在我这一系列的 第一篇文章 里，我描述了这样子的一个问题，如何将一大批的救助物资分为具有相同价值的物品，并将其分发给社区中的困难住户。我也曾写过用不同的编程语言写一些小程序来解决这样子的小问题以及比较这些程序时如何工作的。
Python作为一种通用、易学易用的编程语言，在数据科学领域得到了广泛的应用。随着机器学习的兴起，Python成为了数据分析和建模的首选工具之一。本文将详细介绍Python数据分析中的机器学习基础知识，并讨论其在实际项目中的应用。无论您是初学者还是有一定经验的数据科学家，掌握这些技能都是进行数据分析的必备。
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。
在以前，作为一个刚开始使用Python的开发者，我时常为布设一个有效的开发环境感到困扰。找到一套自己能顺畅使用的环境且为此培养一个正确的习惯是很困难的。
我们存在的意义是为了向世界宣传开源的一切，从新工具到框架拓展到社区。我们的目标是让想要使用开源或为开源做贡献的人更容易参与其中。
如果你还没有仔细研究过 Spark （或者还不知道 Spark 是什么），那么本文很好地介绍了 Spark。描述了基本的数据结构、shell ，并对其包含的 API 进行了概述。 ---- 你已经知道
在以前，作为一个刚开始使用Python的开发者，我时常为布设一个有效的开发环境感到困扰。找到一套自己能顺畅使用的环境且为此培养一个正确的习惯是很困难的。 之前我一直没有意识到这些事情对我的工作效率影响有很大的影响，我甚至不知道一些我现在经常在开发中应用的很有价值的习惯以及工具！随着我的经验增长，我发现这种情况是普遍存在于Python开发者中的，包括我的同事，技术交流大会上的同好，网络论坛上的认识的开发者以及大量发邮件向我咨询的人，可以看出这是一种很常见的现象。 不过到如今，我相信入门级的Python程序员
一开始学习计算机技术和编程会有些困难：该选择哪个编程语言？用哪个IDE？以及更重要的，为什么选它？
最近在和学员的沟通中，发现不少初学者面临这样一个问题：了解了一些基本的语法，看得懂书上的示例，但是面临一个新的编程问题时，依然感到无从下手。究其原因，主要是两个方面： 整体上，不晓得如何把问题转化为程序语言。 细节上，不知道用什么方法去实现某个功能。 比如我们码上行动的编程实例里有一道题，大意是：生成 200 个优惠码，每个优惠码由8位字母组成（包括大小写）。 当然题目本身难度不高，和我们公众号【每周一坑】栏目里的题相比，这个算是小 case 了。不过如果你是一个刚刚接触编程不久，才掌握条件判断、循环、列表
Python 是用于各种任务和领域的顶级编程语言之一。 Python的用户友好性，高级特性以及对简单性和增强代码可读性的强调使其成为全球许多开发人员的理想选择。 如果那不能把Python卖给您，我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。
很多伙伴们在学习Python的过程中，更倾向于在Github上寻找Python学习资料，今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库：
我个人不是很喜欢讨论这个问题，为什么呢，每个人都学习能力不一样，你要是不行，哪个对于你也不简单。
Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度：
程序员被聘用的13个开发技能 1.温习JavaScript 这些日子，开发人员掌握JavaScript总不会错。JavaScript能力是目前为止被高层执行人员和招聘人员誉为最频繁的追捧技能。JavaScript已被证明是当今市场中高度可移植和宝贵的技能。 2.了解大数据 大数据项目相较于去年继续扩大，而且在这几年里也没有放缓的迹象。开发人员必须有全面的（商业智能）和分析产品，机器学习工具和其他可以转移、存储和汇总大量数据解决方案的知识。只有这样，他们才能帮助他们的公司存储，交互和分析大数据，以便于做出更
遗传算法是一种启发式搜索算法，模拟自然选择和遗传机制，用于在解空间中寻找优化问题的解。它通过模拟基因的变异、交叉和选择操作，逐代演化产生新的解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的遗传算法，包括基本概念、算法步骤、编码方法以及使用代码示例演示遗传算法在实际问题中的应用。
Flask框架已经稳定存在了很长时间了，从第一次提交至今已经有8年时间了。经过多年的逐步增长，版本号今天终于累积到了1.0。这是一个特殊的版本号，随之而来的还有我们对框架的诸多改进，这是我们过去一年辛苦工作的成果：
