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posted @ 2020-12-10 23:50
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创建git仓库 第二步 填写仓库信息 添加readme文件 添加想要忽略的文件 .gitignore文件，例如.pyc等文件 第三步，创建ok 添加ssh用户 某台机器想要和github的仓库交互，需要提交这台机器的ssh公钥，添加到github账户 步骤1 步骤2 添加ssh公钥 步骤3 填写ss 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:49
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一切都在图中 点开pycharm里的菜单选项 设置git代码仓库的地址 修改了代码之后，如何推送到git服务器上 通过pycharm下载代码仓库 pycharm中如何设置分支 pycharm新建了分支，gitlab也能看到 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:48
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我们了解了git是以个人为中心，但是人人都得数据交互呀。。python程序员每天都忙着进行py交易 交互数据的方式 使用github或者码云等公有代码仓库，托管代码的地方，谁都可以看 公司内部使用gitlab私有仓库 github和gitlab的区别 github国外公共仓库不安全，国内的码云代码仓 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:46
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git分支是什么 为什么用git分支 假设超哥要开发一个同性在线交友的网站，这个写代码的工作进行分配，分给两个小弟进行功能开发，一个是武沛奇分支，一个是苑昊分支，他俩自己的分支别人看不到，当他俩代码写完后，合并到master主分支上，这样既保证主代码的安全，又能协同开发，互不影响。 git分支实战 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:45
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git工作流程 使用git就是将本地文件（工作目录workspace）的文件，添加到暂存区（stage）,然后提交到本地仓库（repository），最终可以协同开发，推送到远程仓库（remote） git操作一、建立Git仓库 git版本库，也叫做git仓库（repository），也就是一个文件 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:42
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命令行 Git有多重方式使用 原生命令行，才能使用git所有命令，会git命令再去用gui图形工具，完全无压力 GUI图形软件，只是实现了git的部分功能，以减免操作难度，难以记住git原生命令 不同的人会有不同的GUI图形工具，但是所有人用的git原生命令都一样，推荐学习命令 在 Linux 上安 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:41
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关于版本控制 什么是“版本控制”？我为什么要关心它呢？ 版本控制是一种记录一个或若干文件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统。 本地版本控制系统 许多人习惯用复制整个项目目录的方式来保存不同的版本，或许还会改名加上备份时间以示区别。 这么做唯一的好处就是简单，但是特别容易犯错。 有时候会混淆 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:39
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转载自：超哥：https://www.cnblogs.com/pyyu/ 001 git入门 002 git安装与初始化 003 git基础 004 git分支 005 github与gitlab与git三个基佬的故事 006 gitlab与pycharm结合 007 github使用 008 gi 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:35
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一、读excel文件的简单示例 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import xlrd from xlrd.book import Book from xlrd.sheet import Sheet from xlrd.sheet impor 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:31
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在很多场景中，我们为了保证数据的最终一致性，需要很多的技术方案来支持，比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁，分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢？ 一 为什么要使用分布式锁 我们在开发应用的时候，如果需要对某一个共享变量进行多线程同步访问的时候，可以使用我们学到的锁进行处理， 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:29
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目录基尼指数一、基尼指数简介 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 基尼指数 一、基尼指数简介 基尼指数（gini coeffici 阅读全文
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目录距离公式汇总一、欧式距离二、曼哈顿距离三、闵可夫斯基距离（Minkowski distance） 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.h 阅读全文
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目录范数一、Lp范数二、L0范数三、L1范数四、L2范数五、L∞范数 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 范数 一、Lp范数 p" 阅读全文
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目录矩阵转置 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 矩阵转置 假设我们有一个矩阵 w=123456789" role="presen 阅读全文
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目录贝叶斯决策一、贝叶斯决策理论二、贝叶斯公式2.1 从条件概率公式推导贝叶斯公式2.2 从全概率公式推导贝叶斯公式三、贝叶斯公式应用 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickche 阅读全文
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目录极大似然估计一、最大似然原理二、极大似然估计三、似然函数四、极大似然函数估计值五、求解极大似然函数5.1 未知参数只有一个5.2 位置参数有多个5.3 总结 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblog 阅读全文
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目录条件概率一、条件概率简介二、条件概率推广 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 条件概率 一、条件概率简介 条件概率是指事件A在 阅读全文
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目录常见的概率分布模型一、离散概率分布函数二、连续概率分布函数三、联合分布函数四、多项分布（Multinomial Distribution）4.1 多项分布简介4.2 多项分布公式解析五、伯努利分布（Bernoulli Distribution）5.1 伯努利分布简介5.2 伯努利分布的期望值和方 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:00
