一直苦于沒(méi)有系統(tǒng)學(xué)習(xí)seanborn的教程迎献，似乎市面上也還沒(méi)有完整的官方文檔的學(xué)習(xí)資料只嚣。終于下決心用幾天的時(shí)間通讀下官方文檔，并把記錄下來(lái)洛波。 基于官方0.71版本胰舆，所有代碼和...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：湖南
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Seaborn(sns)官方文檔學(xué)習(xí)筆記（第一章 藝術(shù)化的圖表控制）
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有用！
基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的檢索蹬挤、分析和挖掘
研究背景： 微軟亞研院缚窿，鄭宇（關(guān)于LBS歸納的博客） 1、Geolife項(xiàng)目焰扳，2007倦零，分享個(gè)人軌跡到地圖上误续，識(shí)別用戶交通模式，挖掘位置興趣點(diǎn)和經(jīng)典旅行序列扫茅，基于歷史軌跡推斷...
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交通流量預(yù)測(cè)智慧交通系統(tǒng) 即Intelligent TransportationSystem (ITS) 屬于時(shí)空預(yù)測(cè)方向蹋嵌，在人工智能相關(guān)會(huì)議上有不少工作值得借鑒。中科院計(jì)算所9樓網(wǎng)數(shù)的...
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基于GPS軌跡數(shù)據(jù)的檢索诞帐、分析和挖掘
研究背景： 微軟亞研院欣尼，鄭宇（關(guān)于LBS歸納的博客） 1、Geolife項(xiàng)目停蕉，2007愕鼓，分享個(gè)人軌跡到地圖上，識(shí)別用戶交通模式慧起，挖掘位置興趣點(diǎn)和經(jīng)典旅行序列菇晃，基于歷史軌跡推斷...
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電影<br>編程 AI人工智能<br>UI設(shè)計(jì)<br>產(chǎn)品
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天池---智慧交通預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽總結(jié)（一）2017/07 -- 2017/09 天池智慧交通預(yù)測(cè)賽思路及模型總結(jié)（一） 說(shuō)在前面的話 ML的建模方法和數(shù)據(jù)處理方法看來(lái)是一個(gè)CS專業(yè)學(xué)生必備的技能了磺送，但是課余時(shí)間單純的...
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圖解大法好
圖解Numpy的tile函數(shù)
Numpy的 tile() 函數(shù)，就是將原矩陣橫向灿意、縱向地復(fù)制估灿。tile 是瓷磚的意思，顧名思義缤剧，這個(gè)函數(shù)就是把數(shù)組像瓷磚一樣鋪展開(kāi)來(lái)馅袁。 舉個(gè)例子，原矩陣： 橫向： 結(jié)果： ...
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圖解Numpy的tile函數(shù)
Numpy的 tile() 函數(shù)荒辕，就是將原矩陣橫向汗销、縱向地復(fù)制。tile 是瓷磚的意思抵窒，顧名思義弛针，這個(gè)函數(shù)就是把數(shù)組像瓷磚一樣鋪展開(kāi)來(lái)。 舉個(gè)例子李皇，原矩陣： 橫向： 結(jié)果： ...
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解決了我的困惑削茁！感謝
邊界值分析法常見(jiàn)考題解析
題1多選：根據(jù)域測(cè)試方法可以把測(cè)試域劃分為（）A 上點(diǎn) B 離點(diǎn) C 外點(diǎn) D 內(nèi)點(diǎn)答案：ABD理解記憶規(guī)律：上點(diǎn)指邊界上的點(diǎn)；離點(diǎn)指離邊界最近的點(diǎn)疙赠，開(kāi)內(nèi)閉外付材；內(nèi)點(diǎn)指...
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邊界值分析法常見(jiàn)考題解析題1多選：根據(jù)域測(cè)試方法可以把測(cè)試域劃分為（）A 上點(diǎn) B 離點(diǎn) C 外點(diǎn) D 內(nèi)點(diǎn)答案：ABD理解記憶規(guī)律：上點(diǎn)指邊界上的點(diǎn)；離點(diǎn)指離邊界最近的點(diǎn)圃阳，開(kāi)內(nèi)閉外厌衔；內(nèi)點(diǎn)指...
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python3 與Python2中map()函數(shù)的使用異同
Python2 map() python2的map(function, list)函數(shù)直接返回一個(gè)list python3 此時(shí)返回的是迭代器，需要加一個(gè)list作用于map...
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CNN——Flatten layerConvolution卷積層之后是無(wú)法直接連接Dense全連接層的捍岳，需要把Convolution層的數(shù)據(jù)壓平（Flatten）富寿，然后就可以直接加Dense層了睬隶。 也就是把 (...
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ant那里怎么來(lái)的沒(méi)說(shuō)啊...看不懂
idea junit插件、junit集成ant腳本
1 idea JunitGenerator 插件 插件的安裝在idea plugin中搜索JunitGenerator2.0 并安裝Paste_Image.png 自動(dòng)生成測(cè)...
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idea junit插件页徐、junit集成ant腳本1 idea JunitGenerator 插件 插件的安裝在idea plugin中搜索JunitGenerator2.0 并安裝Paste_Image.png 自動(dòng)生成測(cè)...
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化可視化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間輸出（中間激活）：有助于理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連續(xù)的層如何對(duì)輸入進(jìn)行變換苏潜，也有助于初步了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每個(gè)過(guò)濾器的含義。 可視化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)濾器：有助于...
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變異測(cè)試小記引言 測(cè)試用例設(shè)計(jì)是軟件測(cè)試中的核心問(wèn)題。在實(shí)踐的過(guò)程中，一般采用業(yè)務(wù)流程覆蓋计呈、數(shù)據(jù)流覆蓋慌植、語(yǔ)句覆蓋等作為測(cè)試充分性準(zhǔn)則進(jìn)行測(cè)試用例的設(shè)計(jì)蔓彩。而變異測(cè)試則提供了基于缺陷的對(duì)測(cè)試...
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為什么需要 Mini-batch 梯度下降，及 TensorFlow 應(yīng)用舉例本文知識(shí)點(diǎn)： 什么是 mini-batch 梯度下降 mini-batch 梯度下降具體算法 為什么需要 mini-batch 梯度下降 batch， stochastic ...
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邏輯回歸代價(jià)函數(shù)及其梯度下降公式推導(dǎo)邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中常用的算法之一，其簡(jiǎn)單巧鸭，容易理解，故被后人廣泛使用麻捻。今天來(lái)總結(jié)下它的損失函數(shù)及其推導(dǎo)過(guò)程纲仍。 1.損失函數(shù)及其求解 線性回歸模型的模型如下： 至此，就結(jié)...
