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快速掌握 pyecharts 十种酷炫图表

首先,使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。

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十分钟掌握pyecharts十类顶级图,建议收藏!

pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形,绘图API链式调用,使用方便。

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Python机器学习神经网络深度学习
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非常全的通俗易懂 Python 魔法方法指南(下)

来源:https://pyzh.readthedocs.io/en/latest/python-magic-methods-guide.html

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PythonJavaScript面向对象编程缓存
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教你如何阅读 Python 开源项目代码

来源:https://learnku.com/articles/23010/teach-you-to-read-the-python-open-source-p...

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架构设计
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Linux 运维中最常用 150 个命令汇总

来源:www.cnblogs.com/bananaaa/p/7774467.html

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LinuxBashBash 指令访问管理
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系列笔记 | 深度学习连载(4):优化技巧(上)

我们先从Adaptive Learning Rate 谈起,我Gradient Decent 中我们已经讨论了:

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AI 人工智能
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Python绘图还在用Matplotlib?out了 !发现一款手绘可视化神器!

来源:https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

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API机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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谁说Python不适合做GUI程序?wxFormBuilder上手教程

来源:https://blog.csdn.net/caiza3491/article/details/79529966

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HTTPGUIPython面向对象编程
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图解python可变对象(mutable)

列表(list)是一个可变容器,可变与不可变是一对很微妙的概念,因为网上经常出现,所以再重点总结下。

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二叉树
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【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异

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pytorchPython批量计算
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5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望...

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Numpy编程算法数据处理
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通俗理解一个常用的降维算法(t-SNE)

最易被我们视觉观察到的维数是一维,二维和三维,四维及以上用图形表达都不会那么直观。

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编程算法
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26 个鲜为人知的 Python 技巧,成为真正的Pyer!

人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码(executable pseudocode)」。但是,当你可以编写这样的代码时,很难去反驳这种言论:

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https网络安全HTMLPython
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常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能编程算法
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轻量级卷积神经网络的设计技巧

这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起,简洁地介绍,我在实操中使用到的设计原则和idea,并贴出相关的参考资料和成果供读者参考。因此本文...

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https网络安全神经网络
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坑爹的Python陷阱(避坑指南)

我个人对陷阱的定义是这样的:代码看起来可以工作,但不是以你“想当然“”的方式。如果一段代码直接出错,抛出了异常,我不认为这是陷阱。比如,Python程序员应该都...

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PythonServerlessC++
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大幅减少训练迭代次数,提高泛化能力:IBM提出「新版Dropout」

Dropout (Hinton et al.[2012]) 是提高深度神经网络(DNN)泛化能力的主要正则化技术之一。由于其简单、高效的特点,传统 dropou...

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Python神经网络
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你不得不会的python常用内置模块--time/random

在Python中,通常有这几种方式来表示时间:1)时间戳 2)格式化的时间字符串 3)元组(struct_time)共九个元素。由于Python的time模块实...

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PythonUnixActionScript编程算法
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Python画一棵漂亮的樱花树(不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔)

最近翻到一篇知乎,上面有不少用Python(大多是turtle库)绘制的树图,感觉很漂亮,我整理了一下,挑了一些我觉得不错的代码分享给大家(这些我都测试过,确实...

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