老齐教室

剖析Web技术栈(二)

作者:Leonardo Giordani 翻译:老齐 与本文相关书籍推荐:《跟老齐学Python:Django实战》 在本系列的第一篇中,已经对web技术栈的基本做了介绍,本节将重点介绍scoket及其实现。 1 套接字1.1 基本原理TCP/IP是一种使用套接字(socket)的网络 ...
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cost function 笔记

Cost Function,翻译为:代价函数、成本函数 与之同样的词语:损失函数(Loss function) 有资料认为二者不同。通常可以认为是一回事。维基百科: In mathematical optimization, statistics, decision theory and ...
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关于【老齐教室】

欢迎关注微信公众号:老齐教室 本公众号内容包括: 考研复习资料 在微信公众号中回复:考研,可以得到《考研母题》小程序。 考研相关的视频公开课 软件开发和人工智能在微信公众号中回复:老齐,可以查看本公众号发布的与软件开发、人工智能技术有关的文章、视频课程。 技术问答本微信公众号提供与软件开发 ...
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用Python抓取在Github上的组织名称

作者:Florian Dahlitz 翻译:老齐 与本文相关书籍推荐:《跟老齐学Python:Django实战》 我想在我的个人网站上展现我在Github上提交代码的组织名称,并且不用我手动更新提交记录的变化。Github提供了读取数据的API,但是,不能体现出我想一些开发组织提交的代码 ...
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剖析Web技术栈(一)

作者:Leonardo Giordani 翻译:老齐 与本文相关书籍推荐:《跟老齐学Python:Django实战》 引言最近我与年轻的Web开发人员共事,他们第一次接触到用于生产的一些基础组件,为此出现了许多问题,这些组件都是“web服务”体系中常见的。通过这些问题,我看到了年轻人的困惑 ...
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“线性回归模型正则化”笔记

损失函数与风险机器学习模型建立在以“误差”最小化为目的的基础上的: 将模型应用到测试集中,测试结果与实际情况的误差是我们通常认为的“误差”,这种误差我们通常称做一般误差,亦被称为期望风险。 以最小化模型在训练集中的“误差”为目的的算法中的那个“误差”,是经验误差,对应于期望风险,它又被称作 ...
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数据科学:丰满的理想与骨感的现实

作者:Key Terms 翻译:老齐 与本书相关的图书推荐:《数据准备和特征工程》 免责声明:本文中使用术语“数据科学家”,也包括:机器学习工程师、数据分析师、数据工程师、BI分析师等热门职位,它们可以在这里互换使用。 我期望数据科学家的潜在影响与日俱增,每个公司都应该是一个“数据公司” ...
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数据工程师的烦恼,就这样一扫而光

作者:玉环 作为一个常常需要与数据打交道的数据工程师,对数据经常会在爱与恨之间周而复始,最终发现正如人无完人一样,符合预期的完美数据也是少之又少,少到记忆中捞不出零星的记忆片段。 几乎无可避免的,我们会面对各种数据上的小毛病或疑难杂症,其中最典型的大家一定非常熟悉,比如:缺失值、比如异常值等 ...
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Python3.9中合并字典的新方法

作者:Yong Cui, Ph.D. 翻译:老齐 与本文相关的图书推荐:《跟老齐学Python:轻松入门》 Python3.9,还在研发中,计划今年10月份发布,2月26日,研发团队发布了α版,其中有一个新功能,会关系到所有开发者,那就是两个操作符:|和|=,分别实现对字典的合并操作。 ...
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如何在AI Studio数据可视化图像中显示汉字

作者:燕清,老齐 与本文相关的图书推荐:《跟老齐学Python:数据分析》 AI Studio是一个非常好用的数据科学在线实验平台,不论是教学、学习还是开发,都可以使用。但是,下面的缺憾未免成为了珍珠上的一点瑕疵。 12345678%matplotlib inlineimport mat ...
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