摘要: PythonProgramming.net Matplotlib 入门教程(转) 原文:Introduction to Matplotlib and basic line 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、Matplotlib 简介 欢迎阅读 Python 3+ Matplotl 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:10 大汤姆 阅读(243) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 使用 Python 和 Keras 逐步开发你的第一个神经网络(转) 原文:Develop Your First Neural Network in Python With Keras Step-By-Step 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 Keras 是一个功能强大且易于使用的 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:08 大汤姆 阅读(1434) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 如何在 Kaggle 首战中进入前 10%(转) 来源:https://dnc1994.com/2016/04/rank-10-percent-in-first-kaggle-competition/ Introduction 本文采用署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎 3.0 中国大陆许可协议进 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:07 大汤姆 阅读(230) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 面试了 8 家公司,他们问了我这些机器学习题目…… 翻译 | 王柯凝出品 | AI 科技大本营(公众号 ID:rgznai100) 【导读】今年年初以来,作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里,他面试了 8 到 10 家公司,其中也包括初创公司、基于服务的公 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:06 大汤姆 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 苹果、谷歌等大厂的AI面试题被我们搞到手了,你敢来挑战吗? 本文由 「AI前线」原创**(ID:ai-front),**原文链接:苹果、谷歌等大厂的AI面试题被我们搞到手了,你敢来挑战吗? 作者 | Vimarsh Karbhari编译 | Vincent编辑 | Emily Chen **AI 前 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:05 大汤姆 阅读(709) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 更新谷歌、微软等大企业AI面经,附开发者面试前的准备工作(转) 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35999853 编者按:此前,论智发表了一篇面试了10家公司,这是我能记住的所有问题的文章,在各平台受到了广泛关注。在评论区,许多读者都表达了自己的惊讶之情,认为这些国外 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:04 大汤姆 阅读(528) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Google人工智能面试·真·题(附参考答案+攻略)(转) 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35978758 安妮 栗子 发自 泽浩寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI 可能每个程序猿,都想过加入Google。 然而想要“应试”成功,考验的不仅仅是开发人员的编程技 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:03 大汤姆 阅读(676) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Caffe2 Tutorials[0](转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/dl/more/caffe2-tut.md 本系列教程包括9个小节,对应Caffe2官网的前9个教程,第10个教程讲的是在 阅读全文
posted @ 2019-05-20 16:01 大汤姆 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 深度学习 100 题(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/tree/master/dl/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0_100_%E9%A2%98 来源:BAT面试1000题 1、 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:56 大汤姆 阅读(10771) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT 机器学习 1000 题 601-700(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%9 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:53 大汤姆 阅读(454) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT 机器学习 1000 题 501-600(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%9 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:51 大汤姆 阅读(1174) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT 机器学习 1000 题 401-500(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%9 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:50 大汤姆 阅读(647) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT 机器学习 1000 题 301-400(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%9 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:49 大汤姆 阅读(391) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT 机器学习 1000 题 201-300(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%9 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:47 大汤姆 阅读(597) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT-机器学习101-200(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%98/101-20 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:46 大汤姆 阅读(358) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT 机器学习 1000 题 1-100(转) https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%98/ 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:44 大汤姆 阅读(245) 评论(0) 推荐(0)
摘要: TutorialsPoint NumPy 教程(转) 来源:NumPy Tutorial - TutorialsPoint 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 在线阅读 PDF格式 EPUB格式 MOBI格式 赞助我 NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包。 它代表 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:40 大汤姆 阅读(157) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 十分钟搞定 pandas(转) 原文:10 Minutes to pandas 译者:ChaoSimple 来源:【原】十分钟搞定pandas 官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译,原文在这里。这篇文章是对 pandas 的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:秘籍 。 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:37 大汤姆 阅读(208) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 学习 Pandas(转) 英文原文: Learn Pandas 来源:学习Pandas 系列教程 译者:派兰数据 学习Pandas,第 1 课 英文原文: 01 - Lesson 创建数据 - 我们从创建自己的数据开始。 这避免了阅读这个教程的用户需要去下载任何文件来重现结果。我们将会把这些数据导出 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:36 大汤姆 阅读(242) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 自创数据集,使用TensorFlow预测股票入门(转) 来源:机器之心 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 阅读全文
posted @ 2019-05-20 15:35 大汤姆 阅读(965) 评论(0) 推荐(0)