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王晓亮：关于技术人的十年！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：王晓亮，南京大学，Datawhale成员在Datawhale有许多同学想了解技术路径、选型，乃至职业规划及个人成长方向问题

Datawhale·2023-11-01 09:32

深度学习debug沉思录！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：土豆@知乎，来源：极市平台原文丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/158739701

Datawhale·2023-10-31 11:42

Datawhale-新能源时间序列赛事学习笔记(1)

1.赛题描述在电动汽车充电站运营管理中，准确预测充电站的电量需求对于提高充电站运营服务水平和优化区域电网供给能力非常关键。本次赛题旨在建立站点充电量预测模型，根据充电站的相关信息和历史电量数据，准确预测未来某段时间内充电站的充电量需求。赛题数据中提供了电动汽车充电站的场站编号、位置信息、历史电量等基本信息。参赛者需要基于这些数据，利用人工智能相关技术，建立预测模型来预测未来一段时间内的需求电量，帮

talle2021·2023-10-30 16:22

Datawhale Pandas 打卡-第五章变形

这章学习的知识我在之前从未接触过，不知道pandas还有这些功能函数。感觉有点抽象。一、长宽表的变形1.pivot长表变宽表长表变宽表2.meltpivot的逆运算，将宽表变长表二、索引的变形这部分主要介绍了stack和unstack函数的应用。三、其他变形函数这部分我认为最重要的是第三个，get_dummies，它其实是在对某些离散特征进行one-hot编码，方便后续的模型训练，我在做一些实验时

君恒_801f·2023-10-30 10:17

2023年“大湾区杯”粤港澳AI4S（AI for Science）赛事来了！

Datawhale赛事主办：广东省计算数学学会协办：百度、华为、北航、浙大、中大、Datawhale2023年“大湾区杯”粤港澳AI4S（AIforScience）竞赛，由广东省计算数学学会主办，百度飞桨

Datawhale·2023-10-29 03:53

Task02 PyTorch进阶训练技巧

参考链接：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch本task注重于pytorch在实际使用中的一些操作~较为实用1.自定义损失函数PyTorch

从你美丽的流域·2023-10-28 12:13

计算之魂（吴军）1.4笔记，Datawhale组队学习Task03

心得分享：1、归并排序有效，是因为利用了X<Y、Y<Z，则一定有X<Z这样的逻辑；2、基础排序，选择排序、插入排序，基本不使用；3、不错的排序，归并排序、堆排序、快速排序；

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:27

【扩散模型】如何用最几毛钱生成壁纸

通过学习扩散模型了解到了统计学的美好，然后顺便记录下我之前文生图的基础流程~扩散模型简介这次是在DataWhale的组队学习里学习的，HuggingFace开放扩散模型学习地址扩散模型训练时通过对原图增加高斯噪声

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:27

计算之魂（吴军）1.3笔记，Datawhale组队学习Task02

心得分享：1、同样的问题用分治、动态规划划分为小问题，让结果尽量靠近线性复杂度会从5级工程师变成2.5级工程师；2、思考题1.3Q1varmaxSubArrayDp=function(nums){letpre=0,maxAns=nums[0]nums.forEach((x)=>{pre=Math.max(pre+x,x)maxAns=Math.max(maxAns,pre)});returnmax

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:26

【扩散模型】本质是数学概率模型

课程地址：https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/blob/main/unit2/今天跟随DataWhale的直播课程，进一步认识到模型的本质都是概率模型

飞速移动的代码菌·2023-10-28 06:21

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型

3字符识别模型本章将会讲解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。3.1学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉

致Great·2023-10-28 01:36

【无标题】

具体步骤：一、读取数据集二、数据分析三、数据清洗四、特征工程五、模型训练与验证六、输出结果七、小结参考链接：https://datawhaler.feishu.cn/docx/C6jvdEwsSo3JMwxFj1

LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【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

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

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

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