为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
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可迭代对象：在之前学习的基础上，可以简单的理解为可以用for循环遍历的，如学过的list tuple dict set str
在Python中使用try...except 结构创建 ' 隔离区 '，也就是进行异常处理
random.choice() 是从序列中获取一个随机元素，这个序列可以是字符串，元组，列表等
导读为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
如果是你自己定义函数，函数名要符合变量命名规则，并且不能是系统关键字（在jupyter中，打出系统关键字是绿色的）
但是有一种情况是递归时不断调用自身，达到不了最简单的情况（例如俄罗斯套娃一层层打开到最内层的），所以一直找不到递归的出口。
那什么是模块呢？简单的讲，就是一些包装好的内容，当你要用到一些操作在这个模块中时，你就先要导入它
但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。
Dice Loss 来自文章VNet(V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation)，旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景。本文通过理论推导和实验验证的方式对dice loss进行解析，帮助大家去更好的理解和使用。
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~ 上一期学习了Python特色数据类型（字典），相信大家都已经熟悉啦，我们这一期就来学习Python特色数据类型（集合）吧！文末处有往期精彩文章，也可以在菜单栏【Python连载】查看！ Python特色数据类型（集合） 1 集合 集合是一种不重复的无序集 集合用花括号来定义{} 还记得初中高中学的集合的概念么，翻出了我的高中复习讲义，给你们截个图： 这
逻辑回归恐怕是互联网领域用的最多的模型之一了，很多公司做算法的同学都会拿它做为算法系统进入模型阶段的baseline。
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载 上一期学习了Python的基本运算和表达式，相信大家都已经熟悉啦，我们这一期就来学习Pyth
【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我
本文记录Anaconda完整的下载与安装过程，环境变量的配置，以及如何启动Jupyter notebook并编写第一句代码。以上三项是每一个Python初学者必经之路。
SGD相对简单并且被证明有较好的收敛性质和精度，所以自然而然就想到将其扩展到大规模数据集上，就像Hadoop/Spark的基本框架是MapReduce，并行机器学习的常见框架有两种：AllReduce 和 Parameter Server（PS）。
支持向量机通过寻找一个分类超平面使得(相对于其它超平面)它与训练集中任何一类样本中最接近于超平面的样本的距离最大。虽然从实用角度讲(尤其是针对大规模数据和使用核函数)并非最优选择，但它是大家理解机器学习的最好模型之一，涵盖了类似偏差和方差关系的泛化理论、最优化原理、核方法原理、正则化等方面知识。
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极习转载~ 上一期学习了Python特色数据类型（元组）下半节，
导读 为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载 上一期学习了Python程序的基本控制流程，相信大家都已经熟悉啦，我们这一期就来学习Pyth
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了单词出现行计数的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.72 在 Spark 上实现 WordCount 小可 ：我记得在学习 Hadoop 时，最
阅读本篇大概需要 7 分钟。 大家好，我是小之，公众号已经开通快一个月了，很惭愧的是，我的更新频率并不高，上周承诺了至少每两天更新一篇文章，不过这周有很多工作和生活上的事，实在没分出精力。不过问题不大，这周我和某技术分享平台的主编好好聊了一下，最终决定作一个连载系列：人工智能。 说说我为什么要决定做这个事。 1. 人工智能确实大热，现在 GitHub 上 Star 数最高的项目就是 Google 的深度学习开源框架 TensorFlow 了，之前的阿尔法狗，身后支持的技术就是 TensorFlow，大家
连载系列3：置信度置信的到底是什么？ 前两期楼主分别作了均值和拟合优度的专题，今天就来说说置信度。 要说置信度，首先老师肯定会在此前已经介绍过了点估计了，那么引入这个概念的目的自然是为了配合一个叫做区间估计，估算置信区间。通常都是用点估计（点估计一般就是用概率论导出的一个估计值）算出来的数据加上一个变动幅度形成一个区间。在这个变动幅度里，涉及到一个参数就是置信度。 首先我们要问为什么要用区间估计？ 咱来看个例子：你打枪打10次，你可以得到一个平均值，比如是8.那么我问你，总体的期望是不是就是8呢？你要说是，
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了在 Spark 上实现 WordCount 的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可 ：Spark 不是
距离上一篇从零开始学Python系列已将近1年，在这一年中我一直忙于新书的编写，如今新书已上市，即《从零开始学Python数据分析与挖掘》。接下来我可以继续分享Python相关的知识点，主题包含数据可视化、数据分析和数据挖掘。
拿 Java 来说：比如我们有两个服务 A、B 在两个服务器上，此时我们要在 A 上调用 B 的服务获取其上的数据 Foo。那么在 A 中可以写成 Foo f = b.XXXService();。在这里 Foo 是 A、B 两个服务所定义的数据传输结构，b 是 B 服务所抽象出来的对象，其内部实现可以是各种网络数据交互协议，比如说 http 协议。简单来说：RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数。
我们宣布了一系列新功能和改进的助手API，并将我们的Beta版移至一个新的API版本，OpenAI-Beta: assistants=v2。以下是新功能：
本文为灯塔大数据原创内容，欢迎个人转载至朋友圈，其他机构转载请在文章开头标注 编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了Spark 的核心操作——Transformation 和 Action的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行
转载声明：本文来源于知乎专栏《Dai 的程序设计竞赛瞎扯自动机 》，已获得原作者Dai@NeverLand的允许，禁止二次转载。
通过简单的代码我们就可以达到下面的效果，成功的将拍摄的签名转化为电子版本的手写签名。
并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我很乐意听到
但是慢慢静下心来思考，我发现Python主要有三个方面的应用，今天就让我们一起来讨论一下吧：
从零到有写一个小程序系列专题，很早以前就想写来分享，但由于项目一直在进展，没有过多的时间研究技术，现在可以继续分享了。 1：注册 用没有注册过微信公众平台的邮箱注册一个微信公众号， 申请帐号 ,网
谨以此文，致敬所有奋斗在一线的微服务架构师、Java 工程师、Spring 技术栈拥趸。
大家好，我是DD！ 2022年3月下旬的时候，Java已经更新到了18。年底Spring Boot 3发布之后，也将Java基线定在了17，同时其他Java生态的中间件和框架也都在朝这一目标努力。但是，似乎我们很多开发者的Java认识还都停留在Java 8，甚至Java 6。所以，自3从月份上海疫情封控以来，我就开始在博客和B站分享Java的前沿知识，内容涵盖从Java 9开始的各种新特性解读： www.didispace.com https://space.bilibili.com/39680353
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了多机配置的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看。 No.70 适于迭代并行计算的平台——Spark初探 Mr. 王 ：在初步了解了并行平台 Hadoop
之前的文章中介绍了Python中的字符串的操作，接下来了解Python中的另一个数据类型：元组（tuple）
从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。我也认为，作为一名开发者，它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。 在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里，我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。 在那篇文章，我列出的好处如下： 你获取了知识； 它提供了一个起点； 拥有算法和代码的所属权。 在这篇文章中，我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。有一些用于初学的丰富资源，但也要堤防一些绊脚
本文介绍了如何利用宏在Excel中批量处理员工信息，包括自动填充、批量修改、数据导出等。通过使用宏，可以大幅提高数据处理效率，节省时间和精力。同时，本文还介绍了如何在Excel中创建带有宏的Excel文件，以及如何管理和运行宏。
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