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RSS订阅原创 一文带你了解为什么学习Python？看着一篇以及够了
近年来，不论是在职的程序员群体，还是新入行互联网的新同学，越来越多的人开始学习Python，而对于很多没有接触过Python的同学而言，总是会提问：为什么学习Python？针对不同的人群学习Python的需求是不同的。 首先我们从不同人群不同需求来说明为什么学习Python： 运维在职人群： 运维人员想要获得高薪，必然需要掌握一门编程语言来实现运维的自动化。最初运维人员主要学习的是shell语言或者perl语言，但是在Python语言在国内逐渐兴起时，人们发现Python不仅能.
2020-05-22 20:57:47
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原创 怎么开始学习Python开发？0基础入门Python
点击关注我然后看我资料 +群可以免费获取学习资料哈怎么开始学习Python开发？0基础入门Python，在各大社群网站上常常看到想要转行IT，或者是想学习编程但不知如何开始的网友。对于新手来说，掌握Python基础是关键，了解HTML，CSS，JavaScript，Ajax，jQuery，React，SQL，服务器脚本等知识。怎么开始学习Python开发？一、选择Python版本对于Python工程师来说，Python的版本是工作环境。在学习之前一定要考虑选择一个合适自己的版本...
2020-05-20 14:48:09
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原创 掌握Python语言能做什么？
觉得小编不错请关注加点赞谢谢Python作为一门当下极其火爆的编程语言，能够得到世界范围内无数的编程爱好者和开发者的喜爱并非偶然。除了相比于其他编程语言更容易入门这样的语言优势之外，Python还有着无比广阔的应用场景。那么，掌握Python语言到底能做什么呢？下面我们就一起来看看Python语言的用途盘点~1、抢票大家出去旅游或者留学生放假需要买往返机票的时候，为了买到最低或相对低价的票，常常需要下好几个手机App，或者连续几天不停登录不同的网站来回比价！费时费力不...
2020-05-20 14:42:43
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原创 学习Python后能找什么工作
想学习Python的小伙伴们，肯定听到非常多关于Python就业方向非常广泛的话题。那到底学习完成后，能够从事哪些方面的工作呢？具体相关Python的工作岗位有哪些呢？带着问题我们一起深入了解一下Python的就业前景。首先我们通过Python的特性来了解Python的就业领域： 1、web开发：Python拥有非常完善与web服务器交互的库，大量的免费网页模板，相对于更具有优势，同时还具有非常优秀的Django框架，功能齐全。目前国内的豆瓣网、果壳网等，国外的Google、YouTube等都采用Py
2020-05-19 13:16:19
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原创 零基础小白深度学习入门篇
觉得小编不错请关注加点赞谢谢一、人工智能和新科技革命2017年，围棋界发生了一件比较重大的事，Master（AlphaGo）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的十多年里，深刻的改变我们的生活。其实，A...
2020-05-19 12:50:27
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原创 如何设计一个高可用、高并发秒杀系统
如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0 到 1 完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0 到 1 完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。秒杀系统...
2020-05-18 21:42:49
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翻译 译文：什么是CrateDB？
摘要：CrateDB是构建在NoSQL基础之上的分布式SQL数据库，它结合了SQL的通晓程度和NoSQL的可扩展性和数据灵活性。CrateDBCrateDB用于机器数据的分布式SQL数据库什么是CrateDB？CrateDB是构建在NoSQL基础之上的分布式SQL数据库，它结合了SQL的通晓程度和NoSQL的可扩展性和数据灵活性，使开发人员能够：使用SQL处理结构化或非结...
2020-04-18 15:33:51
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原创 深度残差收缩网络之五：代码实现
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~kriz...
2020-04-16 15:01:47
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原创 深度残差收缩网络之四：实验验证
实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-wise Thresholds，简称D...
2020-04-16 15:00:46
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原创 深度残差收缩网络之三：注意力机制下的阈值设置
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。1. 阈值需要满足的条件在软阈值化中，阈...
2020-04-16 15:00:10
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原创 深度残差收缩网络之二：网络结构
深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。1. 回顾一下深度残差网络的结构在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的...
