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[Python公开课]零基础玩转Python进阶篇----第二节:Python的异常分析及解决
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 进阶篇 ---- 第二节:Python 的异常分析及解决

[Python公开课]零基础玩转Python进阶篇----第二节:Python的异常分析及解决

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[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第二节:Python的语法基础
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 基础篇 ---- 第二节:Python 的语法基础

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[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第三节:Python的常用语句
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 基础篇 ---- 第三节:Python 的常用语句

[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第三节:Python的常用语句

Python
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[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第七节:Python中的高级函数
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 基础篇 ---- 第七节:Python 中的高级函数

[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第七节:Python中的高级函数

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[Python公开课]零基础玩转Python进阶篇----第一节:Python中的文件操作
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 进阶篇 ---- 第一节:Python 中的文件操作

[Python公开课]零基础玩转Python进阶篇----第一节:Python中的文件操作

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[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第四节:Python的字符串
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 基础篇 ---- 第四节:Python 的字符串

[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第四节:Python的字符串

Python
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[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第六节:Python中的函数
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 基础篇 ---- 第六节:Python 中的函数

[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第六节:Python中的函数

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[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第五节:Python的列表、元组和字典
[Python 公开课] 零基础玩转 Python 基础篇 ---- 第五节:Python 的列表、元组和字典

[Python公开课]零基础玩转Python基础篇----第五节:Python的列表、元组和字典

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《网易公开课》也能被拿来练习 python 爬虫?离谱~

本篇博客是第四遍学习协程相关知识,我们在之前内容积累的基础上,新增加一个异步请求库,该库名称为 aiohttp。

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【Python 训练营】Python 每日一练 ---- 第 2 天:门牌制作

【Python训练营】Python每日一练----第2天:门牌制作

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Python之父宣布退休,但Python仍在吞噬世界
Python 之父宣布退休,但 Python 仍在吞噬世界

10 月 30 日,Python 之父 Guido 宣布退休,离开 Dropbox。他发推文说,“这件事感觉既苦涩又甜蜜:苦涩的是,我马上要离开 Dropbox,现在已经退休;甜蜜的是,在 Dropbox 做工程师期间,我学到很多,比如类型标注就来自这段经历。我会非常怀念在这里工作的日子。”

64岁Python之父:我不退休了,我要去微软
64 岁 Python 之父:我不退休了,我要去微软

Python之父:退休生活太无聊了。

Python正在吞噬世界
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2018 到 2019 年,所有编程语言的流行度都在下滑,除了 Python。Python 为什么会变得越来越火?本文梳理了 Python 的发展史,试图揭示背后的秘密。

全民Python时代,Python程序员如何快速成长进阶?
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微软、谷歌、百度技术大咖这样说……

2019年最新 TensorFlow 学习路线图
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TensorFlow 2.0 的新版本都发布了,你却还不会用?

从零开始,成为数据科学“大咖”

OSDSM即数据科学开源课程,OSDSM能够从理论和技术两方面,帮助你拿下有效利用数据的核心技能。本文介绍了互联网数据科学开源课程、比较了学校教育的短板,给出了新一代课程表。

怒肝半月!Python 学习路线 + 资源大汇总

Python 学习路线 by 鱼皮。

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从算法实现到 MiniFlow 实现,打造机器学习的基础架构平台

基础架构(Infrastructure)相比于大数据、云计算、深度学习,并不是一个很火的概念,甚至很多程序员就业开始就在用 MySQL、Django、Spring、Hadoop 来开发业务逻辑,而没有真正参与过基础架构项目的开发。在机器学习领域也是类似的,借助开源的 Caffe、TensorFlow 或者 AWS、Google CloudML 就可以实现诸多业务应用,但框架或平台可能因行业的发展而流行或者衰退,而追求高可用、高性能、灵活易用的基础架构却几乎是永恒不变的。 因此,今天的主题就是介绍机器学习的基础架构,包括以下的几个方面: 基础架构的分层设计; 机器学习的数值计算; TensorFlow 的重新实现; 分布式机器学习平台的设计。

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