python算法教程
收录了 python算法教程 频道下的 50 篇内容
Sentieon｜应用教程：利用 Sentieon Python API 引擎为自研算法加速
Sentieon套装中所有模块的速度都远超对应开源软件的数倍至数十倍，用户在使用这些模块的同时，有时也希望Sentieon团队可以帮助加速自己开发的定制化软件。为了帮助这些用户能在自研软件上享受到Sentieon模块的速度，我们开发了Python API系统， 满足用户二次
我来告诉你：零基础如何成为高级 Android 开发，入职字节跳动
**2、招聘网站实际调研。** 接下里需要你去一些招聘网站上找一部分岗位招聘详情来进行分析，总结出哪些技术是必须要学习的。也许你会纳闷，为什么已经有了培训机构的大纲却还要去招聘网站调研呢？ 一是因为怕你遇到那种三年课程都不更新的不良机构；而是技
Python 之父：让 Python 速度快 2 倍
Python 之父 Guido van Rossum 想让 Python 速度变得更快，先提升 2倍。
PyCon 2014：机器学习应用占据 Python 的半壁江山
今年的PyCon四月9-17日在加拿大蒙特利尔召开，和其他语言的会议最不同的地方，是Python在学术界的广泛应用，这当然仰仗Python快速的原型实现能力。近来其官方网站发布了大会tutorial部分的视频和幻灯片，其中有很多（接近一半数量）跟数据挖掘和机器学习相关的内容，本文对此逐一介绍。
如何加速 Python 代码？
本文讲述了 5 个提高性能的方法，从使用更好的算法到多处理。
9 月编程语言排行榜：Python 霸榜 Kotlin 排名上升最快
“人生苦短，我选Python。”在过去五年间，Python的受欢迎程度涨幅最大，达18.7%，而 Java 则下跌6.9%。
谷歌发布 Cirq：一个用于量子计算的 Python 开源库
Cirq旨在让嘈杂中型量子计算机（Noisy Intermediate Scale Quantum，NISQ）算法的编写、操作和优化变得更容易。Cirq还支持在本地模拟器上运行这些程序，并计划支持未来的量子硬件和量子云处理器。
R 和 Python，为什么不能二者兼得？
能同时使用 R 和 Python吗？
Python 那么火，到底可以用来做什么？
Python那么火，到底可以用来做什么？
TensorFlow、DMTK 与 SystemML 孰优孰劣
毫无疑问，机器学习是目前数据分析领域最为炙手可热的主题之一，其研究成果早已渗透到了日常生活中，从垃圾邮件过滤到人脸支付，从信用欺诈检测到自然灾害预测等场景无一不活跃着机器学习的身影。但即便机器学习已经得到了广泛的应用，开发人员能够从网上找到很多机器学习算法实现，但是这些代码往往“脏”而“乱”，没有经过大规模的生产验证。幸运的是现在这种窘境已经不复存在了，因为Google、Microsoft和IBM分别发布并开源了自己的机器学习工具包TensorFlow、DMTK和SystemML，每一个项目都是各自公司知识积累的结晶，在其内部发挥着举足轻重的作用，那么这些工具包相互之间又有哪些区别呢？
使用 Amazon SageMaker 运行分布式 TensorFlow 训练
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 经常会在多个主机上使用多个 GPU进行分布式训练。
深度学习框架：2016 年的大盘点
刚刚过去的2016年，回顾这一年，深度学习无疑是2016年最热的词。包括Google、Amazon、Facebook、Microsoft等各大巨头都在不遗余力地推进深度学习的研发和应用。 与BEEVA Labs数据分析师Ricardo Guerrero Gomez-Ol在他的博客上发表了一篇博文，盘点了目前最流行的深度学习框架。他在博文中表示，他写此文的初衷是，他常常听到人们谈论深度学习时，总是问：“我应该从哪里开始呢？”“我听说TensorFlow是最流行的，对吧？”“Caffe很常用，但是我觉得它学起来有点困难。” 因为Ricardo所在的BEEVA实验室，经常和深度学习的许多苦打交道，所以他想分享有趣的发现和感想，帮助那些刚进入深度学习这一迷人世界的人们。 InfoQ整理、结合了Ricardo关于深度学习框架的盘点，写成此文，以飨广大有志于深度学习领域的读者们。
普通程序员如何向人工智能靠拢？
相信看到这篇文章的朋友，几乎都想成为机器学习科学家。 事实上，绝大多数的付费课程，基本上都有完全免费的课程放在另一个地方。我们只是把这些信息整理好，告诉你在哪儿可以找到他们，以及通过什么样的顺序进行学习。 这样，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。 在这里我们推荐一份用户友好型的机器学习教程，你可以通过几个月的学习成为机器学习科学家，完全免费。
2019 年软件开发人员必学的编程语言 Top 3
2019年，如果你还只学Python不够了
怎样让你写的 Python 代码更优雅？
按照《代码整洁之道》的说法，“花在阅读和编码上的时间比远远超过10:1。”
Swift 与谷歌的可微编程项目
两年前，谷歌的一个小型团队开始致力于使Swift成为第一种具有一流语言集成可微编程能力的主流语言。
如何用 Python 构建一个决策树
本文最初发布于Medium网站，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。决策树是一个经久不衰的话题。
如何用霍夫变换算法实现直线检测
本文阐述了一种在图像中寻找直线的算法。
面向机器学习从业人员的新 AWS Deep Learning AMI
在学术界和业界，从框架和算法到新的方法和理论，深度学习技术正在快速发展。
AI 帮写爬虫，真的吗？ CodeWhisperer：当然！
相信我，用上他之后，你的工作效率至少能翻一倍。
京公网安备 11010502039052号 | 产品资质
