学习python的小伙伴都知道python语法简单，学习起来上手快。但是代码的运行效率一直让人诟病。确实，在一些场景中，python代码的运行效率确实没有C++或者C效率高。...
发简信
IP属地：江苏
-
从一道算法题入手带你优化Python代码，体验效率成倍提升 -
Python进阶核心知识点（6）- 列表使用的坑，这里总结好了请查收！
列表是python中最简单最常用的容器，没有之一。很多初学者最新接触的Python数据结构就是列表。这也是列表的特性决定的：列表就是一个筐，什么东西都可以往里面装！关键是里面...
-
N多Notebook技巧让你的Jupyter notebook起飞作为一个数据科学工作者，小白也好，大神也好，Jupyter notebook或者jupyter lab是必备的工具。相比VS, pycharm等IDE（集成开发环境）， no...
-
李宏毅深度学习笔记1 - 深度学习入门
在谈到深度学习之前，我们都会提机器学习，因为深度学习是机器学习的一个分支。那么什么时机器学习呢？简单来说机器学习是一种算法，是一种通过数据来解决问题的方法。解决什么问题？最常...
-
什么？用pandas做数据分析不知道从哪下手，那是因为你没有套路！经常看到好多同学说学了pandas却不知道怎么用。在跟着别人的案例学习的时候，跟着敲代码感觉很简单。可是在实际操作中，拿到一份数据集，却不知道从何下手。这种情况主要是因为没有...
-
奔驰宝马奥迪，哪个更垃圾？我用数据告诉你最近我一在杭州做外贸生意的老表让我给他推荐一辆车。因为年前倒腾口罩赚了一点再加上自己的宝来开了5年多，感觉不香了，这次要我给他从BBA中选一个，落地35万以内。我想这做生意稳...
-
Python进阶核心知识点（4）- 列表推导式
在用Python进行coding的世界里，列表是万金油一般的存在。作为Python中最常用的数据结构，熟练掌握列表的各种使用方法，是一名Python初级程序员的日常。而列表解...
-
Python进阶核心知识点（3）- 从sys.path入手，搞懂python import导包机制各位朋友，好久没有有更新了。前段时间因为换了一个新的工作，一直在努力适应新环境。从很久之前开始关注我的朋友都知道我本身是学机械的，大概2-3年前开始学习python。刚开始是...
-
Python进阶核心知识点（2） - 5条原则彻底搞懂函数的参数：*args,**kwargs
在Python的学习过程中，看源码的时候，经常会看到对于函数对于参数的定义有 args和*kwargs，刚开始学习的时候，对这种写法感到非常不理解。下面我们就循序渐进，从实际...
-
Python进阶核心知识点（1） - 一切皆对象我们都知道python是面向对象的高级编程语言，在学习Python的过程中也经常听到在python中一切皆对象这种说法。一切皆对象，这句话到底该怎么理解呢？ 要充分理解这句话...
-
集成学习（8） - Bagging的原理与实现0. 题首 由于sklearn是python机器学习中最重要的库，几乎封装了所有常见的机器学习算法，因而这个库内容非常多。在学习有时候会有一种“不知庐山真面目，只缘身在此山中...
-
上面显卡日志只是一个例子，不是pandas调用显卡API获得的，是外部输入。这个例子只是为了说明pandas对这份文档进行处理
Pandas从入门到精通（11）- 综合练习
【任务一】显卡日志 下面给出了3090显卡的性能测评日志结果，每一条日志有如下结构： 其中#1#代表的是模型名称，#2#的值为train(ing)或inference，表示训...
-
集成学习（7） - 集成学习之投票法原理与案例分析
1. 投票法简介 在之前的学习，我们了解到一个通过数据学习得来的算法模型在实际预测中，存在两种误差，即方差和偏差。其中偏差是指预测值和实际值的差值；方差是指模型在同一分布的不...
-
集成学习（6）- 分类模型性能评估及调优性能评估参考前文的基本模型中所述 调优， 这里介绍两种方法，网格搜索和随机搜索进行超参数调优‘ 1. 导入数据并查看 这是一份癌症的数据集。因为原始数据在一个csv文件中，我...
-
集成学习（5） - 基本分类模型1. 分类模型的模型性能度量指标 1.1 TP, TN, FP和FN经常有同学对这四个值混淆不清，不过没关系，从这四个指标背后的英文含义去理解就很好记了。 T表示true，也...
-
集成学习（4） - 超参数优化
1. 参数和超参数 在上一节模型优化部分，我们对模型的优化都是对模型算法本身的改进，比如：岭回归对线性回归的优化在于在线性回归的损失函数中加入L2正则化项从而牺牲无偏性降低方...
-
计算机视觉算法工程师常见面试题2一、常见的数据增广方法 Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化；彩色变换 PCA Jittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均...
-
集成学习（3） - 模型优化基础在上一章中，我们通过几个回归模型讲解了机器学习建模的一般流程。当我们完成一个模型的建模训练预测就相当于完成了一个基本的baseline，接下来的工作就是优化模型，让模型在测试...
