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Python知识点复习——01.变量、运算符、数据类型及位运算

Python知识点复习 01: 变量、运算符、数据类型及位运算02:条件循环结构03:异常处理04:列表05:元组06:字符串07:字典08:集合、序列09:函数与Lambda表达式10:类、对象与魔法方法11:模块与datetime模块12: 文件与文件系统学习资料菜鸟教程-python3小甲鱼python基础入门DataWhale——Python-Language 变量、运算符与数据类型文章目录1. 变量 1.0. 注释 1.1. 标识符 1.2. .

2020-07-20 23:15:06

NLP学习-Task 4: Contextual Word Embeddings

NLP学习更新流程↓Task 1: 简介和词向量Word VectorsTask 2: 词向量和词义Word SensesTask 3: 子词模型Subword ModelsTask 4: Contextual Word EmbeddingsTask 5: 大作业日本人综艺感从昭和时代开始就这么强了吗?今日份的舒适常见餐桌礼仪Contextual Word Embeddings文章目录1. ELMo 1.1. Bidirectional language models 1.2..

2020-06-30 23:55:00

NLP学习-Task 3: 子词模型Subword Models

NLP学习更新流程↓Task 1: 简介和词向量Word VectorsTask 2: 词向量和词义Word SensesTask 3: 子词模型Subword ModelsTask 4: Contextual词嵌入Task 5: 大作业日本人综艺感从昭和时代开始就这么强了吗?今日份的舒适常见餐桌礼仪子词模型Subword Models文章目录0. 有关语言学(linguistics)的启发1. Word-Level Models(单词级模型)2. Character-Leve.

2020-06-30 22:01:41

NLP学习-Task 2: 词向量和词义Word Senses

NLP学习更新流程↓Task 1: 简介和词向量Word VectorsTask 2: 词向量和词义Word SensesTask 3: 子词模型Subword ModelsTask 4: Contextual词嵌入Task 5: 大作业女 生 行 为 图 鉴监 控 行 为 大 赏WRONG WAY词向量和词义Word Senses文章目录1. 词向量 1.1. 基于统计的词向量 1.2. Word2vec  1.2.1. CBOW  1.2.2. Skip-gram  1.2.

2020-06-27 23:55:40

NLP学习-Task1:简介和词向量Word Vectors

NLP学习更新流程↓Task 1: 简介和词矢量Word VectorsTask 2: 词矢量和词义Word SensesTask 3: 子词模型Subword ModelsTask 4: Contextual词嵌入Task 5: 大作业老夜店鸟炸…炸辽给朋友看要破壳的鸡蛋 简介和词矢量Word Vectors文章目录1. 简介Introduction 1.1. 语言学到自然语言处理简要介绍 1.2. 人类语言和单词含义2. 词向量Word Vectors 2.1. Word2.

2020-06-24 23:51:49

天池大赛:街景字符编码识别——Part5:模型集成

街景字符编码识别 更新流程↓Task01:赛题理解Task02:数据读取与数据扩增Task03:字符识别模型Task04:模型训练与验证Task05:模型集成老夜店鸟婧妹正 盗 的 光比赛链接 Part5:模型集成文章目录0. 简介1. 构建验证集 0. 简介一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能:在训练集上进行训练,并在验证集上进行验证。模型可以保存最优的权重,并读取权重。记录下训练集和验证集的精度,便于调参。1. 构建验证集  在机器学习.

2020-06-02 22:43:14

天池大赛:街景字符编码识别——Part4:模型训练与验证

街景字符编码识别 更新流程↓Task01:赛题理解Task02:数据读取与数据扩增Task03:字符识别模型Task04:模型训练与验证Task05:模型集成你是真的狗?婧妹正 盗 的 光比赛链接 Part4:模型训练与验证文章目录0. 简介1. 构建验证集 1.1. 过拟合与欠拟合  1.1.1. 防止过拟合方法介绍   1.1.1.1. L1正则化   1.1.1.2. L2正则化(权重衰减)   1.1.1.3. 数据增强(Data augmentation)   1.

2020-05-30 21:12:19

天池大赛:街景字符编码识别——Part3:字符识别模型

街景字符编码识别 更新流程↓Task01:赛题理解Task02:数据读取与数据扩增Task03:字符识别模型Task04:模型训练与验证Task05:模型集成???淦,飞碟飞…飞车比赛链接 Part3:字符识别模型文章目录1. 卷积神经网络CNN 1.1. 图像读取 1. 卷积神经网络CNN 1.1. 图像读取参考链接12张动图帮你看懂卷积神经网络到底是什么——LSGOGroup原来CNN是这样提取图像特征——计算机视觉lifeDatawhale 零基础入.

2020-05-26 22:23:05

天池大赛:街景字符编码识别——Part2:数据读取与数据扩增

街景字符编码识别 更新流程↓Task01:赛题理解Task02:数据读取与数据扩增Task03:字符识别模型Task04:模型训练与验证Task05:模型集成底到镜一比赛链接 Part2:数据读取与数据扩增文章目录1. 数据读取 1.1. 图像读取  1.1.1. matplotlib  1.1.2. PIL(pillow)  1.1.3. OpenCV  1.1.4. skimage  1.1.5. imageio 1.2. 总结2. 数据扩增2.1. 数据扩增方法 1..

