为啥会有上述图片的现象呢？其实是由于float底层存储原理导致，下面听我娓娓道来。第一步：浮点数转换为二进制表示整数部分，直接转换为二进制，即：`100111`小数部分，让小数一直乘2，小于1则用结果继续乘，大于1则结果减1继续乘，等于1则结束。如果小数位是0.25就会比较简单，例如：0.25 * 2 = 0.5 // 小于1，则继续乘0.5 * 2 = 1 // 等于1，则结束结束时，将相乘之后
随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库，这里为大家从网络上收集了一些代码速查表，包括深度神经网络、机器学习、数据可视化、python基础、科学计算等等，希望可以帮你在码代码时提速。资源下载：扫码关注公众号：“Python人工智能编程”在公众号消息对话框回复：“速查表” 即可以获取哈~
本文介绍了谷歌的设计文档文化，希望能帮你在软件项目中做出明智选择。谷歌软件工程文化的主要元素之一就是通过设计文档定义软件设计。在开始项目编码工作之前，软件系统或应用程序的作者会创建这些相对非正式的文档。设计文档记录了高级实现策略和关键设计决策，并且重点记录了这些决策之间的权衡考虑。作为软件工程师，我们的工作本质上不是生产代码，而是解决问题。非结构化文本，类似设计文档的形式，也许是在项目早期解决问题
一、什么是图神经网络？在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：计算资源的快速发展（如GPU）大量训练数据的可用性深度学习
在使用Python多年以后，我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用，但却没有充分利用。考虑到这一点，我编辑了一些你应该了解的Python功能特色。带任意数量参数的函数你可能已经知道了Python允许你定义可选参数。但还有一个方法，可以定义函数任意数量的参数。首先，看下面是一个只定义可选参数的例子：def function(arg1="", arg2=""): pri
30年前，Python首次出现，但它花了20年的时间才获得开发者们的赏识。直到2019年，Python才成为最受开发者喜爱的第二大语言。Python在过去，尤其是在过去5年中的增长是非常巨大的。如今它已成为机器学习和数据科学开发者的首选语言。在接下来的几年中，Python无疑还将继续在这些领域占据主导地位。但是，与一些新兴语言相比，它存在一些明显的缺点。对于未来十年的开发者来说，这可能是一个严重的
一、字符串 stringsPython操作Redis的redis模块对字符串（string）的主要操作函数包括：SET、GET、GETSET、SETEX、SETNX、MSET、MSETNX、INCR(INCRBY,DECR,DECRBY在python中庸同一个函数incr实现)、APPEND、SETRANGE、STRLEN。函数说明如下：SET： 为指定的键（key）设置值（value）， set
每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。另外，Scikit-learn 也提供了一幅清晰的路线图给大家选择：其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以
2014 年，Python 实现 Pyston 诞生。Pyston 的开发目标是开发高性能 Python 实现，使 Python 跻身 C++ 等传统系统级语言主导的领域。Pyston 最初是由 Dropbox 推出的基于 JIT 的 Python 实现。Pyston 解析 Python 代码，并转换到 LLVM 中间表示（IR），然后 IR 通过 LLVM 优化器和 LLVM JIT 引擎，得到
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。通过User-Agent来控制访问无论是浏览器还是爬虫程序，在向服务器发起网络请求的时候，都会发过去一个头文件：headers，比如知乎的requests headers这里面的大多数的字段都是浏览器向服务器”表明
本文为你介绍23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？我们为你推荐这篇文章，在本教程中，涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。这些机器学习项目构想将帮助你了解在职业生涯中取得成功、和当下就业所需的所有实践。通过项目学习是你短期内能做的最好投资，这些
友情提示：本文较长，是教程的一部分，值得收藏，文末提供下载方式哦！觉得内容精彩一定要点一下“好看”哦！NumPy - 简介NumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。20
“让我们面对它;总的来说数学是不容易的，但当你征服了问题，并达到新的理解高度，这就是它给你的回报。”——Danica McKellar数学是很难的学科，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我们无可避免的要学习它。看看下面的这些 GIF 动图，它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。1、椭圆的画法2、杨辉三角问题(Pascal triangles)解法3、使用“FOIL”轻松的解决二项式乘
路由器为腾达路由器，使用requests来进行数据的获取，使用flask来进行实现api的搭建requests我就不介绍了，这个大家都很熟悉了，这篇文章主要是来提供一个编写爬虫的思路以及flask怎么搭建一个简单的api服务。1.分析页面我使用的是腾达路由器，一般路由器的管理ip地址是192.168.0.1进入之后的页面长这样按下F12进入开发者页面选择network选项可以看到下面的样子通过分析
同学，现在有一份33条神经网络训练秘笈，摆在你面前。AI大佬Andrej Karpathy (简称AK) ，刚刚发布了一篇长长长长博客，苦口婆心地列举了33条技巧和注意事项，全面避免大家踩坑，推特已有2,300多赞。AK在斯坦福读博的时候，是飞飞实验室的成员，毕业去了OpenAI，然后又成了特斯拉的AI负责人，直到如今。他的博客虽然一年一更，但一字一句皆是皆是多年心血凝结而成，每次更新必有重大回响
