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“从来如此,便对么?”,鲁迅先生在《狂人日记》中借狂人之口在月光下发出的质疑与呐喊,是的,从来如此,一般人的思维模式就是从来如此,以高数为例子,我们大抵都是先从数分、线代、解几去学泛函、抽代、拓扑等,其实就是按照标准路子来,这样做理论上可以
本文节选自张玉宏著的《Python极简讲义:一本书入门数据分析与机器学习》。
Facebook开源了一个名为Python Test Runner(ptr)的新项目,允许开发人员运行Python单元测试套件。ptr和现有测试运行器之间的主要区别在于ptr通过爬取存储库查找一定的Python项目,这些项目带有的单元测试在安装文件中已经定义过。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行了比较。
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。
全球各地的程序员都是怎样使用Python?
虽然还不至于替代 TensorFlow,但已经有 Reddit 网友对 JAX 寄予厚望,并表示“早就期待能有一个可以直接调用 Numpy API 接口的库了!”,“希望它可以取代 TensorFlow!”。
这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言,并帮助您确定哪种语言最适合您。
本文将讨论 Python 中的一些顶级库,开发人员可以使用这些库来解析、清理和表示数据,并在现有应用中实现机器学习。
这是我在面试生涯中使用的第一个面试题,也是第一个被泄露和禁用的面试题。我很喜欢这个面试题,因为它有很多有趣的地方。
尽管Python事实上并不是一门纯函数式编程语言,但它本身是一门多范型语言,并给了你足够的自由从函数式编程方式中受益。fn.py类库就是为了帮助Python开发者使用函数式编程方式开发而诞生的。
大多数编程语言中都有数组这种基本数据结构,它在许多算法中都有广泛的运用。
最近zer0n和bamos在GitHub上发表了一篇文章,对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。
大批企业都在模仿谷歌的面试风格,所以这篇文章也能帮你应付其他大型科技公司的面试。
Transformer 在自然语言处理中,是如何工作的?
机器学习早已在许多产品中发挥过威力了,我们日常就与很多打过交道,从像苹果的Siri和谷歌的Now之类的“智能”助手,到像亚马逊建议买新产品的推荐引擎,再到谷歌和Facebook使用的排名系统,凡此种种,不一而足。最近,机器学习由于“深度学习”的进展闯入了公众视野,这些进展包括AlphaGo击败了围棋大师李世乭,以及围绕图像识别和机器翻译方面骄人的新产品。在本系列的文章中,我们将介绍在机器学习方面强大而又可以普遍应用的技术。
Ruby的下一个重大版本Ruby 1.9已经整装待发,新版本预计将在08年元旦到来之前发布。尽管Ruby 1.9给出了诸多的改进,但仍旧不能完全代表未来Ruby 2.0版本发布时的模样。在Ruby的SVN存储库的HEAD版本之中,Ruby开发团队正在不断尝试一些新奇的改进和完善。