Datawhale开源学习第6页

【详解+推导！！】Policy Gradient 策略梯度法

比较详细的推导可以看：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter4/chapter4?

志远1997·2023-10-27 23:19

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3(Datawhale37期组队学习)文章目录AI-理论-吃瓜教程-决策树-task31知识点2具体内容2.1流程2.2划分选择2.2.1信息熵2.2.2信息增益2.2.3

yxyibb·2023-10-26 22:10

吃瓜笔记04 决策树

学习内容：西瓜书和南瓜书--第4章讲解课程：Datawhale吃瓜教程（【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili）目录第4章决策树4.1算法流程4.2

cookie222·2023-10-26 22:05

DataWhale吃瓜教程-Task3学习笔记(CH4-决策树)

吃瓜教程学习笔记-CH4决策树4.1-基本流程1-基本概念2-基本算法流程4.2-划分选择1-补充知识2-ID3算法与信息增益3-C4.5算法与增益率4-CART算法与基尼指数4.3-剪枝处理1-预剪枝2-后剪枝参考：4.1-基本流程1-基本概念决策树decisiontree：基于树的结构来进行的决策。算法原理：在分类问题上，从逻辑角度，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的

Alexa2077·2023-10-26 22:33

抢跑大模型应用大战，从这场黑客松开始

Datawhale赛事主办方：36Kr，合作方：Datawhale首届我爱黑“可颂”大语言模型应用创新挑战赛来了！

Datawhale·2023-10-26 12:07

知名软件语雀崩了八小时

Datawhale分享事故：语雀，来源：扩展迷EXTFA蚂蚁集团旗下的文档共享与协作平台语雀，作为一款笔记软件，支持丰富的文本格式，支持markdown语法，很多人喜欢使用，包括了不起也会使用，用户群体很广泛

Datawhale·2023-10-26 12:07

加入whaleHiking ！

Datawhale团队兴趣小组：whaleHiking加入whaleHiking！“五岳归来不看山，黄山归来不看岳。”

Datawhale·2023-10-26 12:34

机器学习建模中的Bagging思想！

Datawhale干货作者：小偶，来源：偶数科技我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。

Datawhale·2023-10-26 12:55

Datawhale第七天打卡

第一题：螺旋矩阵给定一个包含mxn个元素的矩阵（m行,n列），请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。示例1:输入:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出:[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2:输入:[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]输出:[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]示例3:输入:[[1]]输出:[1]示例4

hyh1996·2023-10-26 11:59

2023 Datawhale数据分析实习面经

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐我是在一旁参观模拟面试的观众，记录一下这次观看的过程，面试官是某金融公司的数据分析师。1.mysql索引有什么用？原理？2.关系型与非关系型数据库的区别3.sql语言会写吗？了解数仓吗？4.编程题：(1)两数之和(2)求根号2，误差在0.01之内(二分)5.sql题：(1)行去重(2)求每个用户某一列的最大值6.业务场景题100万经费，给用户发优惠卷--->拉新或者

深度之眼·2023-10-26 07:13

NLP专栏｜图解 BERT 预训练模型！

Datawhale干货作者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作

文文学霸·2023-10-26 01:14

Datawhale·2023-10-25 17:28

大数据技术导论|datawhale组队学习

学习链接：https://datawhalechina.github.io/juicy-bigdata/#/READMETask01阅读第一、二章第一章主要介绍了大数据的概念、应用以及其关键技术。

郑粗心·2023-10-24 20:43

【diffusion model】扩散模型入门

写在最前，参加DataWhale10月组队学习。

宏辉·2023-10-23 05:05

Leetcode单调栈题目

文章目录单调栈496.下一个更大元素I739.每日温度316.去除重复字母以下为DatawhaleLeetcode开源学习思路总结，以下代码均为Leetcode代码，但不一定是最优解，仅供参考学习。