无论是应届大学毕业生还是经验丰富的IT专业人员，都可以通过这些技巧来帮助被聘为DevOps工程师。
据说，在美国西部的一家连锁超市发现，很多男人会在周四购买尿布和啤酒。这样超市就可以将尿布与啤酒放在一起卖，便可以增加销售量。
这些日子，开发人员掌握JavaScript总不会错。JavaScript能力是目前为止被高层执行人员和招聘人员誉为最频繁的追捧技能。JavaScript已被证明是当今市场中高度可移植和宝贵的技能。
每当学习一门计算机语言，我们也要做一些练习以便逐步熟悉。随着我们对这种编程语言本身支持的抽象手段理解的过程，以下这些问题，基本可以在几乎每门编程语言学习的过程中完成，这些语言可以包含但不限于C、C++、Shell、awk、Python、JavaScript、Java、Scala、Ruby、Lisp(Common Lisp、Scheme、Clojure)、Prolog、Haskell等。
最近在和学员的沟通中，发现不少初学者面临这样一个问题：了解了一些基本的语法，看得懂书上的示例，但是面临一个新的编程问题时，依然感到无从下手。究其原因，主要是两个方面：
小白零基础怎么系统的学习 Python？这个话题相信困扰很多想学习python的人，今天主要给大家说下一个零基础的小白，应该如何系统化的学习python编程语言，然后找到工作，在学习的过程不浪费时间少走弯路。首先我们要了解python是什么，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。语法简洁清晰，具有丰富和强大的库。在设计上坚持清晰划一风格，使得它成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
本文最初发表于 Tryolabs 网站，经原作者 Alan Desoins 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数θ，它能显著地降低代价函数J(θ)。针对此类问题，研究人员提出了多种优化算法，Sebastian Ruder 在《An overview of gradient descent optimizationalgorithms》（链接：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf ）这篇论文中列出了常用优化算法的比较。主要优化算法有：GD、SGD、Momentum、Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam。
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
不少初学者面临这样一个问题：了解了一些基本的语法，看得懂书上的示例，但是面临一个新的编程问题时，依然感到无从下手。究其原因，主要是两个方面： 整体上，不晓得如何把问题转化为程序语言。 细节上，不知道用什么方法去实现某个功能。 那么在开发程序的时候，怎么去解决类似的问题，并且找到合适的方法呢？我简单分享下几点经验： 1. 学会分解问题 有个关于数学家当消防员的笑话： 消防队长问：如果巷子里一个货仓着火了怎么？数学家答：把消火栓接到软管上，打开水龙头，把火浇灭。队长说：完全正确！那如果你来到巷子发现货仓没着火怎
本文诣在说明学习.Net开发的一些阶段性过程，希望对您的开发学习有所帮助。dk0728
11月11日是个有趣的日子。客观来说，它和一年中其他364（365）天一样没什么特殊，但偏偏又总被人赋予特殊的含义。十年之前，大家谈论的是如何打发“光棍节”（跟 和菜头 一样，此节日的发源地也是本人的母校）。到了近些年，这一天显然又成了“剁手”的代名词，阿猫阿狗们早早地就开始了铺天盖地的宣传。 不过还没到正日子，这几天我就碰上了两件闹心的事： 刚下单的商品，第二天就降价了！ 打算再等等的商品，准备买的时候居然价格涨回去了！ 所以别看折扣打得狠，优惠券给得大方，你究竟有占到多少便宜，自己心里还真没点数。于是，
虽然数据科学的技术技能 - 比如使用梯度增强机器进行建模 - 获得大部分关注，但其他同样重要的通用解决问题的能力可能会被忽略。
自然语言处理(NLP)在推荐系统和信息检索中有许多有趣的应用。作为一名香水爱好者和数据科学家，利基香水社区使用的不寻常且高度描述性的语言启发我使用NLP创建一个模型，帮助我发现我可能想购买的香水。Niche Perfume（沙龙香）是由小型精品香水公司生产的稀有香水。与葡萄酒类似，围绕着Niche Perfume有一个完整的亚文化，完美的NLP它有自己的诗意词汇!
