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从零开始掌握 Python 机器学习
从基础到进阶,还有作者分享的一些资源。
从基础概念到实现,小白如何快速入门PyTorch
PyTorch 的构建者表明,PyTorch 的哲学是解决当务之急,也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程方法,因为我们不需等待整个代码都被写入才能知道是否起作用。我们很容易运行部分代码,并实时检查它。 PyTorch 是一个基于 Python 的…
提高 Python 运行效率的六个窍门
分享了六个能帮助创建运行更有效率的 Python 应用的窍门。
0 - Django 博客教程:前言
Django 是使用 Python 编写的一个开源 Web 框架,可以用它来快速搭建一个高性能的网站。 Django makes it easier to build better Web apps more quickly and with less code. Django…
一行 Python 代码
一些有趣的一行 Python 代码。
理解高性能 Python
计算机编程可以被认为是以特定的方式进行数据的移动和转换来得到某种结果。然而这些操作有时间上的开销。因此,高性能编程可以被认为是通过降低开销(比如撰写更高效的代码)或改变操作方式(比如寻找一种更合适的算法)来让这些操作的代价最小化。
pygit:500 行 Python 代码实现的 Git 客户端
pygit 是一个大约 500 行 Python 代码工具,实现了一些 git 功能,包括创建库、将文件添加到索引、提交、将自身推送到 GitHub 上去。 这篇文章给出了一些代码编写过程,并详细介绍了相关代码。
理解这 25 个概念,你的「深度学习」才算入门!
对深度学习一些相关术语的解释。
机器学习算法如何调参?这里有一份神经网络学习速率设置指南
在之前的文章里,我已经讲了如何用反向传播和梯度下降来训练神经网络。为了训练神经网络,其中一个需要设置的关键超参数是学习率。提醒一下,为了最小化此网络的损失函数,这个参数缩放了权重更新的幅度。 如果你把学习率设置太低,训练会进展的很慢:因为你在网络的权重上只做了很少的调整。然而,…