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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