讀書會社群里的小伙伴已經輸出10篇以上的復盤，看著每個人的進步椒舵，真的很為大家高興柜蜈。梳理這半年，我的進步與結果清晰可見懊直。 復盤過去扒吁，思考未來是為了讓我們成長更快。 關于閱讀與寫...
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2019年上半年復盤過去，思考未來 -
用Python分析許嵩的歌01 前言 是否還記得斷橋殘雪室囊，一聽就是一下午是否還記得認錯雕崩，上課前必點歌曲是否還記得素顏魁索，同桌那清秀的臉龐 最近許嵩在開演唱會，借此機會盼铁，聽著許嵩的歌粗蔚，做了這篇分享，不禁唏...
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Python高效辦公|ArcGIS批量編碼01 前言 首先給各位讀者道個歉饶火，公眾號停更了半個月鹏控。不過，羅羅攀滿血復活肤寝，從這周起当辐，開始重新更新，每周一醒陆、三瀑构、五早上9點20，不見不散刨摩。 其次寺晌，感謝故人兄對于本篇文章的技術...
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職場辦公|Excel批量編碼01 問題描述 上回說到，使用Python澡刹，在ArcGIS中批量進行編碼呻征。那本次就分享如何在Excel中完成類似的操作。 首先回顧下問題需求：在工作項目中罢浇，對于數(shù)據(jù)都要進行唯...
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深度學習|tensorflow識別手寫字體我們依舊以MNIST手寫字體數(shù)據(jù)集，來看看我們如何使用tensorflow來實現(xiàn)MLP嗅榕。 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)下載 這里我們通過tensorflow的模塊顺饮，來下載數(shù)據(jù)集。 這樣凌那，我們就...
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《飛馳人生》敛苇，韓寒不再少年大年初一妆绞，去看了《瘋狂的外星人》和《飛馳人生》，要覺得哪個更出色枫攀，我會選《飛馳人生》括饶，先拋開具體的電影情節(jié)，看完整部電影下來来涨，覺得韓寒不再少年图焰。 少年時，鮮衣怒馬 初識韓寒蹦掐，...
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深度學習|泰坦尼克號生還數(shù)據(jù)處理之前我們用過傳統(tǒng)的機器學習算法預測過泰坦尼克號數(shù)據(jù)的生還情況技羔，這次我們使用神經網絡算法來進行建模。 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)情況 這里的數(shù)據(jù)來源與kaggle上的數(shù)據(jù)卧抗，讀者可以自行進行...
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深度學習|泰坦尼克號生還數(shù)據(jù)預測（MLP）前言 上次分享藤滥，我們利用pandas和sklearn完成了泰坦尼克號數(shù)據(jù)的預處理，包括下面的步驟社裆，具體可看深度學習|泰坦尼克號生還數(shù)據(jù)處理 選取建模字段 缺失值處理 性別處理...
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深度學習|中文文本的分類（處理篇）前言 之前我們通過樸素貝葉斯方法拙绊，做過英文文檔的分類（傳送門）。那使用中文文本浦马，如何使用深度學習方法來進行分類了时呀？這就是本文所講的张漂。首先我們來看看中文文本和英文文本的不同晶默。在...
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深度學習|中文文本的分類（建模篇）前言 上回我們處理好了中文文本，具體的步驟如下： 數(shù)據(jù)情況 中文文本分詞 建立token token轉換為列表 統(tǒng)一長度 那這篇文章我們就使用MLP和LSTM模型來訓練我們的...
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深度學習|Keras識別MNIST手寫數(shù)字（CNN）材料和方法 今天繼續(xù)使用MNIST數(shù)據(jù)亭螟。方法：這次使用的方法為卷積神經網絡（CNN）慈缔。卷積神經網絡通過卷積層兢交，池化層來做特征的提取秀睛，最后再連上全連接網絡币他。 卷積層 卷積層就是...
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深度學習|Keras識別CIFAR-10圖像（CNN）數(shù)據(jù)和方法 CIFAR-10數(shù)據(jù)集有6000個32×32個彩色圖片坞靶，50000個訓練圖片和10000個測試圖片。有10個類別：飛機蝴悉、汽車彰阴、鳥、貓拍冠、鹿尿这、狗、青蛙庆杜、馬射众、船、卡車晃财。...
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用Python看我的2018前言 2018余額已不到兩天钢猛，2018初的flag完成了幾個栖博？今天我利用Python爬蟲和數(shù)據(jù)分析技術，分析我的2018年文章分享情況厢洞。 Python爬蟲 爬蟲分析 爬取的文...
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深度學習|Keras識別MNIST手寫數(shù)字（二）數(shù)據(jù)和方法 今天依舊使用MNIST手寫數(shù)字仇让，方法也是MLP方法，這次我們讓隱含層為1000個神經元躺翻。 數(shù)據(jù)處理 處理還是和上次一樣丧叽。 圖片是28X28，我們要轉換為一維的公你，這...
