先输入一个整数，例如5，然后在屏幕上显示如下的图形（5表示行数）： * * * * * * * * * * * * * * ...
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