嗶哩嗶哩：李文舉說(shuō)
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IP屬地：北京
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TensorFlow 使用預(yù)訓(xùn)練模型 ResNet-50（續(xù)）
上一篇文章 TensorFlow 使用預(yù)訓(xùn)練模型 ResNet-50 介紹了使用 tf.contrib.slim 模塊來(lái)簡(jiǎn)單導(dǎo)入 TensorFlow 預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)昧绣，進(jìn)而使...
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git clone 之后才想要提交代碼怎么辦娜亿？
問(wèn)題： git clone 之后才想提交代碼怎么辦犹菱？ 我相信很多同學(xué)跟我一樣有過(guò)這樣類(lèi)似的經(jīng)歷熔号，在github上看到一個(gè)項(xiàng)目依痊，覺(jué)得很感興趣，想要研究一番齐苛，最開(kāi)始也只是star...
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深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)備
import sys, os import numpyas np sys.path.append(os.pardir) from dataset.mnistimport lo...
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深度學(xué)習(xí)入門(mén)
基礎(chǔ)知識(shí)代碼： import numpyas np import matplotlib.pyplotas plt 感知機(jī)，與門(mén)（0.5,0.5,0.7） def AND(x1...
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今日頭條的推薦算法原理分析
今日頭條發(fā)布了后臺(tái)的算法原理桂塞，不過(guò)用詞比較考究凹蜂、說(shuō)的比較深?yuàn)W，讓人感覺(jué)云里霧里不知何處阁危，本篇盡量用通俗語(yǔ)言進(jìn)行解析玛痊，希望對(duì)大家有所幫助。 1狂打、【原文】今日頭條算法推薦系統(tǒng)擂煞，主...
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學(xué)習(xí)凸優(yōu)化和線性代數(shù)
一、知識(shí)點(diǎn) 1.plt.plot畫(huà)圖 連接點(diǎn)是plot([x,y],[x1,y1]),結(jié)果畫(huà)出來(lái)的圖總是錯(cuò)誤的趴乡，正確的操作應(yīng)該是plot([x,x1],[y,y1]) 2.i...
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數(shù)據(jù)挖掘算法及相關(guān)應(yīng)用我們生活在信息爆炸的時(shí)代对省，每時(shí)每刻都在產(chǎn)生海量的數(shù)椐蝗拿。我們?cè)谖⒉⑽⑿泡锵选⑸缃痪W(wǎng)站哀托、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、移動(dòng)終端等眾多的設(shè)備商產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)劳秋，面臨著無(wú)法處理數(shù)據(jù)的困境仓手。例如電商行業(yè)，每天...
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我的一生模型構(gòu)建
一玻淑、知識(shí)點(diǎn) 1.matplotlib圖例legend語(yǔ)法及設(shè)置 loc 設(shè)置圖例位置 其他用法參考 https://blog.csdn.net/helunqu2017/art...
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dataframe常用函數(shù)
1.pd.pct_change -- 增長(zhǎng)比例 2.pd.qcut(data,10) --將數(shù)據(jù)平均分類(lèi) 3.pd.get_dummies(data, prefix = 'c...
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Pythoner的集中營(yíng), 收集關(guān)于Python的各種知識(shí)教程. 推薦文章和系列閱讀: 1. Python 零基礎(chǔ)入門(mén)資料整理（更新版） http://www.reibang.com/p/9c02dade7e90 2. Python 零基礎(chǔ)入門(mén)資料整理 http://www.reibang.com/p/5eee782b8627 3. Python 從入門(mén)到高手系列視頻教程 http://www.reibang.com/p/93085280e4a4 4. Python學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)資源整理 http://www.reibang.com/p/fe0e5a515696 5. Python爬蟲(chóng)學(xué)習(xí)系列專(zhuān)題 http://www.reibang.com/notebooks/255245/latest 6. Python Django博客開(kāi)發(fā)專(zhuān)題 http://www.reibang.com/notebooks/293635/latest PS: 另招Python熱心管理員
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MySQL 性能調(diào)優(yōu)技巧
技巧#1：確定MySQL的最大連接數(shù) 對(duì)于MySQL的最大連接數(shù)补履，一次最好是發(fā)送5個(gè)請(qǐng)求到Web服務(wù)器添坊。對(duì)Web服務(wù)器的5個(gè)請(qǐng)求中的一部分將用于CSS樣式表，圖像和腳本等資源...
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數(shù)據(jù)分析師(運(yùn)營(yíng)/增長(zhǎng))面試必備資料集合01 什么是用戶(hù)行為 目的：分析用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為用戶(hù)行為由最簡(jiǎn)單的五個(gè)元素構(gòu)成：時(shí)間干像、地點(diǎn)帅腌、人物、交互麻汰、交互的內(nèi)容速客。 量化指標(biāo)：將分析框架中的問(wèn)題形成可量化的指標(biāo)進(jìn)行衡量和評(píng)價(jià)如...
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第14章 數(shù)據(jù)分析案例資料來(lái)源：https://github.com/BrambleXu/pydata-notebook 本書(shū)正文的最后一章，我們來(lái)看一些真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集五鲫。對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集溺职，我們會(huì)用...
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30個(gè)最受歡迎的數(shù)據(jù)挖掘面試問(wèn)題答案-第1部分
本文將給大家介紹30個(gè)熱門(mén)數(shù)據(jù)挖掘面試問(wèn)題答案。這些問(wèn)題在數(shù)據(jù)科學(xué)訪談中經(jīng)常被問(wèn)到位喂。此外浪耘，這個(gè)熱門(mén)面試問(wèn)題數(shù)據(jù)挖掘答案包含的問(wèn)題的答案，以幫助您破解數(shù)據(jù)科學(xué)家工作的面試塑崖。（大...
