🌍数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 🌍机器学习数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 🌍深度学习数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 🌍TensorFlow数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 🌍PyTorch数据分析实战系列:h...
对于复杂一点点的结构,比如 Python 中的字典,如果我们要依据key进行排序,没办法直接sort,但是我们可以借助sorted函数完成这个任务,比如下例中我们根据商品的名称排序: product_prices = {'Z':9.99,'Y':9.99,'X':9.99} print({key:product_prices[key]forkeyinsorted(product_prices.keys())}) {'X': 9.99,...
PythonShowMeTheCode(0004): 检查单词个数 1. 题目 第0004 题:任一个英文的纯文本文件,统计其中的单词出现的个数。 2. 效果 #---1.txt--- There are moments in life when you miss only one life and one chance to do you want to do.is isn't don't word_d common #---输出--- do: ...
分享一个用AI读论文的小技巧:让AI用代码说明算法原理 | 对于程序员来,talk is cheap, show me the code,代码总是比密密麻麻的文字要好读得多。所以当你看论文一头雾水的时候,不妨让AI用Python伪代码的方式将论文的内容展示给你看。比如我在读有关强化学习的论文时,我就会问AI:“在线 DPO 的训练过程用Pyt...
Show Me the Code Python version. HTML4k2.7k show-me-the-codeshow-me-the-codePublic Forked fromYixiaohan/show-me-the-code Python 练习册,每天一个小程序 965447 Repositories pythonPublic Show Me the Code Python version. Show-Me-the-Code/python’s past year of commit activity...
#第 0013 题: 用 Python 写一个爬图片的程序 from tools import geturlimgs def get_url_imgs(url=None): if url is None: return None tmp = geturlimgs.geturlimgs() tmp.get_imgs(url, "/Users/xieyajie/Desktop/Python/ShowMeCode/xyjxyf/0013/") #第 0014 题: 纯文本文...
Scikit-Learn:最常用的python机器学习算法工具库之一。 Keras:便捷的深度学习神经网络搭建应用工具库。 对于上述两个工具库的用法,大家也可以通过ShowMeAI的文章AI建模工具速查 | Scikit-Learn使用指南和AI建模工具速查 | Keras使用指南来快速查询和使用。
ShowMeAI资讯日报 2022-07-12 期,自动驾驶公司 Autowise.ai 完成两亿元B2轮融资、Barfi 图形化 Python 编程、sematic 开源 ML pipeline 工具箱、Scalecast 时序数据预测工具、『2022 搜狐校园算法大赛』开源方案、『2023届互联网校招信息』汇总、目标检测与YOLO的回顾&前沿、YOLOv7最新论文···Show...
Show-Me-the-Code / python Watch 442 Star 2.8k Fork 2.4k Code Issues 7 Pull requests 44 Projects 0 Security Insights Branch: master Create new file Find file History python/DIYgod/ Cannot retrieve the latest commit at this time. Cannot retrieve the latest commit at this time. ...
ShowMeAI 对课程资料进行了梳理,整理成这份完备且清晰的资料包: 课件/ Slides。PDF版本。覆盖Lecture 1-12所有章节。 代码/ Code。.py文件。覆盖Lecture 1-12所有章节。 作业/ Assignments。PDF+.py文件。Problem Set 0-5,课程学习中的问与答。 拓展阅读材料 / Reading。面向新手的Python学习资源。