2020-04-16 14:59:22
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原创 深度残差收缩网络之一：背景知识
深度残差收缩网络之一：背景知识深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一个变种，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是复杂场景的数据。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的非线性层，嵌入Re...
2020-04-16 14:58:25
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原创 数据降维算法——主成分分析
数据降维数据降维在机器学习中非常有用，可以用来舍弃数据中一些区分度较小的特征，转化数据的观察视角，使其在更少量的特征维度上也有较好的表现。数据降维也可以用在将高维数据可视化的操作中，这都是不可或缺的重要算法，PCAPCA（Principal Components Analysis）主成分分析法，是一种常用的数据降维算法。PCA的主要思路，是选取数据特征中一些较低维度的空间，让数据在...
2020-04-16 14:53:53
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原创 数据特征分析 - 帕累托分析法
帕累托分析法是基于帕累托法则的一种分析法。先来说说什么是帕累托法则，其原型是19世纪意大利经济学家帕累托所创的库存理论。帕累托运用大量的统计资料分析当时的一些社会现象，概括出一种关键的少数和次要的多数的理论，并根据统计数字画成排列图，后人把它称为帕累托曲线图。简单的说，帕累托法则其实就是我们常说的二八法则，在经济学定律中说的是80%的财富掌握在20%的人手中，而在运营中说的则是80%的贡献度来...
2020-04-16 14:49:49
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原创 【高并发】在高并发环境下该如何构建应用级缓存？
缓存命中率缓存命中率是从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率，命中率越高越好。缓存命中率=从缓存中读取次数 / (总读取次数 (从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取次数))。这是一个非常重要的监控指标，如果做缓存，则应通过监控这个指标来看缓存是否工作良好。缓存回收策略1.基于空间基于空间指缓存设置了存储空间，如设置为10MB，当达到存储空间上限时，按照一定的策略移除数据。2...
2020-04-16 14:31:58
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转载 阿里达摩院自动驾驶新成果，3D物体检测精度与速度的兼得
阿里巴巴达摩院在自动驾驶 3D 物体检测方面又有新成果发布。近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果发布，达摩院一篇名为《Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud》的论文入选。该论文提出了一个通用、高性能的检测器，首次实现 3D 物体检测精度与速度的兼得，有效提升自动驾驶系统安全性能。目前，...
2020-03-28 20:52:15
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转载 增加检测类别？这是一份目标检测的基础指南
目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN...
2020-03-28 20:49:10
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转载 会发光的微笑和会脸红的墙：微软实现建筑与人工智能的完美融合
Jenny Sabin 正站在高高升起的剪叉式升降机上，努力组装着她的艺术作品。这件高悬在微软雷德蒙德园区99号楼中庭的装置呈现出了多孔织物组织的构造，而 Jenny 正努力从其中的一个开口中探出头来，并试着将这个开口的织物衔接到周边的骨架上。几次尝试未果后，Jenny 停了下来，抬头看了看。“它将会非常漂亮”，她说道。Jenny Sabin 和她的微软合作者口中提到的“它”，指的是一...
2020-03-19 16:52:11
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原创 分类算法之k-近邻
k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型一个例子弄懂k-近邻电影可以按照题材分类，每个题材又是如何定义的呢？那么假如两种类型的电影，动作片和爱情片。动作片有哪些公共的特征？那么爱情片又存在哪些明显的差别呢？我们发现动作片中打斗镜头的次数较多，而爱情片中接吻镜头相...
2020-03-19 14:13:41
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原创 回归算法之线性回归
线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 优点：结果易于理解，计算不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型 ...
2020-03-19 14:12:28
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原创 sklearn数据集与机器学习组成
机器学习组成：模型、策略、优化《统计机器学习》中指出：机器学习=模型+策略+算法。其实机器学习可以表示为：Learning= Representation+Evalution+Optimization。我们就可以将这样的表示和李航老师的说法对应起来。机器学习主要是由三部分组成，即：表示(模型)、评价(策略)和优化(算法)。表示(或者称为：模型)：Representation表示主要做的...