晨哥是个好演员·2023-10-23 00:14

2023.9Datawhale_Leetcode_算法入门与数组_学习笔记（一）

序言大一军训结束后的第一天，我开始接受aistudio的招新考核，而考核内容是一次Datawhale的组队学习。

dandellion_·2023-10-22 08:11

Datawhale Pandas 打卡-第七章缺失数据

这一张学习的是缺失值的统计删除与填充。是咱们进行数据清洗必须要掌握的知识。1.缺失信息的统计缺失数据可以使用isna或isnull（两个函数没有区别）来查看每个单元格是否缺失，结合mean可以计算出每列缺失值的比例。如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用Series上的isna或者notna进行布尔索引。例如，查看身高缺失的行：2.缺失信息的删除数据处理中经常需要根据缺失值的大小、比例或其

君恒_801f·2023-10-22 05:24

DataWhale概率统计3——常见分布与假设检验

5.1一般随机变量5.1.1随机变量的两种类型根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续性（取值无限）两类。5.1.2离散型随机变量对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probabilitymassfunction），简称PMF，来变数其分布律。假定离散型随机变量X，共有n个取值，，那么用到PMF的例子：二项分布，泊松分布5.1.3连续型随机变量对于连续型随机变量，使用概率密度函数（

摩卡Daddy·2023-10-21 20:20

[python-大语言模型]从浅到深一系列学习笔记记录

整体学习路径参照：点这里python-机器学习-深度学习-大语言模型-数据开发面向开发者的LLM入门提示原则面向开发者的LLM入门学习链接：github地址：https://github.com/datawhalechina

_Amber·2023-10-21 14:19

学习笔记

Mr_yuekitty·2023-10-21 07:10

【Datawhale】扩散模型学习笔记第一次打卡

文章目录扩散模型学习笔记1.扩散模型库Diffusers1.1安装1.2使用2.从零开始搭建扩散模型2.1数据准备2.2损坏过程2.3模型构建2.4模型训练2.5采样3.webui扩散模型学习笔记1.扩散模型库Diffusers1.1安装由于diffusers库更新较快，所以建议时常upgrade。#pippipinstall--upgradediffusers[torch]#condaconda

莫余·2023-10-21 06:35

Datawhale开源学习笔记

第31期水很深的深度学习Task01绪论与深度学习概述、数学基础1绪论与深度学习概述1.1人工智能1.2机器学习1.3深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维Task03前馈神经网络神经元网络结构感知器单层感知器感知器模型

IT界的清流·2023-10-21 06:47

Djiango后端开发入门学习之task03--QuerySet,Instance和APIView

models.py本文根据datawhale开源Djiango后端开发入门(https://github.com/Joe-2002/sweettalk-django4.2）Task01：搭建虚拟环境和项目以及构建数据表做的学习笔记

小鳄鱼队里一只小蜗牛·2023-10-20 22:11

编程入门到精通：开源学习资料整理 | 开源专题 No.37

ascoders/weeklyStars:24.8kLicense:NOASSERTION前端精读是一个每周更新的前端好文精选项目。该项目涵盖了多个领域，包括结合大厂工作经验解读的前沿技术、源码解读、一些后端技术解读和商业思考等内容。主要功能是为开发者提供优质的文章资源，帮助他们学习和掌握最新的前端知识。涵盖广泛：涉及到各种不同领域和话题更新频繁：每周都会有新内容发布精心挑选：对于每篇文章进行筛选

开源服务指南·2023-10-20 17:54

数据科学家成长指南(中)

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容大家新年好呀，在《数据科学家成长指南(上)》中已经介绍了基础原理、统计学、编程能力和机器学习的要点大纲，今天更新后续的第五、六、七条线路

