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越早知道越好的五個Python特性

2020年1月30日

Python可以說是這十年來興起的編程語言，并且被證明是一種非常強大的語言。我用Python從交互式地圖到區塊鏈構建了很多應用程序。Python有很多特性，初學者很難一開始就掌握所有的特性。 ...

使用交互式地圖和動畫可視化倫敦的自行車流動性（下）

2020年1月29日

前文回顧：使用交互式地圖和動畫可視化倫敦的自行車流動性（上）密度圖上面的代碼使用了一種動態的顏色方案，這取決于站點的容量。我們還可以根據每個站點的出發和到達次數，為這些圓形...

使用交互式地圖和動畫可視化倫敦的自行車流動性（上）

2020年1月28日

近年來，自行車共享系統已經成為流行的出行方式，為大都市地區的市民提供了一種綠色、靈活的交通方式。世界上許多國家的政府都認為這是一種創新戰略，可能會帶來許多社會效益。例如，它...

如何利用圖卷積網絡對圖進行深度學習（下）

2020年1月27日

前文回顧：如何利用圖卷積網絡對圖進行深度學習（上）把所有的東西放在一起我們現在結合了自循環和規范化技巧。此外，我們將重新引入我們先前丟棄的權重和激活函數，以簡化討論。把權...

如何利用圖卷積網絡對圖進行深度學習（上）

2020年1月26日

基于圖的機器學習是一項困難的任務，因為圖的結構非常復雜，而且信息量也很大。這篇文章是關于如何用圖卷積網絡（GCNs）對圖進行深度學習的系列文章中的第一篇，GCNs是一種強大的神經網絡，...

讓你的Python提速30%?。ㄏ拢?/a>

2020年1月25日

前文回顧：讓你的Python提速30%?。ㄉ希? 使它更快現在進入有趣的部分。讓我們幫您的Python程序運行得更快。我（基本上）不會向您展示一些能夠神奇地解決性能問題的黑客、技巧和代碼片段。...

讓你的Python提速30%?。ㄉ希?/a>

2020年1月24日

討厭Python的人總是說，他們不想使用Python的原因之一是它的速度太慢。好吧，不管使用哪種編程語言，具體的程序是快還是慢，很大程度上取決于編寫程序的開發人員以及他們編寫優化的快速程序...

30個你想打包帶走的Python技巧（下）

2020年1月19日

前文回顧：30個你想打包帶走的Python技巧（上） 16. 顯示貓貓我終于找到了一個充分的借口可以在我的文章中顯示貓貓了，哈哈！當然，你也可以利用它來顯示圖片。首先你需要安裝 Pillow，這...

30個你想打包帶走的Python技巧（上）

2020年1月18日

對于所有在編程領域努力工作的人，這里有30個Python最佳實踐、技巧和貼心建議。我相信他們會幫助你輔助你的實際工作，并在這個過程中學到一些有用的東西。 1. 使用Python 3 版本自202...

梯度下降背后的數學原理幾何？（上）

2020年1月11日

對于諸位「MLer」而言，梯度下降這個概念一定不陌生，然而從直觀上來看，梯度下降的復雜性無疑也會讓人「敬而遠之」。本文作者 Suraj Bansal 通過對梯度下降背后的數學原理進行拆解，并配...

2020必備的五項數據科學技能

2020年1月5日

數據科學是一個競爭激烈的領域，人們正在迅速積累越來越多的技能和經驗。這導致機器學習工程師的工作要求越來越多，因此我對2020年的建議是，所有的數據科學家也需要成為開發人員。為了...

深度學習混凝土結構裂紋檢測

2020年1月4日

介紹混凝土表面裂縫檢測是混凝土結構健康監測的重要內容。如果裂縫出現并繼續延伸，就會減少有效承載面積，久而久之會導致結構失效。人工檢測裂紋的過程費時費力，而且受到檢查員的主觀判...

標簽平滑與深度學習

2020年1月1日

來自Google Brain的Hinton、Muller和Cornblith發表了一篇題為“標簽平滑何時有用”的新論文？深入研究標簽平滑如何影響深層神經網絡的最終激活層。他們建立了一種新的可視化方法來闡明標簽平滑...

神經機器翻譯與代碼（上）

2019年12月28日

目錄機器翻譯統計機器翻譯神經機器翻譯編碼器解碼器注意機制訓練為翻譯德語短語英譯的Keras完整代碼機器翻譯機器翻譯是將一種語言的源文本自動轉換成另...

2019深度學習語音合成指南（下）

2019年12月22日

前文回顧：2019深度學習語音合成指南（上） Deep Voice 3: 利用卷積序列學習將文本轉換為語音文章鏈接：https://arxiv.org/abs/1710.07654 作者提出了一種全卷積字符到譜圖的框架，可...

2019深度學習語音合成指南（上）

2019年12月21日

人工生成的人類語音被稱為語音合成。這種基于機器學習的技術適用于文本到語音轉換、音樂生成、語音生成、啟用語音的設備、導航系統以及視障人士的可訪問性。在本文中，我們將研究使用深...

如何用Python在筆記本電腦上分析100GB數據（下）

2019年12月15日

前文回顧：如何用Python在筆記本電腦上分析100GB數據（上）發動引擎！在本文的前一部分中，我們簡要介紹了trip_distance列，在從異常值中清除它的同時，我們保留了所有小于100英里的行程...

如何用Python在筆記本電腦上分析100GB數據（上）

2019年12月14日

許多組織都試圖收集和利用盡可能多的數據，以改進他們如何經營業務、增加收入或如何影響周圍的世界。因此，數據科學家面對50GB甚至500GB大小的數據集的情況變得越來越普遍。現在，這...

股市預測初步實踐與體會

2019年12月8日

[caption id="attachment_47767" align="aligncenter" width="400"] 圖像來自 Pexels[/caption] 當你開始你的第一個基本回歸或分類模型的時候，它至少會在你的腦海里閃現。海量的時間序列...

如何處理缺失值

2019年12月7日

我在數據清理/探索性分析中遇到的最常見問題之一是處理缺失的值。首先，要明白沒有好的方法來處理丟失的數據。根據問題的類型，我遇到過不同的數據歸集解決方案-時間序列分析，ML，回歸等，...

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