1、早睡早起，寧吃早餐，不吃夜宵。 2、定期運(yùn)動(dòng)，人生最后拼的是健康。 3、不停地學(xué)習(xí)，建立起自己的讀書計(jì)劃，腦袋里有知識(shí)才能讓你更清醒。 4、每天冥想一會(huì)兒，讓自己腦袋放空...
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
-
如何改變并成為更好的自己？
-
如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類表格數(shù)據(jù)？以客戶流失數(shù)據(jù)為例，看 Tensorflow 2.0 版本如何幫助我們快速構(gòu)建表格（結(jié)構(gòu)化）數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型。 變化 表格數(shù)據(jù)，你應(yīng)該并不陌生。畢竟， Excel 這東...
-
如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分類？興奮 去年， Google 的 BERT 模型一發(fā)布出來，我就很興奮。 因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然語言分類任務(wù)（還專門寫了《如何用 Pytho...
-
樸素貝葉斯以及三種常見模型推導(dǎo)
樸素貝葉斯 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，樸素貝葉斯分類器是一系列以假設(shè)特征之間強(qiáng)（樸素）獨(dú)立下運(yùn)用貝葉斯定理為基礎(chǔ)的簡單概率分類器。 樸素貝葉斯算法Naive Bayes定義中有兩個(gè)關(guān)鍵定...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)（6）——決策樹前言： 通過第前面的學(xué)習(xí)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型創(chuàng)建的流程，并且知道了機(jī)器學(xué)習(xí)要做的事情是找到目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化它，通過每次迭代都使目標(biāo)函數(shù)值最小，最優(yōu)解就是目標(biāo)函數(shù)最小化時(shí)侯對應(yīng)...
-
深入理解React、Redux
React+Redux非常精煉，良好運(yùn)用將發(fā)揮出極強(qiáng)勁的生產(chǎn)力。但最大的挑戰(zhàn)來自于函數(shù)式編程（FP）范式。在工程化過程中，架構(gòu)（頂層）設(shè)計(jì)將是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。要不然做出來的東...
-
Python史上最全開發(fā)總結(jié)
兩本不錯(cuò)的書： 《Python參考手冊》：對Python各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模塊，特性介紹的比較詳細(xì)。 《Python核心編程》：介紹的比較深入，關(guān)鍵是，對Python很多高級(jí)特性都有介...
