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  • 来自专栏Vamei实验室

    Python标准库的学习准备

    Python标准库是Python强大的动力所在,我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广,所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存,CPU,磁盘存储以及IO的功能和性能,了解计算机工作的流程,了解指令的概念。这些内容基础而重要。 Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap),所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。 操作系统 在了解操作系统时,下面是重点: 1) 操作系统的进程管理,比如什么是UID, PID, daemon 2) 进程之间的信号通信,

    83950发布于 2018-01-18
  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-6 R语言函数 排序

    #sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v

    42640发布于 2020-09-16
  • 来自专栏技术探究

    【准备篇】js逆向分析破解之学习准备

    最近在公众号后台收到很多私信说,想学习js逆向分析,那么我就选了三个翻译网站案例,这些算是js破解里面的入门级的,不太难但是可以让你掌握方法,以后慢慢深入。

    5.8K62发布于 2019-07-10
  • 来自专栏学习成长指南

    Anaconda安装和环境配置教程(深度学习准备

    我第一次使用的这个官网上面的邮箱的方式下载的,但是这个方式真的特别慢,于是用了这个清华的镜像网站,网上有很多的介绍,我就不班门弄斧了,建议使用清华的镜像;

    4.4K21编辑于 2025-02-24
  • 来自专栏牛客网

    测试开发:面试真题+学习准备

    岗位:测试开发 我的秋招已经接近尾声了,目前拿到了滴滴,58,链家,电信it研发中心的offer,在等头条、腾讯和百度的结果。秋招面了的公司除了这7家还有搜狐和美团,搜狐面试体验不好,感觉二面面试官不尊重我(不是压力面,就是不尊重),所以我态度也不太好,面完hr说我那天的面试通过了,回去等通知,然后就没有然后了。美团是内推免笔试的,远程面了3轮技术面然后就没消息了,说实话我回想了一下三轮面试基本没什么问题,该答的该写的我都答的不错,就是想不通哪个环节出了问题。现在我就按我面试的顺序跟大家分享一些面经和感悟吧

    5.1K70发布于 2018-04-28
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《代码整洁之道》笔记(4-6章节)

    个人认为注释还是要写,算是对代码的中文翻译,因为我们的英语水平,命名习惯各不相同。

    38410编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏SAMshare

    机器学习准备数据时如何避免数据泄漏

    本篇文章主要介绍了几种常用的数据准备方法,以及在数据准备的过程中如何避免数据泄露。

    2.3K10发布于 2020-09-04
  • 来自专栏脑机接口

    深度学习准备「爆破」著名的欧拉方程

    250 多年来,数学家一直试图「爆破」物理学中一些最重要的方程:那些描述流体如何流动的方程。如果他们成功了,那么他们将会发现一种情况,在这种情况下,这些方程会被打破——可能是一个无限快旋转的漩涡,或者是一个突然停止和开始的电流,或者是一个粒子以无限快的速度掠过它的邻居。超出那个爆炸点——「奇点」——方程将不再有解。它们甚至无法描述我们生活的世界的理想化版本,数学家将有理由怀疑它们作为流体行为模型的普遍可靠性。

    1.1K30编辑于 2022-09-22
  • 来自专栏人工智能

    如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

    [如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据 Martin Kelly 的照片,部分权利保留。] API TfidfTransformer scikit-learn API HashingVectorizer scikit学习API 概要 在本教程中,你可以了解如何使用scikit-learn为机器学习准备文本文档

    3.3K80发布于 2018-02-07
  • 来自专栏Bay的专栏

    如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

    API TfidfTransformer scikit-learn API HashingVectorizer scikit学习API 概要 在本教程中,你可以了解如何使用scikit-learn为机器学习准备文本文档

    1.9K50发布于 2018-02-14
  • 来自专栏量子位

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新,支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。

    1.2K30发布于 2019-04-24
  • 来自专栏人人都是极客

    支持移动GPU、推断速度提升4-6

    虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型的性能或精度上做出让步。

    1.9K20发布于 2019-03-15
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。

    89200发布于 2019-11-13
  • 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶

    15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统

    Note 对于异常检测问题而言,样本数据集往往是倾斜的,即 标记为 1 异常的数据往往很少,而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的,所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题

    1.9K11发布于 2020-08-14
  • 来自专栏desperate633

    4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤

    实际查询中,通常不会检索所有行,需要对数据进行筛选过滤,选出符合我们需要条件的数据。

    2.3K10发布于 2018-08-22
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《Go语言精进之路:从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记

    醍醐灌顶到没有,别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应,说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好,一个文件里有多个结构体,想知道某个结构体有哪些方法,需要借助IDE 2、命名使用单字母,特定场景能理解,例如循环里的i,遍历map的k,v,但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意,宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名,这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释,而代码整洁之道里说注释就不应该存在,如果要用注释,说明写的代码无法准确清晰的表达意思。

    1.3K20编辑于 2022-09-21
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 练习4-6 猜数字游戏

    练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数,用户输入一个数对其进行猜测,需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较,并提示大了(“Too big”),还是小了(“Too

    1.3K20发布于 2020-09-15
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 习题4-6 水仙花数

    习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数(N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。

    99340发布于 2020-09-15
  • 来自专栏深度学习与python

    汇总了30余场面试,4-6月Java面经笔记及详解,通用性极强 | 极客时间

    最近感慨面试难的人越来越多了,一方面是市场环境,更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。‍ 基本上这样感慨的分为两类人,第一,虽然挂着 3、5 年经验,但肚子里货少,也没啥拿得出手的项目,自己还意识不到问题;第二,自身有技术追求,但欠点儿火候,多练习多吸收知识,锤炼一下问题不大。 拿我自己来说,早几年也是心比天高,觉得自己特了不起,结果往往一面试就发虚,大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了,再主动多跟着大佬学习,薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过

    27910编辑于 2023-03-29
  • 来自专栏一心无二用,本人只专注于基础图像算法的实现与优化。

    SSE图像算法优化系列四:图像转置的SSE优化(支持8位、24位、32位),提速4-6

    本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程,然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速,最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。

    2.6K100发布于 2018-01-03
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