其他排序算法的Python实现请参考：Python版归并排序算法（附Python程序__name__属性用法演示视频），侏儒排序算法原理与Python实现，Python版基于递归的冒泡排序算法，Python版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。 本文再给出Python版的堆排序算法，这样的话关于排序算法基本上就全了。本文代码主要借助于标准库heapq中的入堆和出堆函数来实现，属于原地排序，直接影响原来的列表。 from heapq import heappush, he
于我个人而言，我很喜欢Python，当然我也有很多的理由推荐你去学Python我只说两点.一是简单,二是写Python薪资高.我觉得这俩理由就够了，对不对.买本书,装上pycharm,把书上面的例子习题都敲一遍.再用flask,web.py等框架搭个小网站.. 完美...(小伙伴们有问到该学Python2.7还是3.X,那我的答案是:目前大多数实际开发,都是用2.7的,因为实际项目开发有很多依赖的包,都只支持到2.7,你用3.X干不了活.那你能怎么办.所以不需要纠结.等3.X普及,你写的2.7代码,都可以无
Python版冒泡排序算法请参考：Python版冒泡法排序算法 Python版选择排序算法请参考：Python版选择排序算法 from random import randint def quickSort(lst, reverse=False): if len(lst) <= 1: return lst #默认使用最后一个元素作为枢点 pivot = lst.pop() first, second = [], [] #默认使用升序排序 exp = 'x<=pivot' #
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》 ：零基础入门 《穿越计算机的迷雾》：零基础，但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 ：除了第6章是讲压缩之外，别的都应该读一下
平时有不少读者朋友问，有没有学习书籍网上课程推荐？今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
春节已过，新的一年已经真正开始了。没有什么好拖的了。如果按阳历计算，2022年的第一个月，已经远去。剩下的唯有向前，开始新的一年。
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
照例先放上 GitHub 地址：https://github.com/Awesome-Interview/Awesome-Interview#LeetCode，大家可以点开链接直达技术面经详细内容。
包含：Python入门、最佳代码实践、Python面试指南、精选应用程序、算法与数据结构、推荐图书、代码风格规范，等等。
机器学习技术类书单推荐，共11本： 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习
你的书架，由我承包 盆友们，周五啦！来一起搞事情吧！ 回血赠书第8期带着Python入门书单来啦！ Python作为一门举足轻重的编程语言，同时也是新手入门非常理想的一门语言。 新年伊始，苦于入门的小伙伴不要错过，博文菌带来的全是干货，跟着书单学起来！ -------------- 本次赠书活动将产生10位同学，可从书单中任选一本带回家，快拉上你的小伙伴们参与进来吧！ 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ﾉ""" 1 《疯狂Python讲义》 2 《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（
---- layout: default title: 『电子书』分享一波码农必备编程开发类书籍[转] category: [技术, C/C++] comments: true --- 分享一些书籍 看到书籍很多,感觉很不错,就收藏下来了,是百度盘的连接,失效的可以评论一下以此更新一下连接. 书籍清单 Python编程快速上手 细说PHP(第2版) Python核心编程（第3版） Linux命令行与shell脚本编程大全（第3版） python高手之路 iOS编程（第4版） Python编程：从入门
应读者要求，写个基于递归的冒泡排序算法代码，之前发过的排序算法代码请参考：Python版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。 from random import randint def bubbleSort(lst, end=None, reverse=False): if end==None: length = len(lst) else: length = end if length<=1: return #flag用来标记
在20世纪90年代后期，Python经历了一系列1.x版本，具有标志性的是Python1.5.2，在之后的很长一段时间里，它仍然是Python的黄金标准。Python社区自1989年12月创建以来的成长和Python 1的成熟，为Python 2更广泛的扩展奠定了基础。如今，最新的Python3.9的开发计划表已提上日程...