我在研究自动化开发方面投入了大量的时间和精力，但我成为自动化开发者的时间并不长。我花了很多年时间打基础，现在我正在为一个Appium/Java移动测试自动化框架做概念验证。
最近整理一个爬虫系列方面的文章，不管大家的基础如何，我从头开始整一个爬虫系列方面的文章，让大家循序渐进的学习爬虫，小白也没有学习障碍 有兴趣移步次条
StackOverflow在2019年做的调查表明，Python已经在“开发者喜爱的编程语言”中名列第二，超过了Java；在最常用的编程语言中，Python排名第四，位于JavaScript、HTML和SQL之后。自Python发布以来的30年里，它在忠实于核心原则的同时，一直在努力发展，这一点在Python之禅中得到了证实。随着Python在程序员中受欢迎的程度日益提高，现在似乎是研究Python历史的最佳时机，让我们来揭示它是如何成为世界上最有影响力语言之一的。
假如你是一个媒人，有若干名单身男子登门求助，还有同样多的单身 女子也来征婚。如果你已经知道这些女孩儿在每个男孩儿心目中的排名，以及男孩儿们在每个女孩儿心目中的排名，那么你该怎样为他们牵线配对呢？
在编写Python程序时，我们经常会面临需要中断多重循环的情况。无论是在搜索特定条件满足的数据集合还是在处理嵌套循环时，灵活地中断循环是一项强大的技能。本篇博客将探讨Python中断单循环和多重循环的几种方法，让你能够更有效地处理循环控制流。无论你是初学者还是有经验的开发者，都有机会从中学到一些新的技术，提高你的编程技能。
分类战车SVM （第二话：线性分类） 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！） 附录：用Python做SVM模型 ---- 1. 回顾 上一集我们大致介绍了机器学习世界的一种新武器——支持向量机，代号为SVM（微信公众号“数说工作室”中回复“SVM1”查看）。它具有以下优良特性： 小样本——SVM配备“支持向量”识
选自TowardDataScience 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 机器学习和数据科学工作远不是简单地把数据交给 Python 库处理，使用处理后的结果那么简单。本文将简要介绍一些利用 Bootstrapping 提升模型鲁棒性的方法。 数据科学家需要真正理解数据和如何处理数据，以实现成功的系统。 一个重要方法就是了解什么时候模型可以利用 Bootstrapping 方法获益。这就是集成模型。集成模型的一些示例有 AdaBoost 和随机梯度提升（Stochastic Gradient Boostin
<数据猿导读> 如今，数据科学家已是炙手可热，那些曾经对其毫无所知的企业，眼下也开始在全世界搜寻最好的数据科学家。问题在于，优秀数据科学家的标准是什么?和其他东西一样，数据科学家也是良莠不齐，招聘他们
1.优秀的数学家可以成为顶尖的数据科学家，但光是会在笔记本上写公式可不行，他们还必须熟练地运用计算机来处理数据。 2.如果他们的所有经验都来自学术机构，当他们面对现实问题时，可能会束手无策。寻找有实
Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。
ML是有趣的，ML是受欢迎的，ML无处不在。大多数公司要么使用TensorFlow，要么使用PyTorch，还有些老家伙喜欢Caffe。
排名第1，当然非Java莫属了！Java在企业级应用中被广泛使用，并且拥有强大的生态系统。它也被认为是最容易入门的编程语言之一。
随着企业继续推广一种文化 数据民主化，管理数据迁移和确保安全数据访问的有效策略正在兴起。 数据中心 据预测，今年大型企业和小型组织中多达 50% 的日常业务运营都需要高级数据管理技能。
在这篇论文中，作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本（首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入）。作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。
一种新型机器学习工具可用于检测新出现的细菌菌株沙门氏菌：比起食物中毒，它是否更有可能导致危险的血液感染。该工具由Wellcome Sanger研究所的科学家、新西兰奥塔哥大学的合作者、基于RNA的感染研究的德国Helmholtz感染研究中心开发，加快了确定新型侵入性沙门氏菌基因变化过程，这也是公众健康方面值得关注的问题。
TRIZ，一种解决问题的系统性创新方法，可以帮助企业在数字转型中更有效地解决问题和创新。以下是企业在实施数字转型时运用TRIZ方法的七大重点：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- NLP算法工程师（校招） 工作地点：北京 工作时长：早10晚7，从不加班 工作职责 1. 负责数美风控业务场景下自然语言处理技术；包括文本分类、句法分析、自动摘要、情感分析和语义理解等； 2. 负责关键词识别、文本分类、意图识别、语义蕴含学习等工作； 3. 应用NLP技术解决场景中的对话评价、情感分析、引导、内容识别、问答匹配等工作； 4. 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新
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