Datawhale·2023-10-20 15:43

DataWhale task07

不同路径classSolution{publicintuniquePaths(intm,intn){int[][]f=newint[m+1][n+1];for(inti=m;i>0;i--){f[i][1]=1;}for(inti=n;i>0;i--){f[1][i]=1;}for(inti=2;i>result=newArrayList>();publicList>subsets(int[]nu

tecmry·2023-10-19 23:05

Datawhale Pandas 打卡-第十一章综合练习

EX1:读入数据后，使用表达式提取出precsision、model_name、type和time_val。再横向连接两表，去除重复列，精度保留三位小数。后面就不知道咋整了。。。Ex2:第一问：通过df1和df2构造df，把时间设为索引，第一列为站点编号，第二列为对应时刻的压力大小，排列方式如下（压力数值请用正确的值替换）：首先读入数据，将df1与df2合并，并将站点名改为仅有数字。然后调整下各列

君恒_801f·2023-10-18 10:30

盘点GPT-4，大语言模型最新综述来了

Datawhale·2023-10-17 23:29

【大厂面试02期】Redis过期key是怎么样清理的？

PS:本文已收录到1.1KStar数开源学习指南——《大厂面试指北》，如果想要了解更多大厂面试相关的内容及获取《大厂面试指北》离线PDF版，请扫描下方二维码码关注公众号“大厂面试”，谢谢大家了！

NotFound9·2023-10-17 22:34

跟着Datawhale打一场时序比赛（SEED新能源赛道-电动汽车充电站充电需求预测）之打卡笔记一

最近Datawhale又开始组织打比赛的培训学习了，很早就认识了这个专业的学习组织，跟着他们也学过不少竞赛知识，但是还没完全打完过一场赛事；所以这次打算跟着Datawhale打这场时序的比赛—>2023

小白掌柜·2023-10-17 15:04

datawhale-python基础-task1

1.环境搭建1.1anaconda环境配置(这个之前跟着张怡小姐姐操作过了，不再重复)1.2解释器计算机的CPU只能直接处理0和1这样的数字组成，不能直接处理python语言，所以就需要一个中间体将python语言转换CPU可以看懂的语言，这个中间体就是解释器。python语言依托于解释器运行。2.python初体验printandinput3.python基础讲解3.1python变量特性+命名

努力的小的的·2023-10-17 08:16

2023.9Datawhale_Leetcode_算法入门与数组_学习笔记（三）

练习题把数组排成最小的数给定一个非负整数数组nums，将数组中的数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中的最小的一个。classSolution:defminNumber(self,nums:List[int])->str:#元素转字符串nums=[str(x)forxinnums]#定义新的排序判断机制deffun(a,b):ifint(a+b)>int(b+a):returnTruee

dandellion_·2023-10-17 05:54

【吃瓜教程 CH1&CH2 绪论&模型评估与选择】

吃瓜教程&Datawhale开源学习教程CH1&CH2绪论&模型评估与选择文章目录吃瓜教程&Datawhale开源学习教程一、前言二、熟悉概念三、模型评估与选择四、总结一、前言之前的课外知识学习中已经渗透不少

有心の敢敢·2023-10-17 05:21

AI-理论-吃瓜教程-基础-task1

AI-理论-吃瓜教程-基础-task1(Datawhale37期组队学习)文章目录AI-理论-吃瓜教程-基础-task11知识点2具体内容2.1基本术语2.2归纳偏好2.3经验误差、过拟合2.4评估方法

yxyibb·2023-10-17 05:49

Day01-《西瓜书》-模型评估与选择(DataWhale)

一、绪论出处：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU）案例：水果摊旁，挑个根蒂蜷缩，敲起来声音浊响的青绿西瓜。

liying_tt·2023-10-17 04:16

Datawhale_数据分析组队学习task3

数据加载、存储与文件格式读写文本格式的数据逐块读取文本文件将数据写出到文本格式json数据XML和HTML:Web信息收集二进制数据格式读取Excel文件WebAPIs交互数据库交互读写文本格式的数据#read_csv读入DataFrameimportpandasaspddf=pd.read_csv(r'/Users/faye/Desktop/examples/ex1.csv')df>>>abcd

luckygirk·2023-10-16 17:21

经典分类：线性判别分析模型！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：小雨姑娘，康涅狄格大学，Datawhale成员这几天看了看SVM的推导，看的是真的头疼，那就先梳理基础的线性判别分析模型

