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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.

2020-05-20 14:46:16

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

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

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

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

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...

2020-03-10 14:18:12

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

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

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

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

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

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

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

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

【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

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

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

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

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

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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