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  • Pycharm那些隐藏的实用小技巧,太强了

    blog.csdn.net/zhiguigu/article/details/119449173

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  • Python 零基础完成网站搭建~~

    本文就针对以上问题做简单解答,更详细的内容请阅读《Python高效开发实战――Django、Tornado、Flask、Twisted(第3版)》一书。

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  • 6行代码!用Python将PDF转为word

    pdf转word应该算是一个很常见的需求了 网上有些免费的转换工具,一方面不安全,有文件泄露风险,另一方面有免费转换的次数限制。 今天向大家分享一个很好用的工具...

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  • 编程语言 Julia 融资1.6亿!人气10倍速飙升,会是下一个机器学习顶流语言吗?

    7 月 19 日,由 Julia 高性能编程语言初创团队建立的 Julia Computing 公司,宣布完成由 Dorilton Ventures 领投的 2...

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  • 神经网络的可解释性综述!

    Interpretability (of a DNN) is the ability to provide explanations in understand...

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  • 神经网络入门

    人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定...

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  • ​分享16个Matplotlib 绘图实用小技巧!

    matplotlib.pyplot 对象中有个 title() 可以设置表格的标题。

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  • 统 计 学 无 用 了 ???

    在谈大数据之前,我们首先来看看什么是数据。很长一段时间里,大家对数据的理解,可能只是停留在阿拉伯数字这个层面。近些年来,大家开始讲大数据。结果有人就开始好奇了:...

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  • Python自动化办公之Excel报表自动化指南!全文3W字

    来源:https://blog.csdn.net/u014779536/article/details/108182833

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  • Keras正式从TensorFlow分离:效率大幅提升

    对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Franco...

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  • 关于决策树,你一定要知道的知识点!

    不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策,我们会依次判断各个特征是否满足预设条件,得到最终的决策结果。例如,在购物时,我们会...

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  • Python 优化提速的 8 个小技巧

    你还在为python代码运行速度慢而烦恼吗?本文将向你介绍一些python代码加速运行的技巧,相信这些技巧一定能够帮助你。

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  • 机器学习:不能只靠数据

    在当前的人工智能研究社区,以数据为中心的方法占据了绝对的主导地位,并且这类方法也确实成就非凡,为语音识别、计算机视觉和自然语言处理等重要任务都带来了突破性的进展...

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  • 如何利用AI识别口罩下的人脸?

    作者 | Lukas Koucky、Jan Maly 译者 | 王强 策划 | 凌敏

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  • 快手八卦!突破TensorFlow、PyTorch并行瓶颈的开源分布式训练框架来了!

    近日,快手和苏黎世理工宣布开源分布式训练框架 Bagua(八卦),相比于 PyTorch、TensorFlow 等现有深度学习开源框架仅针对系统层面进行优化,B...

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  • 深度学习简史

    2018年,ACM(国际计算机学会)决定将计算机领域的最高奖项图灵奖颁给Yoshua Bengio、Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton,以...

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  • 这 4 个网站,我打开就没再关过。。。

    Chrome浏览器可以把不想关闭的网页或每次自动打开的网页pin起来,今天分享4个我浏览器里几乎是永久打开的网页。

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  • 牛逼啊!接私活必备的 10 个开源项目!赶快收藏吧!

    Web 开发中几乎的平台都需要一个后台管理,但是从零开发一套后台控制面板并不容易,幸运的是有很多开源免费的后台控制面板可以给开发者使用,那么有哪些优秀的开源免费...

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  • 学会这 11 条,你离 Git 大神就不远了!

    支持使用 merge 的开发者,他们认为仓库的提交历史就是记录实际发生过什么,它是针对于历史的一个文档,本身其实是有价值的,我们不应该随意修改。我们改变历史的话...

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  • 盘点数据处理工具,手把手教你做数据清洗和转换

    数据准备的关键和重复阶段是数据探索。一组因为太大而无法由人工手动读取、检查和编辑每个值的数据,仍需要验证其质量和适用性,然后才可以将其委托给一个值得花费时间和计...

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