“深度學習需要一種新的程式語言” 自 20 世紀 80 年代以來，LeCun 就一直致力於神經網路研究。由於他本人對於神經網路發展的貢獻，所以被冠以 “卷積神經網路之父”

當爬取到Html資料後，可以用正則對資料進行提取，但有時候正則表示式編寫起來不方便，而且萬一寫錯了，可能導致匹配失敗。這時候就需要藉助其他解析工具了。 XML引入 什麼是XML？ XML

轉眼間 2018 年過去了，2018 年對我來說過得真的太快，在過去的一年，沒啥成就感可言，2018 年 5 月份我換了工作，從此 996，大部分時間都投入了工作，勤勤懇懇，沒什麼說的。不過回顧《2018 關

先說明，本文是水文，跟Python也沒關係的，寫著Python，是因為jb用py寫爬蟲比較多； 本文只是簡單介紹個網站如何爬蟲的思路，文章很短，1分鐘看完，沒啥特別的，完~ 講故事啦 為什麼要說這是

背景 模糊測試，是指用隨機壞資料（也稱做 fuzz）攻擊一個程式，然後等著觀察哪裡遭到了破壞。（出自 模糊測試 ）。一直以來都有不少的模糊測試工具，但大多隻集中在資料生成，執行和異常檢測依賴人工，未有比較

都說程式猿是一類不解風情的生物，“賺的多，花的少，死的早”已經成為了程式猿的標誌，“眼鏡、格子衫、垢面蓬頭、拖鞋褲衩”已然也成了程式猿的代表形象，“程式碼、遊戲、老溼”也已經快要成了程式猿的生命。 但！有的

也許你已經覺得自己可以熟練使用python並能勝任許多開發任務，所以這篇文章是在浪費你的時間。不過彆著急，我們先從一個例子開始： i = 0 def f(): print(i) i += 1 p

序言 “幾分鐘就可以建立一個深度學習模型？訓練就要花幾個小時好嗎！我甚至沒有一臺足夠好的機器。”我聽過無數次有抱負的資料科學家這樣說，他們害怕在自己的機器上構建深度學習模型。 其實，你不必在谷歌或

網際網路時代，資訊產生的數量和傳遞的速度非常快，語言文字也不斷變化更新，新詞層出不窮。一個好的新詞發現程式對做NLP（自然預言處理）來說是非常重要的。 N-Gram加詞頻 最原始的新詞演算法莫過於n-g

簡介 本書包括對機器學習中常見問題和不常見問題的演練和解決方案，以及如何利用scikit-learn有效地執行各種機器學習任務。 第二版首先介紹評估資料統計屬性的方法，併為機器學習建模生成合成資料。當您

1月初羅永浩親自操刀的社交軟體聊天寶橫空出世，其“處處可賺錢”的理念在業內引起轟動。只不過聊天寶自發布以來發展的路途似乎不太順利，先是其拉新的邀請連結被微信封殺，其後又有訊息傳出聊天寶簡訊邀請會惹來中國移動的封禁，總

【CNMO新聞】相信許多關注羅永浩的同學對聊天寶這個軟體並不陌生，其中搖錢樹功能是其主打的一個賣點。但是在2月19日，有部分網友表示搖錢樹功能出現嚴重bug，部分使用者在搖錢樹收一次金幣可兌換上百萬現金。

可變型別變數在函式預設值中的一坑，以後大家記得繞著走，話不多說，上程式碼！ 可變型別變數列表測試： def abc(a=[]): a.append(123) print(a) abc()

時間序列建模的加和模型 時間序列是日常生活中其中一種最常見的資料型別。金融市場的價格、天氣、家庭耗能、甚至體重都是可以定期收集資料的例子。幾乎每個資料科學家都會在日常工作中碰到時間序列

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