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2020 年 Python 知识清单（数据科学）

2020 年 Python 知识清单（数据科学）_第1张图片

整理了一份Python开发技术学习清单，主要来自2020年1月1日前Python中文社区往期文章，本期收录的是数据科学相关的知识点。

用Keras对电影评论进行情感分析

用动态规划算法计算字符串的编辑距离

使用NetworkX绘制深度神经网络结构图

用AI人脸识别技术实现抖音特效

用OpenCV和OCR识别图片中的表格数据

基于网易云音乐评论的用户推荐系统

如何用Python来撸猫

用Python获取摄像头并实时控制人脸

基于网易云音乐评论的用户推荐系统（全）

用Python控制摄像头拍照并发邮件

使用 Theano 框架进行 MNIST 数字识别

开源项目 | 用Python美化LeetCode仓库

淘宝开源深度学习端侧推理引擎 MNN

基于Amazon Rekognition构建人脸识别系统

2019年十大最佳深度学习框架

梯度才是神经网络最美的样子

支持向量机算法基本原理分析

Kuramoto 模型在 Python 中的简单实现

基于LSTM的多变量多步预测模型

Python基于ImageAI实现完整的流程：数据集构建、模型训练、识别预测

堆叠式神经网络模型及GUI可视化应用

感知器算法详解及Spark应用

基于深度学习的音乐推荐系统

基于深度学习的人脸识别系统实战

Python 求解自行车前后轮轨迹问题

全连接神经网络的原理及Python实现

基于 CNN 的验证码破解实战

超参数优化模块神器的实践

基于face_recognition构建的人脸识别系统及应用

完全解读 | 支持向量机 SVM 的推导

和熊本熊一起学习图像增强方法

微软开源可解释机器学习框架 interpret 实践

用 Python 图像识别打造一个小狗分类器

机器学习中的集成学习模型实践

神经网络结构可视化工具大全

Scikit-learn 新版本发布，新功能详解

线性回归机器学习算法介绍

Python机器学习方法智能识别亚马逊验证码

机器学习算法实践-Platt SMO和遗传算法优化SVM

机器学习实战之决策树

机器学习实战之KNN算法

机器学习实战之朴素贝叶斯

机器学习算法KNN简介及实现

Kaggle机器学习实战总结

Python机器学习实战：我的共享单车被谁骑走了？

机器学习算法实践：树回归

机器学习算法实践-标准与局部加权线性回归

机器学习算法实践-Logistic回归与梯度上升算法(上)

机器学习算法实践-朴素贝叶斯(Naive Bayes)

Python机器学习工具：Scikit-Learn介绍与实践

Python机器学习算法入门之简单感知器学习算法

Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

利用层次聚类算法进行基于基站定位数据的商圈分析

遗传算法框架GAFT优化小记

GAFT：一个使用Python实现的遗传算法框架

使用MPI for Python 并行化遗传算法

Python运用蒙特卡洛算法模拟植物生长

Keras搭建深度神经网络解决多分类问题

Keras 的 Web 填坑记

实现属于自己的TensorFlow(一) - 计算图与前向传播

ALI的Tensorflow炼成与GAN科普

Win10配置人工智能学习平台Tensorflow的正确姿势

用Python快速实现经典排序算法的可视化

隐马尔可夫模型（HMM）及Viterbi算法

搭建CNN模型破解网站验证码

分类模型评估的方法及Python实现

利用深度学习建立流失模型（附完整代码）

利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践

聚类的Python实现（一）：数据导入和处理

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支持向量机原理推导（二）

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深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder（续）

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    不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。  我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。   In computer science, bleeding edge is a term that
  • c中实现utf8和gbk的互转 jimmee ciconvutf8&gbk编码
    #include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
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    1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。 应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
  • 在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel androidtheme
    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
  • 基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper分布式共享锁
    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他