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目录sign(符号)函数一、sign函数概述二、python实现sign函数 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html sign(符号) 阅读全文
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目录Sigmoid函数一、Sigmoid函数详解 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html Sigmoid函数 一、Sigmoid函数详 阅读全文
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目录拉格朗日对偶性一、原始问题1.1 约束最优化问题1.2 广义拉格朗日函数1.3 约束条件的考虑二、对偶问题三、原始问题和对偶问题的关系3.1 定理13.2 推论13.3 定理23.4 定理3(KTT条件) 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能 阅读全文
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目录前向分步算法一、前向分步算法引入二、前向分步算法详解2.1 加法模型2.2 加法模型目标函数优化问题三、前向分步算法流程3.1 输入3.2 输出3.3 流程 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblog 阅读全文
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目录最小角回归法一、举例二、最小角回归法优缺点2.1 优点2.2 缺点三、小结 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 最小角回归法 阅读全文
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目录前向选择法和前向梯度法一、前向选择法1.1 余弦相似度求投影1.2 举例1.3 前向选择法优缺点1.3.1 优点1.3.2 缺点二、前向梯度法2.1 举例2.2 前向梯度法优缺点2.2.1 优点2.2.2 缺点 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人 阅读全文
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目录坐标轴下降法一、坐标轴下降法流程二、坐标轴下降法和梯度下降法的异同 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 坐标轴下降法 坐标轴下 阅读全文
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目录牛顿法和拟牛顿法一、牛顿法详解1.1 无约束最优化问题1.2 牛顿法迭代公式1.3 牛顿法和梯度下降法二、牛顿法流程2.1 输入2.2 输出2.3 流程三、拟牛顿法简介 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www. 阅读全文
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目录梯度下降法一、梯度下降法详解1.1 梯度1.2 梯度下降法和梯度上升法1.3 梯度下降1.4 相关概念1.4.1 步长1.4.2 假设函数1.4.3 目标函数二、梯度下降法流程2.1 梯度下降法——代数法2.2 梯度下降法——矩阵法2.3 三种不同形式的梯度下降法2.3.1 批量梯度下降法2.3 阅读全文
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目录最小二乘法一、最小二乘法——代数法二、最小二乘法——矩阵法三、最小二乘法优缺点3.1 优点3.2 缺点 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/1168695 阅读全文
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目录第一篇 基本操作第二篇 高级操作第三篇 神经网络与全连接层第四篇 随机梯度下降第五篇 Keras高层接口第六篇 过拟合第七篇 卷积神经网络CNN第八篇 循环神经网络RNN第九篇 自编码器Auto-Encoders推荐阅读 第一篇 基本操作 01 Tensor数据类型 02 创建Tensor 03 阅读全文
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目录 Tensorflow基本使用 一、确认安装Tensorflow 二、获取MNIST数据集 三、使用Tensorflow训练——Softmax回归 四、使用Tensorflow训练——卷积神经网络 4.1 构建网络组件 4.2 定义网络结构 4.3 训练模型 五、使用Tensorflow进行可视 阅读全文
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目录 细分构建机器学习应用程序的流程-模型优化 一、1.1 网格搜索法 二、1.2 随机搜索法 2.1 1.2.1 随机采样 2.2 1.2.2 随机搜索法 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs. 阅读全文
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目录 细分构建机器学习应用程序的流程-测试模型 一、1.1 metrics评估指标 二、1.2 测试回归模型 2.1 1.2.1 r2_socre 2.2 1.2.1 explained_variance_score 三、1.3 测试分类模型 3.1 1.3.1 准确度 3.2 1.3.2 查准率 阅读全文
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目录 细分构建机器学习应用程序的流程-训练模型 一、1.1 训练回归模型 1.1 1.1.1 Lasso回归 1.2 1.1.2 弹性网络回归 1.3 1.1.3 岭回归 1.4 1.1.4 线性支持向量回归 1.5 1.1.5 核支持向量回归 1.6 1.1.6 决策树回归 1.7 1.1.7 随 阅读全文
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目录细分构建机器学习应用程序的流程-数据预处理一、1.1 缺失值处理1.1 1.1.1 删除缺失值1.1.1 4.6.1.2 填充缺失值二、1.2 异常值处理三、1.3 自定义数据类型编码四、1.4 通过sklearn对数据类型编码五、1.5 独热编码5.1 1.5.1 sklearn做独热编码5. 阅读全文
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目录细分构建机器学习应用程序的流程-数据收集一、1.1 通过sklearn生成随机数据1.1 1.1.1 make_classification()1.2 1.1.2 make_multilabel_classification()1.3 1.1.3 make_regression()1.4 1.1 阅读全文
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目录细分构建机器学习应用程序的流程-流程简介一、1.1 sklearn安装二、1.2 sklearn功能模块2.1 1.2.1 英文版本2.2 1.2.2 中文版本2.3 1.2.3 API统一的方法三、1.3 sklearn使用地图3.1 1.3.1 英文版本3.2 1.3.2 中文版本四、1.4 阅读全文
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目录机器学习算法原理一、1.1 感知机算法1.1 1.1.1 决策函数1.1.1 1.1.1.1 sign函数图像1.2 1.1.2 损失函数1.3 1.1.3 目标函数1.4 1.1.4 目标函数优化问题二、1.2 线性回归2.1 1.2.1 决策函数2.2 1.2.2 目标函数2.3 1.2.3 阅读全文
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目录通过线性回归带你了解算法流程一、1. 1 线性回归引入二、1. 2 决策函数三、1. 3 损失函数四、1. 4 目标函数五、1. 5 目标函数最小化六、1. 6 过拟合七、1. 7 正则化7.1 1. 7.1 L1正则化7.2 1. 7.2 L2正则化八、1. 8 训练集、验证集、测试集8.1 阅读全文
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课程习得 通过对这门课程的学习，你将习得以下技能： 你可以快速入门应用机器学习，为公司、企业直接创造价值 你可以掌握机器学习理论基础 你可以学到感知机算法 你可以学到线性回归算法 你可以学到逻辑回归 你可以学到朴素贝叶斯法 你可以学到k近邻算法、决策树、支持向量机 你可以学到k均值聚类算法 你可以学 阅读全文
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