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
AI时代，在招聘网站公布的招聘数据中，“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
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// 把闸拉了，今天谁也别想加班！ // 又是一年1024，又是一年程序员节 电子工业出版社博文视点联合当当网为奋战了一整年的猿媛们 奉上一份安慰购书大礼包 ◆ 当当网计算机图书全场5折封顶 ◆ 粉丝专属优惠码 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 买的越多优惠越大 犹豫什么 囤它！ ---- 使用渠道：当当小程序或APP 使用时间：10/20-10/24 仅限当当自营科技类图书 结算时输入优惠码： 满200减50 UPY578 满300减80 SF5R86 进入下
本书围绕程序设计典型算法，编织了一个扣人心弦又趣味横生的侦探缉凶故事。小说主人公运用高超的搜索技巧和精深的算法知识，最终识破阴谋、缉拿元凶，让你在愉悦的沉浸式体验中快速提升境界，加深对程序世界的理解
本书是写给孩子看的Python编程书，在故事中学编程，不知不觉掌握Python，让孩子领先一步。
导读：无论是2018还是2019，都是属于AI的时代。要想在这个时代里 混口饭吃 改变世界，首先你得玩转机器学习。数据叔整理了2018年出版的机器学习重磅好书，助你进击机器学习领域，从小白到专家。
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据开掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言，机器学习愈加注重算法的设计，让核算机可以白动地从数据中“学习”规则，并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算法触及了很多的核算学理论，与核算揣度联络尤为严密。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章（必读文章），或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了，不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67，录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： d
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态，如有更新，系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理：定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码，发现增加的部分，提取url和text，过滤筛选，保存MySQL数据库。定期把更新的url和text，通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
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
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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开：https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应： _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pretrained Language Models）已成为非常重要的基础技术，本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 NLU系列 BERT RoBERTa ALBERT NEZHA XLNET MacBERT WoBERT ELECTRA ZEN ERNIE RoFormer StructBERT Lattice-BERT Mengzi-BER
本文使用的数据集格式请参考：使用Python预处理机器学习需要的手写体数字图像文件数据集
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。深入的话，得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明： 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
有读者在后台留言说现在还不能去学校，希望可以推荐一些Python相关的视频教程，这里给大家介绍几个不错的。因为公众号不支持外链点击，所以你需要复制链接在浏览器中打开访问，手机上建议先收藏。
vs2019和vs2017一样强大，项目兼容，不用互相删除，而且C/C++，Python，F#，ios，Android，Web，Node.js，Azure，Unity，HTML，JavaScript等开发都可以执行，相关介绍可以看这个官方网址：Visual Studio 2019
Python 作为大数据工程和 AI 的主流开发语言，近年来一直保持强劲的上升趋势。即使目前 AI 领域还没有大量的成功商业案例（盈利的）出现，Python 语言就已经空前火爆了。
2017 年 1 月， FAIR （Facebook AI Research ）发布 PyTorch。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 之前只用过单线程处理，加载模型进行测试，运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据，如果进行线性处理，可能测试一次就花10个小时，而且还不知道结果怎么样，所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考：https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序，线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 火爆全网的小游戏羊了个羊到底藏了什么套路？几乎所有人上班下班都在玩，可通关率据说还不到1%。 其实这个游戏和你的策略或技术没啥关系，完全是算法和运气在折磨你。十年前我们玩空当接龙的时候，所有牌都是明牌，理论上可以算出最优解；但羊了个羊不一样，策略再好也不能稳赢，因为你根本不知道一张牌底下藏着什么牌，这和斗地主还不一样，斗地主的牌堆是固定的，但游戏里的牌堆可以被算法改变。 知乎上有人算出了通关概率，游戏一共有14种图案，即使按照逐渐消层的最优解，底下的牌也有200多万
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://irina-seng.medium.com/top-20-books-a-software-developer-must-read-updated-b24bcc9ee3d
照例（高速发展的一年）还是发一下今年的书单。不过，和去年的相比已经去除了非IT类书籍。 大体还是四个方向吧： 架构 前端 数据 工程实践 然后就是书单了。。 前端 《WebComponent实战:探索PolymerJS、MozillaBrick、Bosonic与ReactJS框架》 《DOM启蒙》 《Polymer:面向未来的Web组件开发》 《响应式Web设计性能优化》 《Backbone.js应用程序开发》 《O'Reilly:基于MVC的JavaScriptWeb富应用开发》 《JavaScript框
今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一起学习，共同进步！ 背景 目标检测是数字图像中某一
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 实现思路 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张） 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1
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