男籃又輸球了 世界杯連輸兩場，如果說輸?shù)谝粓鍪菫榱司毐?畢竟塞爾維亞是頂級強(qiáng)隊(duì)居夹，可是輸給南蘇丹就有點(diǎn)讓人接受不了徽诲， 提起蘇丹印象中只有戰(zhàn)亂不斷的非洲貧苦國家推盛， 泱泱大國就怎...
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結(jié)果沒錯(cuò)，錯(cuò)的是預(yù)期
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助人自助_專注當(dāng)下
從自我覺察開始新的一天 上班路上以往總是匆匆行走喻旷，頂多是抬頭看看天空和云朵 正念練習(xí)第二天诺苹，聚焦當(dāng)下住册，嘗試關(guān)注行走途中的經(jīng)過的世界 盲道婶博，我們?nèi)粘？赡芏疾粫?huì)關(guān)注的一個(gè)交通要素...
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習(xí)慣的破與立
周末總是短暫的荧飞，工作才是永恒的 馬上又要投入到新一周的工作中去 這個(gè)周末有意戒斷某些東西凡人，比如手機(jī) 周六一天把手機(jī)的使用時(shí)間控制在一小時(shí)， 沒有頻繁看手機(jī)好像也沒缺失什么叹阔，反...
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一文搞定Python正則表達(dá)式本文對正則表達(dá)式和Python中的re模塊進(jìn)行詳細(xì)講解 什么是正則表達(dá)式 正則表達(dá)式作用 元字符及含義 re模塊詳解 正則表達(dá)式修飾符 正則表達(dá)式實(shí)例 本文目錄 什么是正則表...
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Pandas文本處理高階函數(shù)extract + extractall公眾號：尤而小屋作者：Peter編輯：Peter 大家好耳幢，我是Peter~ 今天給大家介紹兩個(gè)Pandas中處理文本數(shù)據(jù)的函數(shù)岸晦，主要功能是從文本內(nèi)容中提取想要的信息：extr...
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Gradient Boosting —— 梯度迭代增強(qiáng)
回歸問題(Regression) 考慮一個(gè)回歸問題，已知n個(gè)樣本 需要擬合一個(gè)函數(shù) ，使得誤差最小启上。 迭代擬合殘差 當(dāng)然邢隧，通常很難找到一個(gè)非常準(zhǔn)確的 F，于是我們先找到一個(gè)預(yù)...
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數(shù)據(jù)探索性分析
作為數(shù)據(jù)分析的起點(diǎn)冈在，探索性分析主要是了解數(shù)據(jù)特征的總體情況 包括分析特征的數(shù)據(jù)類型府框、模式趨勢、異常值等讥邻，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)合并、清洗院峡、整理兴使； 其次可采用可視化、定性分析來理解數(shù)據(jù)...
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jupyter Notebook中添加新環(huán)境
1励幼、cmd或anaconda prompt環(huán)境下，激活待添加的環(huán)境 conda activate tf2(tf2是待添加環(huán)境) 2口柳、cmd中繼續(xù)執(zhí)行以下操作： pip ins...
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周檢視（21.4.18）
任何知識的學(xué)習(xí)都要以指導(dǎo)實(shí)踐并形成完整知識體系為目標(biāo)苹粟。以聞修思迭代次第前行。本周的學(xué)習(xí)依然圍繞產(chǎn)品管理知識體系跃闹、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理知識體系以及架構(gòu)知識體系進(jìn)行有計(jì)劃的學(xué)習(xí)和梳理嵌削。知...
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Task1-心跳信號分類問題理解及baseline本次學(xué)習(xí)心得： - 第一次使用天池，掌握了基本的使用方法望艺，GPU用起來真的快？溜酢！Ｕ夷艇劫； - 對于建模方法，例如lightGBM還不太熟悉惩激； - 對于數(shù)據(jù)處理方法店煞，包括內(nèi)存優(yōu)化、...
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做一個(gè)務(wù)實(shí)的行動(dòng)者（9.16）
昨天在跟同事和領(lǐng)導(dǎo)探討項(xiàng)目以及產(chǎn)品的關(guān)系問題咧欣。自己基于他們所探討的話題也發(fā)表了自己的觀點(diǎn)浅缸。對于思路和想法的探討，在一定時(shí)間和范圍內(nèi)是有必要的魄咕，但是也要避免一味地討論思路而忽略...
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聊聊創(chuàng)造財(cái)富的兩種方式——投資和創(chuàng)業(yè)其實(shí)這個(gè)話題在我腦海中存在好久了吹榴。 我一直在投資亭敢，也在創(chuàng)業(yè)。這兩件事情有很多相似之處图筹，卻也有不少不同點(diǎn)帅刀，需要用不同、甚至互相矛盾的原則和方式來處理远剩，很有意思扣溺。 本來想讓這篇文...
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