2020-05-23 21:08:04

天池大赛:街景字符编码识别——Part1:BaseLine&赛题理解

零基础入门CV赛事——街景字符编码识别 更新流程↓Task01:赛题理解Task02:数据读取与数据扩增Task03:字符识别模型Task04:模型训练与验证Task05:模型集成好孩子看不见比赛链接 Task01:赛题理解 文章目录0. BaseLine思路 0.1. 创建虚拟环境  0.1.1. Anaconda3安装  0.1.2. 使用Anaconda3创建虚拟环境1. 赛题理解 1.1. 赛题数据 1.2. 数据标签 1.3. 字符识别方法 1.3.1. 简单入门思路.

2020-05-20 18:15:51

机器学习实战刻意练习 —— Task 04. AdaBoost

机器学习实战刻意练习 第 1 周任务  分类问题:K-邻近算法  分类问题:决策树第 2 周任务  分类问题:朴素贝叶斯  分类问题:逻辑回归第 3 周任务  分类问题:支持向量机第 4 周任务  分类问题:AdaBoost第 5 周任务  回归问题:线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等  回归问题:树回归第 6 周任务  聚类问题:K均值聚类  相关问题:...

2019-12-07 23:56:38

机器学习实战刻意练习 —— Task 03. 支持向量机

机器学习实战刻意练习 第 1 周任务  分类问题:K-邻近算法  分类问题:决策树第 2 周任务  分类问题:朴素贝叶斯  分类问题:逻辑回归第 3 周任务  分类问题:支持向量机第 4 周任务  分类问题:AdaBoost第 5 周任务  回归问题:线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等  回归问题:树回归第 6 周任务  聚类问题:K均值聚类  相关问题:...

2019-11-30 23:23:32

机器学习实战刻意练习 —— Task 02. 逻辑回归

机器学习实战刻意练习 第 1 周任务  分类问题:K-邻近算法  分类问题:决策树第 2 周任务  分类问题:朴素贝叶斯  分类问题:逻辑回归第 3 周任务  分类问题:支持向量机第 4 周任务  分类问题:AdaBoost第 5 周任务  回归问题:线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等  回归问题:树回归第 6 周任务  聚类问题:K均值聚类  相关问题:...

2019-11-30 21:26:49

机器学习实战刻意练习 —— Task 02. 朴素贝叶斯

机器学习实战刻意练习 第 1 周任务  分类问题:K-邻近算法  分类问题:决策树第 2 周任务  分类问题:朴素贝叶斯  分类问题:逻辑回归第 3 周任务  分类问题:支持向量机第 4 周任务  分类问题:AdaBoost第 5 周任务  回归问题:线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等  回归问题:树回归第 6 周任务  聚类问题:K均值聚类  相关问题:...

2019-11-30 19:48:06

机器学习实战刻意练习 —— Task 01. K-邻近算法

机器学习实战刻意练习 第 1 周任务  分类问题:K-邻近算法  分类问题:决策树第 2 周任务  分类问题:朴素贝叶斯  分类问题:逻辑回归第 3 周任务  分类问题:支持向量机第 4 周任务  分类问题:AdaBoost第 5 周任务  回归问题:线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等  回归问题:树回归第 6 周任务  聚类问题:K均值聚类  相关问题:...

2019-11-16 20:00:58

刻意练习Python基础 ——day 17:模块(完结)

17天 —— Python基础刻意练习 Day 01——Task01:变量、运算符与数据类型Day 02——Task02:条件与循环Day 03——Task03:列表与元组(上)Day 04——Task03:列表与元组(下)Day 05——Task04:字符串与序列Day 06——Task05:函数与Lambda表达式(上)Day 07——Task05:函数与Lambda表达式...

2019-11-05 21:38:36

刻意练习Python基础 ——day 16:魔法方法(下)

17天 —— Python基础刻意练习 Day 01——Task01:变量、运算符与数据类型Day 02——Task02:条件与循环Day 03——Task03:列表与元组(上)Day 04——Task03:列表与元组(下)Day 05——Task04:字符串与序列Day 06——Task05:函数与Lambda表达式(上)Day 07——Task05:函数与Lambda表达式...

2019-11-04 22:48:02

刻意练习Python基础 ——day 15:魔法方法(上)

17天 —— Python基础刻意练习 Day 01——Task01:变量、运算符与数据类型Day 02——Task02:条件与循环Day 03——Task03:列表与元组(上)Day 04——Task03:列表与元组(下)Day 05——Task04:字符串与序列Day 06——Task05:函数与Lambda表达式(上)Day 07——Task05:函数与Lambda表达式...

2019-11-03 22:50:58

刻意练习Python基础 ——day 14:类与对象(下)

17天 —— Python基础刻意练习 Day 01——Task01:变量、运算符与数据类型Day 02——Task02:条件与循环Day 03——Task03:列表与元组(上)Day 04——Task03:列表与元组(下)Day 05——Task04:字符串与序列Day 06——Task05:函数与Lambda表达式(上)Day 07——Task05:函数与Lambda表达式...

2019-11-02 12:13:03

刻意练习Python基础 ——day 13:类与对象(上)

17天 —— Python基础刻意练习 Day 01——Task01:变量、运算符与数据类型Day 02——Task02:条件与循环Day 03——Task03:列表与元组(上)Day 04——Task03:列表与元组(下)Day 05——Task04:字符串与序列Day 06——Task05:函数与Lambda表达式(上)Day 07——Task05:函数与Lambda表达式...

2019-11-01 22:09:28

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