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2020年9月15日
Git | Git入门,成为项目管理大师(一)
摘要: 大家好,周一我们迎来了一个新的专题——git。 写这个专题的初衷有两点,第一点是觉得好像很少有公众号提到git相关的技术,可能是觉得太基础了看不上。但实际上git非常重要,在我们实际的开发工作当中使用的频率也非常非常高。第二点是不少人git用的并不好,连同之前的我在内。而且用得不好也就算了,还意识不
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posted @ 2020-09-15 10:58 Coder梁
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2020年9月14日
Go语言 | 并发设计中的同步锁与waitgroup用法
摘要: 今天是golang专题的第16篇文章,我们一起来聊聊golang当中的并发相关的一些使用。 虽然关于goroutine以及channel我们都已经介绍完了,但是关于并发的机制仍然没有介绍结束。只有goroutine以及channel有时候还是不足以完成我们的问题,比如多个goroutine同时访问一
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posted @ 2020-09-14 09:19 Coder梁
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2020年9月11日
matplotlib | Python强大的作图工具,让你从此驾驭图表
摘要: 今天是数据处理专题的第9篇文章,在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法,我们先把一些冷门的高级用法放一放,先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。 matplotlib简介 如果你在大学里参加过数学建模竞赛或者是用过MATLAB的话,相比会
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posted @ 2020-09-11 10:34 Coder梁
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2020年9月10日
10行实现最短路算法——Dijkstra
摘要: 今天是算法数据结构专题的第34篇文章,我们来继续聊聊最短路算法。 在上一篇文章当中我们讲解了bellman-ford算法和spfa算法,其中spfa算法是我个人比较常用的算法,比赛当中几乎没有用过其他的最短路算法。但是spfa也是有缺点的,我们之前说过它的复杂度是,这里的E是边的数量。但有的时候边的
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posted @ 2020-09-10 10:23 Coder梁
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2020年9月9日
机器学习,详解SVM软间隔与对偶问题
摘要: 今天是机器学习专题的第34篇文章,我们继续来聊聊SVM模型。 我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式,最后我们消去了所有的变量,只剩下了$\alpha$。在硬间隔模型当中,样本是线性可分的,也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中,这样的情况几乎是不存在
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posted @ 2020-09-09 10:57 Coder梁
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2020年9月8日
Python | 使用argparse解析命令行参数
摘要: 今天是Python专题第27篇文章,我们来聊聊Python当中的命令行参数工具argparse。 命令行参数工具是我们非常常用的工具,比如当我们做实验希望调节参数的时候,如果参数都是通过硬编码写在代码当中的话,我们每次修改参数都需要修改对应的代码和逻辑显然这不太方便。比较好的办法就是把必要的参数设置
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posted @ 2020-09-08 11:29 Coder梁
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2020年9月7日
Go语言 | goroutine不只有基础的用法,还有这些你不知道的操作
摘要: 今天是golang专题第15篇文章,我们来继续聊聊channel的使用。 在我们的上篇文章当中我们简单介绍了golang当中channel的使用方法,channel是golang当中一个非常重要的设计,可以理解为生产消费者模式当中的队列。但channel和队列不一样的是,golang当中集成了一些其
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posted @ 2020-09-07 10:55 Coder梁
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2020年9月5日
Pandas | Dataframe的merge操作,像数据库一样尽情join
摘要: 今天是pandas数据处理第8篇文章,我们一起来聊聊dataframe的合并。 常见的数据合并操作主要有两种,第一种是我们新生成了新的特征,想要把它和旧的特征合并在一起。第二种是我们新获取了一份数据集,想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常,那么究竟应该怎么操作呢?让我们一个
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posted @ 2020-09-05 16:45 Coder梁
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2020年9月4日
算法专题 | 10行代码实现的最短路算法——Bellman-ford与SPFA
摘要: 今天是算法数据结构专题的第33篇文章,我们一起来聊聊最短路问题。 最短路问题也属于图论算法之一,解决的是在一张有向图当中点与点之间的最短距离问题。最短路算法有很多,比较常用的有bellman-ford、dijkstra、floyd、spfa等等。这些算法当中主要可以分成两个分支,其中一个是bellm
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posted @ 2020-09-04 10:56 Coder梁
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2020年9月3日
深入理解SVM,软间隔与对偶问题
摘要: 今天是机器学习专题的第33篇文章,我们继续来聊聊SVM模型。 在上一篇文章当中我们推到了SVM模型在线性可分的问题中的公式推导,我们最后得到的结论是一个带有不等式的二次项: $$\left{\begin{align*} &\min_{\omega , b} \frac{1}{2}||\omega||
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posted @ 2020-09-03 10:20 Coder梁
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