以下为译文：也许是我有些落伍，或者也是因为JetBrains在Python IDE的市场上占有很大的份额，以至于直到最近我才发现，使用VSCode的Python开发者要比预想中的多很多。近期，我将PyCharm和Notebooks放在一起用了一段时间，发现Notebooks方便浏览数据，并将数据实时可视化；PyCharm则可以完成更多的任务。这两者的结合让我非常满意。让我感到欣慰的另外一件事情就是
Atzuge | https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html最近被同事案例了一款数据库客户端工具：DataGrip，大爱！Navicat 和 DataGrip 都是非常优秀的数据管理工具，各有所长，这里就不做对比了！你喜欢什么样的风格用什么样的产品，就我个人而言更喜欢 DataGrip 一些。DataGrip 版是由 JetBrains 公司（就是那个出
今日鸡汤此曲只应天上有，人间难得几回闻。/1 前言/这次给大家主要是介绍Python中的正则表达式，及其相关函数的基本使用方法，并且捎带一些正则表达式给我们带来的便利。/2 简介/ Python 自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl风格的正则表达式模式。re 模块使得Python 语言拥有全部的正则表达式功能。 compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个
看这优美的舞姿数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。这些动态图表是用什么做的？接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的
Web 开发中几乎的平台都需要一个后台管理，但是从零开发一套后台控制面板并不容易，幸运的是有很多开源免费的后台控制面板可以给开发者使用，那么有哪些优秀的开源免费的控制面板呢？我在 Github 上收集了一些优秀的后台控制面板，并总结得出 Top 10。1. AdminLTEGithub Star 数 24969 ， Github 地址：https://github.com/almasaeed201
SQL和Python几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言，它们在处理数据时有什么区别？本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法！在阅读本文前，你可以访问下方网站下载本文使用的示例数据，并导入MySQL与pandas中，一边敲代码一边阅读！https://raw.githubusercontent.com/pand
喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题
源 / 菜鸟教程数学是很难的科学，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我们无可避免的要学习它。看看下面的这些GIF动图，它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。1、椭圆的画法2、杨辉三角问题(Pascal triangles)解法3、使用“FOIL”轻松的解决二项式乘法4、对数解法技巧5、矩阵转置的技巧6、勾股定理7、多边形的外角之和总是等于360度8、圆周率π9、一弧度就是长度刚好等于
今日鸡汤此曲只应天上有，人间难得几回闻。前言 各位小伙伴，大家好，这次咱们来说一下关于爬虫方向的一个知识，Python如何执行js，快来看看吧!!!为什么要引出Python执行js这个问题? 都说术业有专攻，每个语言也都有自己的长处和短处。在爬虫方向，Python绝对是扛把子，近几年随着AI的火爆，需要各种各样的数据，所以，爬虫需求也跟着水涨船高起来。 我们做爬虫的当然是爬的爽，
来源：辰语程序员学习笔记阅读文本大概需要 分钟1Coding Games一边玩游戏，一边挑战编程难题。Coding games支持包括PHP、C、JavaScript在内的20多种编程语言。用户界面功能强大，可以定制。例如，你可以选择你的代码编辑器的风格：Emacs、Vim、Classic。如果你想提升编程技能，玩Coding games是一种有趣的途径。网址：www.codingame.com
以后 Jupyter 也能做可视化 Debug，Jupyter 团队发布第一个 Debug 插件与内核。Python 代码编辑器怎么选？PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色，Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作，PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。然而，因为交互式操作，很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug。尽管很
今日鸡汤千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金。/1 前言/ 搜狗壁纸是一款高清电脑壁纸下载，集成万款美女、宠物、风景、电影、节日、日历、简约壁纸，一键更换壁纸，多分辨率自适应，支持分组播放。 搜狗壁纸，素材丰富，种类齐全，集美女、风景、萌宠等13个分类。让你的桌面充满爱。/2 项目目标/ 教会大家如何去获取搜狗壁纸，下载你喜欢的分类。/3 项目准备/软件：PyCharm需要的库：req
方向导数熟悉微积分的同学都知道, 导数是描述函数随自变量变化快慢的数学定义. 如果此时的函数为多元函数, 该如何描述函数的变化快慢? 设 是定义在 中的多元函数, 其自变量为 , 在其定义域 上, 函数 可以沿任意方向进行运动变化, 而且沿着不同方向通常有不同的变化率, 因此, 在描述多元函数变化快慢时, 我们不仅要描述其变化的大小, 还要描述其变化的方向. 在数学上, 我们有如下定义:设
本文按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（序列，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程。思维导图默认阅读顺序：从右→左，顺时针方向。思维导图软件：XMind获取完整清晰大图和PDF版本，请在“Python人工智能编程”公众号会话回复“思维导图”。总览14张思维导图基础知识数据类型序列字符串列表/元组字典/
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