2020-03-19 14:07:19
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原创 数据的来源与类型
大部分的数据都来自已有的数据库，如果没有的话也可以交给很多爬虫工程师去采集，来提供。也可以来自平时的记录，反正数据无处不在，大都是可用的。数据的类型按照机器学习的数据分类我们可以将数据分成：标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类) 数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于...
2020-03-19 14:01:57
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原创 Scikit-learn与特征工程
“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性。大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的、没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据，那么需要进行一些特征处理，特征的缩放等等，满足训练数据的要求。我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用Scikit-learnPython语言的机器学习工具 所有人都适用，可...
2020-03-19 14:00:34
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原创 什么是机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的算法为什么需要机器学习21世纪机器学习又一次被人们关注，而这些关注的背后是因为整个环境的改变，我们的数据量...
2020-03-19 13:56:02
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翻译 赋能RPA时代，微软发布通用文档理解预训练模型LayoutLM
编者按：近年大热的机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）利用 AI 技术将人们从繁杂的电子文档处理任务中解放出来，其中最关键就是自动文档分析与识别技术。面对大量无标注电子文档，现有的大规模预训练语言模型能够在预训练阶段有效捕捉文本中蕴含的语义信息，但忽视了文档中的视觉结构信息。微软亚洲研究院近日发布了结合文档结构信息和视觉信息的通用文档预训练模型 Lay...
2020-03-10 14:17:02
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翻译 史上最全GAN综述2020版：算法、理论及应用
自从 2014 年 Ian GoodFellow 提出 GAN 模型，生成对抗网络迅速成为了最火的生成式模型。时至今日，基于 GAN 设计的新型算法如雨后春笋般纷纷涌现了出来、对于 GAN 存在的模式坍塌和收敛性等理论问题的深入分析层出不穷，其应用也广泛渗透到了诸如计算机视觉、自然语言处理、医疗人工智能等领域中。本文是一份出自陶大程、叶杰平老师等大牛之手的 GAN 详细综述，介绍了近年来有关 GA...
2020-03-09 17:15:37
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原创 52 个深度学习目标检测模型汇总，论文、源码一应俱全！（附链接）
目标检测作为计算机视觉中的一个重要分支，近些年来随着神经网络理论研究的深入和硬件 GPU 算力的大幅度提升，一举成为全球人工智能研究的热点，落地项目也最先开始。纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的SSD、YOLOv3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！本文将完整地总结 52 个目标检测模型极其性能对比，包括完备的文...
2020-03-09 17:10:06
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原创 pytorch应用之——纸币识别（一）
数据集https://pan.baidu.com/s/1oZ4yMlTU3YwnX9KR0huzyQ 提取码：k7bc我分几个部分跟大家讲解：1：算法思想（这个很简单）2：代码详解一：算法思想这里数据集一共有39620张，而且背景单一，所以纸币面值的识别不是一个很难的问题。我用resnet18（自己稍微改了一些结构，影响不大）去训练这个数据集，迭代24次可以达到99.96%的精...
2020-03-07 16:36:53
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原创 CNN入门讲解：卷积层是如何提取特征的？
这个最简单的卷积神经网络说到底，终究是起到一个分类器的作用卷积层负责提取特征，采样层负责特征选择，全连接层负责分类‘这位同学，你说的简单，其实我对卷积层怎么实现特征提取完全不懂’问的好，卷积神经网络的出现，以参数少，训练快，得分高，易迁移的特点全面碾压之前的简单神经网络而其中的卷积层可以说是这个卷积神经网络的灵魂我们接下来会分两节来分析，卷积层到底是怎么充当“灵魂伴侣...
2020-03-07 16:34:48
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原创 调整列表页展示Day14
1 页大小每页中显示多少条数据，默认为每页显示100条数据，属性如下：list_per_page=1001）打开booktest/admin.py文件，修改AreaAdmin类如下：class BookInfoAdmin(admin.ModelAdmin): list_per_page = 22）在浏览器中查看区域信息的列表页面，效果如下图：2 "...
