希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历,更重要的是通过提炼让我们得以升华,走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
学习一门新的语言之前,首先简单了解下这门语言的背景。Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明,第一个公开发行版发行于 1991 年。
之前做的一个Python项目,采用了Django的MTV框架搭建,实现的是主机的CMDB平台与作业平台基本功能。
01 引言 欢迎关注 算法channel ! 交流思想,分享知识,找到迈入机器学习大门的系统学习方法,并在这条道路上不断攀登,这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容,包括但不限于:经典算法,LeetCode题目分析,机器学习数据预处理,算法原理,例子解析,部分重要算法的不调包源码实现(现已整理到Github上),并且带有实战分析,包括使用开源库和框架:Python, Numpy,Pandas,Matplotlib,Sklearn,Tensorflow等
经常看到很多朋友会问,入行数据分析之前我要不要学个java,学个Tableau,然后在学个Python会比较容易。好像是说,数据分析一定需要Python才能做,分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
在大概4年前,我们算是从0到1的构建了现在的数据库运维开发体系,这个过程有较长的启动周期,从我个人主导到后来的成员独当一面,从零星的功能建设到现在有了相对体系化的建设,现在想想真是不易。
对于希望自学Python的同学在着手学习之前可以对自己的知识结构和未来的职业规划进行一次自我评估。如果评估结果良好,入门Python也就没有想象中那么难了。闲言少叙,切入正题!笔者认为,适合学习Python的同学应具备以下几种关键素质:
递归函数使用起来非常酷,简洁优雅,可以用来炫耀编程技巧。但是,在大多数情况下,递归函数具有非常高的时间和空间复杂性,我们应该避免使用它。更好的解决方案之一是在可能的情况下使用动态规划,对于能够分解为子问题的问题,动态规划可能是最佳方法。然而某些动态规划的状态转移方程不太容易定义。
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构,结合算法思想和Leetcode实战,总结介绍。
当你在逛超市的时候,你有没有想过商场里的商品的摆放方式有什么讲究?随着新零售时代的到来,超市如今已经开始逐渐转向精细化运营时代。面对成千上万商品,通过数据收集和分析技术不断提升销售效率是零售超市们如今最关心的事情。其中,如何让货架空间最大化是其中的关键因素之一。数据侠Deepesh Singh使用python和贪婪算法告诉你:货架空间优化的奥义就藏在那些简单的数据里。
前期揉入了一些功能,因为主要是面向基础功能,所以进度略慢,如果要想一下子有种井喷的效果,那就是脚本化和流程化大显身手的时候了。 如果尽可能减少开发和业务同学之间的技术代沟,使用脚本化和流程化我认为就是一个纽带。 这里所说的脚本化,其实严格来说是校本化,工具化的延伸。是相比于基础功能命令,SQL,接口的进一步抽象。 我来分别对脚本管理,流程管理做一个基本的解释,欢迎各位拍砖,拍得越狠越好,因为我希望听到有价值的建议。 脚本管理是在元数据构建的基础上的,比如对MySQL/Redis DBA来说,操作的基本粒度是
大趋势下,传统工科专业的就业,比如说机械、生化环材等专业,因为工作环境、薪资待遇、发展前景等各方面,常常被诟病,很多人都在转行的边缘徘徊试探。但转到一个新的方向,毕竟不易,今天我们就来聊聊,从传统工科到大数据,怎么进行学习规划。
它是一个叫做Chameleon(变色龙)的框架,号称能将大语言模型直接变成魔法师的工具箱,来自微软与加州大学洛杉矶分校(UCLA)。
1 算法channel 公众号才成立两个月,在这段日子,每天推送一篇算法,机器学习,深度学习相关的文章,包括: 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习:不得不知的概念(1)2 机器学习:不得不知的概念(2)3 机器学习:不得不知的概念(3)4 回归分析简介5 最小二乘法:背后的假设和原理(前篇)6 最小二乘法原理(后):梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归:算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析9
你好,我是zhenguo 这是我的第506篇原创 打开率不足1.5% 关注我的读者近6万,但是公众号打开率日益下降,最近几篇的阅读打开率已经不足1.5%,这令我有些沮丧,但是作为一名写作近5年的创作者,我不会因此而停下前进的脚步,我还会一如既往,持续为你创造真正有用的技术干货。 提升技术靠的是日积月累的思考和训练,没有所谓的灵丹妙药,也没有一个又一个所谓的神器。学技术就像过日子,平平淡淡才是真。 面试第一关一般是算法面试题 有段时间没更新算法相关的文章了,现在三四月份,关注我的读者应该会有想换工作的,要想
有一天小码匠跟我说,学编程有助于锻炼她的逻辑思维,每次写算法,她都会先思考逻辑,想明白了才动手写,
虽然是段子,但其实也挺写实的,因为你打开各大招聘网站,会发现越是高薪的IT岗位,对数学的要求越高。其实,我曾经也不太明白数学为什么对程序员很重要,不明白为什么在大学里初入编程之门时,老师却要求你去看《数学之美》。
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
在自然语言处理任务中取得显著成就的大型语言模型(LLMs)尽管表现出色,但在实时信息获取、外部工具利用和精确数学推理方面仍显不足。
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
之前我已经将Python的基本语法与Java进行了比较,相信大家对Python也有了一定的了解。我不会选择去写一些无用的业务逻辑来加强对Python的理解。相反,我更喜欢通过编写一些数据结构和算法来加深自己对Python编程的理解。学习任何语言都一样。
编程就是让计算机代为解决某个问题,对某个计算体系规定一定的运算方式,使计算体系按照该计算方式运行,并最终得到相应结果的过程。这种人和计算机之间交流的过程就是编程。
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
我们使用微信 「交流」,使用淘宝 「购物」,使用搜索引擎 「获取信息」,随着 Uber、滴滴、美团的出现,甚至我们的出行、吃饭都越来越离不开互联网了。
