B站是个宝，谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源，建议收藏！ 0、数学基础 Up主：3Blue1Brown的数学基础：https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识，其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域，每门课都配有直观生动的动画演示，帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析：https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程，共214讲。 数学建模：www.bilibili.
导读：有没有Python视频教程？有，甚至还有机会接触到国际顶尖大学的计算机视频课程。
经过这几个月的居家隔离，想必大多数同学都开始习惯通过线上的方式开展学习了，在线教育领域也因此迎来了一波爆发，竞争异常激烈，既有知名平台如MOOC、学堂在线、网易云课堂等，也有不少初创新星。但要说最受年轻人欢迎的学习资源网站，应该非B站莫属。该平台资源之丰富不用多说，并且全程无广告，很多网友都表示自己通过B站学会了很多技能，比如Python、数据库、Photoshop、英语考级、日语考级等。总之，一个B站就足够解决绝大多数问题。下面，我们整理一波B站上关于数据科学、人工智能领域的学习资料和值得关注的up主，欢迎大家收藏转发哦～
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不过需要注意的是，这里，我们仅仅是作为一个学习性质的博文，内容也只是浅尝辄止，仅用于对工作所需功能的简单实现，并于大家进行分享和交流。
最近看了莫烦Python的《了解机器学习部分》，虽然讲的内容是基础的，但是，自己总结一下才知道自己是不是记住啦，我总结的可能有错误或者不合适的地方，希望大家及时批评指正啦。https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning
大家好，这里是我的第一篇文章，我希望讲一讲深度学习如何入门，这是我研究生阶段师兄安排的入门方式，希望给大家带来帮助。首先，需要有一定的知识储备，如何储备相关知识呢，推荐下面的路线：
故事的起因在于和一个朋友的聊天，他拜托我帮他看看一个系统的操作界面代码，然后我就想啊，能不能干脆我自己来写一个简单的操作界面呢？
Tutorial pytorch.org/tutorials 莫烦Python-Pytorch教程系列 Org pytorch.org Community github.com/pytorch Mod
Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解Theano库的安装过程及基础用法，主要结合 "莫烦大神" 的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
经历长达近一个月的资源筛选过程终于结束，总共1.5T百度网盘的资源经过：去重、筛选、整理、归档之后一份粗略的Python学习曲线资源已经成型，虽然中间经历了很多坎坷，不过最终还是完成。猪哥也是第一时间与大家分享出来。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
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作为数据科学与程序之间的无缝连接桥梁，Pyhon已经毋庸置疑是必备利器，遍历一下算法工程师的JD中对编程语言的要求，就知道我说的是什么意思了。
正式开始之前先说一句，关于DQN还有一种比较有效的方法就是Dueling DQN，就不在公众号介绍了，感兴趣的朋友可以关注我的知乎CristianoC，我在上面有发介绍的文章。
1、如何控制图形界面中图片的摆放位置？比如本次结果中我想要石榴的图片居中显示如何实现？本次结果中的图片位置偏左，看起来有点怪！
收集整理了大量的PyTorch相关教程，从博客教程，视频教程到出版书籍，开源书籍甚至PyTorch相关论文，应有尽有，号称史上最全的PyTorch学习资源汇总，大家一起来看看吧。
基本架构 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() ... plt.show() 窗口 plt.figure() plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass= """ 示例： """ # 编号为3；大小为(8, 5). plt.figure(num=3, figsize=(10, 5)
首先第一部分也是莫烦老师的在线学习笔记，个人感觉挺好的基础知识，推荐给大家学习。对机器学习进行分类，包括： 1.监督学习:通过数据和标签进行学习，比如从海量图片中学习模型来判断是狗还是猫，包括分类、回归、神经网络等算法;
折腾了许久，觉得还是要记录点什么，不管是给有兴趣的小伙伴做参考，还是加深自己的学习理解，都是有一定裨益的。
安装tensorflow命令：pip install tensorflow 下面一段代码能够成功运行，则说明安装tensorflow环境成功。
（1）PyTorch英文版官方手册：https://pytorch.org/tutorials/。对于英文比较好的同学，非常推荐该PyTorch官方文档，一步步带你从入门到精通。该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络，以及PyTorch语法和一些高质量的案例。
这么久了，早就忘记了 Batch Normalization 的具体内容了，只依稀记得是有点正则化的效果的。之前学习吴恩达课程的时候，采用的是手写笔记的方式，但是我并没有把它带到学校来，无法及时查看及复习。这就是手写笔记的弊端。所以，今天特意再次整理 Batch Normalization 的相关知识，如下几点所示：
