02 黄盈樟 MicroPython与硬件开发 recv(100) if data: print(str(data, 'utf8'), end='') else: break s.close() 4 物联网全栈开发 介绍物联网开发体系的Python实现 物联网开发体系 THANK YOU 微信: zikr19810 码力 | 23 页 | 1.77 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Python版Offer ,但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”,带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领,相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献,逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件,托管在 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的展示 效果有限,可前往 hello‑algo.com 网页版获得更好的阅读体验。 有少量刷题,对数据结构与算法有朦胧的理解,在 会与不会之间反复横跳,那么这本书就是为你而写! 如果您是「算法老手」,已经积累一定刷题量,接触过大多数题型,那么本书可以帮助你回顾与梳理算法知识 体系,仓库源代码可以被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 如果您是「算法大佬」,希望可以得到你的宝贵意见建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 的困扰点,但这是很正常的,请不要担心。学习中 有一种概念叫“周期性回顾”,同一道题隔段时间做一次,在重复 3 轮以上后,往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面,可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材,不断地丰富知识体系。在 刷题方面,可以开始采用进阶刷题方案,例如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程,本书内容主要对应“第0 码力 | 178 页 | 14.67 MB | 1 年前3
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PyConChina2022-上海-基于Python的深度学习框架设计与实现-刘凡平训练10个epoch后的效果对比图: 预测后分类区域图 测试数据分布 五、思考 n 为什么要设计一个深度学习框架? 切勿以造轮子的初衷去设计深度学习框架,一切均需围绕业务进行。脱离业务的技术体系价值不大。 n 是否存在完美的深度学习框架? 一切以落地场景为根基,满足业务使用即可,不要过度设计,过度设计将会导致框架越来越复杂、 臃肿。 n 实现的深度学习框架与目前主流开源的结果计算结果不一致怎么办?0 码力 | 15 页 | 2.40 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.1.0 Python版Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出 若你是算法初学者,从未接触过算法,或者已经有一些刷题经验,对数据结构与算法有模糊的认识,在会与 不会之间反复横跳,那么本书正是为你量身定制的! 如果你已经积累一定的刷题量,熟悉大部分题型,那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系,仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”,我们期待收到你的宝贵建议,或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 浩斯遗忘曲线”来 复习题目,通常在进行 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶0 码力 | 364 页 | 18.42 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0 Python版Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出 若你是算法初学者,从未接触过算法,或者已经有一些刷题经验,对数据结构与算法有模糊的认识,在会与 不会之间反复横跳,那么本书正是为你量身定制的! 如果你已经积累一定的刷题量,熟悉大部分题型,那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系,仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”,我们期待收到你的宝贵建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 个挑战,但请放心,这是很正常的。 我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目,通常在进行 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶0 码力 | 362 页 | 17.54 MB | 1 年前3
1_丁来强_开源AIOps数据中台搭建与Python的作用不不⽀支持外Join、窗⼝口等 其他OLAP选择: Clickhouse • 性能优越: • 10亿+条规模⽐比商业软件快5倍 • ⽐比MySQL快⼏几百倍 • 稳定可靠,⾮非Hadoop体系, • 类SQL功能 • 缺点: • 聚合结果要在⼀一台机器器内存内 • 缺少完整更更新删除操作 • ⽀支持操作系统有限 ⼤大数据⽅方案开源全景图(部分)与Python作⽤用0 码力 | 48 页 | 17.54 MB | 1 年前3
9 盛泳潘 When Knowledge Graph meet Python structured queries executable on knowledge graph (机器的潜台词:“我”会推理,so easy !)。 所以,通俗的来说,在AI system中:要么从原有的知识体系中直接提取信息来使用,要 么进行推理。 将知识融合在机器中,使机器能够利用我们人类知识、专家知识解决问题,这就是早期 知识工程(Knowledge Engineering)的核心内涵。 Preliminaries0 码力 | 57 页 | 1.98 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Python 版Offer,但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”,带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领, 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言:“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看,这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出 若你是算法初学者,从未接触过算法,或者已经有一些刷题经验,对数据结构与算法有模糊的认识,在会与 不会之间反复横跳,那么本书正是为你量身定制的! 如果你已经积累一定的刷题量,熟悉大部分题型,那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系,仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”,我们期待收到你的宝贵建议,或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 浩斯遗忘曲线”来 复习题目,通常在进行 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶0 码力 | 364 页 | 18.43 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.0.0b4 Python版Offer ,但会引导你探索数据结构与算法的“知 识地图”,带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置,让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领,相信 你可以更加自如地应对刷题和阅读文献,逐步构建起完整的知识体系。 本书中的代码附有可一键运行的源文件,托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限,可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 若您是算法初学者,从未接触过算法,或者已经有一些刷题经验,对数据结构与算法有模糊的认识,在会与 不会之间反复横跳,那么这本书正是为您量身定制! 如果您已经积累一定刷题量,熟悉大部分题型,那么本书可助您回顾与梳理算法知识体系,仓库源代码可以 被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若您是算法大神,我们期待收到您的宝贵建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 道题目,熟悉 主流的算法问题。初次刷题时,“知识遗忘”可能是一个挑战,但请放心,这是很正常的。我们可以按 照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目,通常在进行 3‑5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富知识体 系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的刷题心 得可以在各个社区找到。0 码力 | 329 页 | 27.34 MB | 1 年前3
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