之前的文章 动态规划详解 收到了普遍的好评,今天写一个动态规划的经典应用:正则表达式。如果有读者对「动态规划」还不了解,建议先看一下上面那篇文章。
之前经常有童鞋在后台/群里问量化如何入门这个问题,这种问题一般都是没有人回答的,因为这是一个到处都可以找得到答案的问题,所以也推荐大家
涉及知识点:编程基础Python,图像识别OpenCV,机器人学相关,如:传感器信息融合,运动控制,策略规划等,人工智能相关,如强化学习等。环境如下图所示:
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场,并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
导读:本文重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展;Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建;Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用。
平时无论是聊技术还是面试我想大家或多或少都会说,我的这个项目是基于 Django 框架开发的、基于 Tornado 框架开发的... 面试官也会问你这个项目是基于哪个框架开发的呢?每次问到这个问题的时候你是否会停下来思考两秒为何大家都会这样问在,这样说呢?用过多个 python web 框架的的同学应该清楚:在使用 Django 这种框架的时候我们是可以通过命令创建出一个项目的 项目中各个文件包含的内容也是有严格规定的,但是在使用类似于 flask、fastapi 的时候我们在官网或者网上找一个例子就会发现启动一个项目就简简单单的一个 py 文件就能完成请求和响应内容,是太简单了么?不是的 这些轻量级的框架项目组织需要我们自己来做,这里问题就来了,有些开发人员在规划的时候由于不合理而在后续开发、找问题... 等过程中让人绝望。基于此我分享一份在开发中如何合理规划项目的案例供大家学习参考
Hi,大家好。 本文是新阶段正式开始的第一篇,想和大家介绍一下未来的写作安排。 ▍导图规则 为了最大程度上精炼思维导图,我制定了一套「ZOE 思维导图指导规则」。 ➮ 先看一下完整大图: ➮ 每部分的
这篇文章介绍了一个名为Q的框架,旨在改善大型语言模型(LLMs)在多步推理任务中的性能。作者指出,尽管LLMs在许多自然语言任务上表现出色,但在执行多步推理时,由于其自回归生成过程,容易产生错误、幻觉和不一致的陈述。Q框架通过将多步推理视为启发式搜索问题,引入了一个通用、多功能且灵活的框架,通过有意识的规划引导LLMs的解码过程。
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题,他说时间不多,就让我说思路。
Python语言呢,现在应用和使用都很广泛,大家即使没有用过,可能也见过它的广告(可真是广告满天飞啊)。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
NAV2 中的节点由 ROS2 的生命周期管理器管理(参考ROS2极简总结,核心和新增概念部分)。
Taier 是一个大数据分布式可视化的DAG任务调度系统,旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性,大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发,而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现,将工作的重心更多地聚焦在业务之中。
从贫困县爬出来本硕均为211学校,在机械专业学习7年,有4年的时间热衷于编程学习。因此一路跨行到IT行业。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 小红书电商算法团队 团队介绍 小红书电商算法团队立足于整个电商分发场景,探索机器学习、深度学习、强化学习、人工智能和NLP前沿的技术发展,探索社区电商的价值。 算法场景分为电商搜索与推荐,主要工作包括: - 触发策略:用户数据理解、深度匹配,传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等; - 质量预估:点击率、转化率、客单价、交易额预估等 - 机制设计:排序机制、流量预估、多样性机制等 - 创意优化:商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化; 岗位基本需求
Streamlit 是一个快速构建和共享数据应用程序的方法。它可以将数据脚本转换为可分享的 Web 应用,只需几分钟即可完成。该项目完全由 Python 编写,开源且免费!一旦创建了一个应用程序,您可以使用他们的 Community Cloud 平台来部署、管理和共享您的应用。
GitHub上面,有个新发布的深度学习实践教程,叫PracticalAI,被PyTorch官方推特翻了牌,已经收获2600多标星。
这篇文章以我们目前的软件系统(内部对整套系统的称呼为“量潮应用系统”,英文代号为QtApp)的研发管理经验为例,为大家讲解什么是“敏捷项目管理”。
学Python最简单的方法是什么?推荐阅读:Python开发工程师成长魔法 0.背景 博主本人 2015 年毕业于郫县某 985 大学通信工程系,因为大学期间一直自己创业所以错过了大四秋招春招,毕业后又在北京继续创业一年,但在创业公司一直无法沉淀技术累积,于16年年底萌生进大公司学习的想法,于是从16年年底开始通过社招找工作。虽然大学就开始做研发,但无奈简历只看毕业工作经验,所以本人简历只有一年工作经验。 在此总结一篇文章给各位参考; 1.阿凡题 应该算是人生第一场面试,早上 11 点开始,公司是做
掌握Python基础是进行数学建模的第一步。Python的易用性和丰富的库使其成为数据科学和数学建模的理想选择。
这次给大家带来的是 7 幅思维导图,主要就 Python 常用标准库及相关计算机知识进行了梳理。 Python 标准库的内容非常丰富,本文仅是从笔者关注的角度出发,学习并整理了其中最普适的主题:正则表
博主本人 2015 年毕业于郫县某 985 大学通信工程系,因为大学期间一直自己创业所以错过了大四秋招春招,毕业后又在北京继续创业一年,但在创业公司一直无法沉淀技术累积,于16年年底萌生进大公司学习的想法,于是从16年年底开始通过社招找工作。虽然大学就开始做研发,但无奈简历只看毕业工作经验,所以本人简历只有一年工作经验。
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