2020-03-07 16:24:20
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原创 使用Admin站点Day13
假设我们要设计一个新闻网站，我们需要编写展示给用户的页面，网页上展示的新闻信息是从哪里来的呢？是从数据库中查找到新闻的信息，然后把它展示在页面上。但是我们的网站上的新闻每天都要更新，这就意味着对数据库的增、删、改、查操作，那么我们需要每天写sql语句操作数据库吗? 如果这样的话，是不是非常繁琐，所以我们可以设计一个页面，通过对这个页面的操作来实现对新闻数据库的增删改查操作。那么问题来了，老板说我们...
2020-03-07 16:16:53
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原创 管理器ManagerDay12
管理器是Django的模型进行数据库操作的接口，Django应用的每个模型类都拥有至少一个管理器。我们在通过模型类的objects属性提供的方法操作数据库时，即是在使用一个管理器对象objects。当没有为模型类定义管理器时，Django会为每一个模型类生成一个名为objects的管理器，它是models.Manager类的对象。自定义管理器我们可以自定义管理器，并应用到我们的模型类上...
2020-03-07 16:12:04
130
原创 查询集 QuerySetDay11
1 概念Django的ORM中存在查询集的概念。查询集，也称查询结果集、QuerySet，表示从数据库中获取的对象集合。当调用如下过滤器方法时，Django会返回查询集（而不是简单的列表）：all()：返回所有数据。 filter()：返回满足条件的数据。 exclude()：返回满足条件之外的数据。 order_by()：对结果进行排序。对查询集可以再次调用过滤器进行过滤...
2020-03-07 16:11:11
171
翻译 搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了！
来源 | 哈工大SCIR"Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量，还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚，但实际上大家普遍反映很难正确地实现。所以我们为此文章写了篇注解文档，并给出了一行行实现的Transformer的代码。本文档删除了原...
2020-03-07 15:54:44
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原创 Keras实现CNN:手写数字识别准确率99.6%
在安装过Tensorflow后，后安装Keras默认将TF作为后端，Keras实现卷积网络的代码十分简洁，而且keras中的callback类提供对模型训练过程中变量的检测方法，能够根据检测变量的情况及时的调整模型的学习效率和一些参数． 下面的例子，MNIST数据作为测试import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pypl...
2020-03-07 15:50:49
1660
原创 10分钟看懂全卷积神经网络（FCN）：语义分割深度模型先驱
语义分割简单地说，分割就是抠图。语义分割，就是按图像中物体表达的含义进行抠图。现在ps已经集成很多自动分割的功能，相比旧版本软件，新软件提高了美工人员的抠图和美图的效率。如果我们能在更复杂的环境下，完成自动分割图像进行分析，这将降低多少人工？这类场景我们很熟悉，比如现在快速发展的自动驾驶。摄像头采集到车前景象，通过模型分析，我们可以自动筛选出地面、交通线、人行道、行人、建筑、树...
2020-03-07 15:49:11
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原创 运算符
目标 算数运算符 比较（关系）运算符 逻辑运算符 赋值运算符 成员运算符 运算符的优先级 数学符号表链接：https://zh.wikipedia.org/wiki/数学符号表 01. 算数运算符 是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算 运...
2020-02-27 12:39:22
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原创 判断（if）语句
目标 开发中的应用场景 if 语句体验 if 语句进阶 综合应用 01. 开发中的应用场景 生活中的判断几乎是无所不在的，我们每天都在做各种各样的选择，如果这样？如果那样？…… 程序中的判...
2020-02-27 12:39:19
1594
原创 算数运算符
计算机，顾名思义就是负责进行数学计算并且存储计算结果的电子设备 目标 算术运算符的基本使用 01. 算数运算符 算数运算符是运算符的一种 是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算 运算符描述实例 +加10 + 20 = 30 -减10 - 20 = -10...
2020-02-26 14:58:26
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原创 多文件项目的演练
开发项目就是开发一个专门解决一个复杂业务功能的软件 通常每一个项目就具有一个独立专属的目录，用于保存所有和项目相关的文件 一个项目通常会包含很多源文件 目标 在项目中添加多个文件，并且设置文件的执行 多文件项目演练 在01_Python基础项目中新建一个hm_02_第2个Py...
2020-02-26 14:57:35
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