Numpy科学计算库基础知识（Hello,world）
一、前言本人2020级本科生，坐标北京师范大学，主修人工智能，辅修教育学。在期末周来临之前萌在CSDN上发文章的想法，这样做的理由有两点，一方面可以在学习的同时归纳总结加深记忆，便于自己今后复习回顾；另一方面可以在CSDN这样的技术交流平台上留下自己的痕迹，记录AI人求学路上点滴的成长碎片。
Python数据结构与算法（1.7）——算法分析
我们已经知道算法是具有有限步骤的过程，其最终的目的是为了解决问题，而根据我们的经验，同一个问题的解决方法通常并非唯一。这就产生一个有趣的问题：如何对比用于解决同一问题的不同算法？为了以合理的方式提高程序效率，我们应该知道如何准确评估一个算法的性能。本节学习首先介绍算法分析的重要性，并讲解了分析算法的
5个很少被提到但能提高NLP工作效率的Python库
本篇文章将分享5个很棒但是却不被常被提及的Python库，这些库可以帮你解决各种自然语言处理(NLP)工作。
Python数据结构-列表
正则小练习：匹配出以下字符串所有url，import redef find_url(sentence, show_urls=None, delete_urls=None): r = re.compile( r'(?i)\b((?:[a-z][\w-]+:(?:/{1,3}|[a-
抖音新版signature分析
抖音新版signature分析记录。
Python实现股票数据分析的可视化
Python实现股票数据分析的可视化文章目录Python实现股票数据分析的可视化一、简介二、代码1、主文件2、数据库使用文件3、ui设计模块4、数据处理模块三、数据样例的展示四、效果展示一、简介我们知道在购买股票的时候，可以使用历史数据来对当前的股票的走势进行预测，这就需要对股票的数据进行获取并且进
Spark3.0核心调优参数小总结
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜本文已经加入「大数据成神之路PDF版」中提供下载。你可以关注公众号，后台回复：「PDF」即可获取。更多PDF下载可以参考：《重磅...
作业——机器学习教你预测商品销售额
（一）作业要求advertising.csv文件是某商品的广告推广费用（单位为元）和销售额数据（单位为千元），其中每行代表每一周的广告推广费用（包含微信、微博和其他类型三种广告费用）和销售额。若在未来的某两周，将各种广告投放金额按如下分配，请预测对应的商品销售额：（1）微信：100，微博：100，其
python在球面上随机生成均匀点最简单的方法
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pytorch基础复习1.1——常用API
【写在前面】：此专栏为本人在系统复习pytorch基础时写下的笔记，复习内容与进度参考一位在B站讲深度学习的up主（deep_thoughts），此笔记旨在帮助小伙伴快速入门和复习pytorch相关知识，写得不好的地方多担待，可直接移步up主的视频学习。此专栏全程无盈利性质。up主（deep_tho
统计学习：决策树实现与梯度下降法（python实现， ID3算法）
一、ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根节点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；在对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或者没
Python将彩色图像转为灰度图像
Python的cv2库中自带彩色转灰度的方法，而且非常简单，代码就9行，核心代码就1行。大题思路就是先读取一张彩色图片，然后在窗口中显示出来，再然后就让cv2处理一下，转换成灰度图像，这时候它是个二维的灰度矩阵，所以，我们想保存得先将它从array转成image，最后在另一个窗口中显示出来，为了避免
【醍醐灌顶】Python编写http-server
???? 专注Golang，Python语言，云原生，人工智能领域得博主；???? 过去经历的意义在于引导你，而非定义你；???? 欢迎点赞 ???? 收藏 ⭐留言！
jupyter notebook 内核配置
我的 jupyter-bootbook 是在 ubuntu 下安装 anaconda 获得的，下面的命令在 Windows 下大部分可以运行，但略有差异。还是建议在 Linux 环境下做 AI 开发。添加内核创建一个新的虚拟环境，安装 python ipykernel(base) fxyang@dl
作为一只Python爬虫：如何破解滑动验证码
做爬虫总会遇到各种各样的反爬限制，反爬的第一道防线往往在登录就出现了，为了限制爬虫自动登录，各家使出了浑身解数，所谓道高一尺魔高一丈。今天分享个如何简单处理滑动图片的验证码的案例。类似这种拖动滑块移动到图片中缺口位置与之重合的登录验证在很多网站或者APP都比较常见，因为它对真实用户体验友好，容易识别
OpenCV-Python实战（18）——深度学习简介与入门示例（快来一起推开深度学习的大门吧）
深度学习已经成为机器学习中最受欢迎和发展最快的领域。自 2012 年深度学习性能超越机器学习等传统方法以来，深度学习架构开始快速应用于包括计算机视觉在内的众多领域。深度学习的常见应用包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等等。在本文中，首先介绍传统机器学习方法与深度学习间的差异，然后将介绍图
使用 Apache Spark 3.0 分析Stack Overflow数据集的保姆级教程
在本文中，我将展示如何使用 Apache Spark 和 AWS 堆栈（EMR、S3、EC2）完成使用 Stack Overflow 数据集分析
【爬虫】selenium实战--爬取知乎评论
运用selenium自动化库实战爬取【知乎】评论，图片与代码丰富详细，欢迎大家进来学习，一起交流~
TCP 聊天工具[python]
import socketimport threadingnum=0def chat(service_client_socket,addr): # 等待接收客户端消息存放在2个变量service_client_socket和addr里 if not addr in user:
可视化工具--Plotly
随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低，当今的互联网存在海量的数据，要想快速从这些数据中获取更多有效的信息，数据可视化是重要的一环。对于Python语言来说，比较传统的数据可视化模块是Matplotlib，但它存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化方面的发展。 为了解