Datawhale·2023-10-16 07:25

百度发布全功能AI平台！

Datawhale发布百度BML全功能AI平台越来越多企业开始用AI解决实际问题，比如汉印使用AI在线下进行果蔬识别称重、上海浦东水务使用AI巡检阀门系统、猎头企业使用AI模型高效利用沉默简历库...百度发布全功能

Datawhale·2023-10-15 19:16

机器学习模型评估与超参数调优详解

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达机器学习Author：李祖贤From：Datawhale机器学习分为两类基本问题----回归与分类。

小白学视觉·2023-10-15 15:26

sklearn机器学习（七）

Task07本次学习参照Datawhale开源学习：https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn

黑小板·2023-10-15 11:38

Datawhale发布，首个AI Prompt 工程师计划！

Datawhale发布联合：讯飞星火、开源学习高校联盟无论你是新手还是有AI基础只要你对AI方向感兴趣、有热情DatawhaleAIPrompt工程师计划联合科大讯飞星火大模型面向在校学生、社会在职人士提供

Datawhale·2023-10-15 09:32

获得清华博士学位的条件之一：不辱师门

Datawhale干货分享：贾庆山老师，编辑：哈哈镜V一个群体PermanentheadDamage的博士生群体PermanentheadDamage=Ph.D博士生一年级的同学们，不要担忧或高兴得太早

Datawhale·2023-10-15 09:32

冠军方案！2023第二届广州·琶洲算法大赛

Datawhale干货作者：唐楚柳，算法工程师，冠军选手1.简介大家好我是‍Alex‍，31岁，现为一名图像算法工程师，主要研究方向是计算机视觉图像识别。

Datawhale·2023-10-15 09:00

Leetcode训练营笔记(DataWhale开源社区)(2022春)

Leetcode训练营笔记(DataWhale开源社区)文章目录Leetcode训练营笔记(DataWhale开源社区)1.线性结构1.1数组1.1.1课堂内容1.1.2课堂例题a.T1两数之和b.T15

nostrawberry·2023-10-15 02:09

讯飞星火认知大模型，内测机会来了！

Datawhale首发大模型：讯飞星火认知，首批调研内测讯飞星火认知大模型扫码后填写调研问卷最快一天获得提前内测机会

Datawhale·2023-10-14 23:05

动手学深度学习之生成对抗网络

课程内容内容撰写的学习笔记原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/lesson/yxuHJjjhqYCh3thUzcVXaN感谢伯禹平台，Datawhale

water19111213·2023-10-14 15:36

DataWhale MySQL Task3 #2019-04-06

MySQL数据导出CSVSELECT*FROM[TABLE]INTOOUTFILE'[FILE]'；#例如SELECT*FROMmytableINTOOUTFILE'/tmp/mytable.csv'FIELDSTERMINATEDBY','OPTIONALLYENCLOSEDBY'"'LINESTERMINATEDBY'\n'；MySQL数据导入CSVLOADDATAINFILE'[FILE]'

lala兔斯基·2023-10-12 13:41

设计模式-桥接、职责链、中介

前言本文为datawhale2022年12月组队学习《大话设计模式》task6打卡学习。

不让人放心·2023-10-11 11:25

datawhale课程《transformers入门》笔记2：BERT入门

Bert文章目录Bert1.1BERT简介1.2Bert训练中的关键点1.3为什么要进行预训练？2BERT基础原理2.1MaskedLM(带mask的单词级别语言模型训练)2.1.2为何引入mask机制**2.1.3MaskedLM训练过程2.1.4为什么选[CLS]表示整句话语义？2.2引入NextSentencePrediction(NSP，句子级别的连续性预测任务)2.3模型输入输出3.BE

神洛华·2023-10-10 15:22

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day8-10打卡：大模型基础Transformer

⭐️最近参加了由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池发起的AI夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP

不雨_亦潇潇·2023-10-08 22:59

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