PyTorch学习资源整理： 最先看，PyTorch官方60min入门指南 对照着看，PyTorch深度学习：60分钟入门(官方指南的翻译) 中文版PyTorch 中国香港科大的3天入门PyTorch 莫烦：等什么, 赶快抱紧 PyTorch 的大腿! 韩国人在github上写的PyTorch学习指南 PyTorch在github上的tutorials PyTorch doc PyTorch Forums 知乎：新手如何入门PyTorch 简书作者：SherlockLiao写的PyTorch入门指南
问题描述： 用遗传算法求使得F(X)最大的X,问题来源：莫烦的python教程之遗传算法 最终效果： population进化的过程.gif import numpy as np import mat
电脑系统 开发工具 设计工程 作者 win10 Vivado2018.1 Aurora 仿真上板测试 莫烦 由于项目需要，小编使用Aurora核对数据进行光纤传输，这篇文章主要介绍如何生成Aurora核、仿真上板测 试。 一、Aurora IP建立 第一步
【GiantPandaCV导语】现在深度学习项目代码量越来越大，并且单个文件的量也非常的大。笔者总结了一些专家的经验并结合自己看的一些项目，打算总结一下如何探索和深入一个深度学习项目库。
多核 multiprocessing：现在计算机都有多核处理器，将任务分给多个核来处理，他们有单独的运算空间和计算能力，避免了多线程的劣势。
忙了一周，晚上休息下，接着分享AI知识。本系列作者将讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示： 在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作
Deepmind团队在17年12月5日发布的最新Alpha Zero中，非常重要的一种方法就是强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。正因为可以在小数据量的情况下靠自身的行动获得经验，所以Alpha Zero可以通过自我对弈进行学习提高。深度学习的一种分类方式：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。
TKinter Label 和 Button “感谢莫烦老师 http://i.youku.com/pythontutorial 静态显示Label 创建windows window = tk.Tk() window.title('my window') # 标题 window.geometry('500x400') # 大小，长x宽，小写X 静态标签 l = tk.Label(window, text='OMG! this is TK!', bg='green', font=('Arial', 1
1）当你的算法总是不收敛，诶反正就是你怎么改参数它都不收敛的时候，可能是fitness函数写错了(幽怨脸)，问问自己，numpy矩阵操作对了吗？打个输出看看真的符合预期吗？
可以交给asyncio执行的任务被称为协程， asyncio 即异步的意思，在 Python3 中这是一个仅使用单线程就能达到多线程、多进程效果的工具。
在机器学习中，我们经常会分类为有监督学习和无监督学习，但是尝尝会忽略一个重要的分支，强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分，学习的目标，有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测，那么强化学习就是决策，它通过对周围的环境不断的更新状态，给出奖励或者惩罚的措施，来不断调整并给出新的策略。简单来说，就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食，你妈妈知道了会对你做出惩罚，那么下一次就不会犯同样的错误，如果遵守规则，那你妈妈兴许会给你一些奖励，最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭，该吃零食的时候吃零食，而不是在不合适的时间吃零食。同样，曾经风靡过一段时间的Flappy bird，很多玩家在短时间内达到了高分，是怎么做到的呢？除了非常厉害的玩家是真的自己手动玩的高分，其实很多高分是通过我们用强化学习的方法来训练一个模型，让小鸟自己学习如何不碰到障碍物一直往前飞，获得最高分。此外，大家熟知的Alpha Go，其实也是强化学习训练的模型，不过是深度强化学习。
DQN算法是一种深度强化学习算法（Deep Reinforcement Learning，DRL），DQN算法是深度学习（Deep Learning）与强化学习（Reinforcement learning）结合的产物，利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，实现了从感知到动作的端到端（End to End）的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表，并在Nature 2015上提出由两个网络组成的Nature DQN。
大三的时候学过一门“人工智能导论”的课，只记得课里有一些回溯和图搜索的算法，具体细节全忘了。
TensorBoard是TensorFlow自带的神经网络可视化工具，用直观的流程图显示神经网络，更好的理解学习。
前段时间制定计划,每天上下班路上听点英语演讲音频练练听力,用的手机App是喜马拉雅,上面资源很丰富,但是有两个问题,一是有广告,想想你快睡着的时候突然来15秒字正腔圆的广告是什么感觉,二是费流量,我都是在线听的.
但如果数据量很大，比如要通过访问数百数千个url去爬取数据，单线程必须等待当前url访问完毕并且数据提取保存完成后才可以对下一个url进行操作，一次只能对一个url进行操作；
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