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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》。
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!”。
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。
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。
与过去几十年出现的大多数数据库一样,SQL Server允许开发人员通过创建函数来扩展数据库。但在即将发布的SQL Server 2019之前,SQL Server在执行标量函数时,速度要慢1000倍。
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。
全球各地的程序员都是怎样使用Python?
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。
短短几年,由 MIT CSAIL 实验室开发的编程语言 Julia 已然成为编程界的新宠,尤其在科学计算领域炙手可热。很大部分是因为这门语言结合了 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性,以及其他各种语言的优势于一身。那么你知道为什么 Julia 的速度能做到那么快吗?这并不是因为更好的编译器,而是一种更新的设计理念,Julia 在开发之初就将这种理念纳入其中,而这也是关注“人生苦短”的 Python 所欠缺的。
今天,我们来聊聊递归函数。为啥突然想到递归?其实就从电影名字《恐怖游轮》《盗梦空间》想到了。
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。
本文解读容器和无服务器函数,探索开发人员如何在技术栈中采用它们。
本文来自华为云开发者社区
本文篇幅过长,为方便阅读,分为上下两篇,此篇为下篇。
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。
本文介绍了函数式编程语言及它们的优点。对用函数式编程的区块链协议也做了介绍。