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Daily DeepLearning
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Détruire quotidien
Cours d'ordinateur de base
Structure de données
01 Évaluation des concepts de base et des algorithmes
02 table linéaire
03 pile et file d'attente
04 arbre et arbre binaire
05 photos
06 Recherche
07 Trier
système opérateur
01 Concepts de base du système d'exploitation
02 Développement et classification des systèmes d'exploitation
03 Environnement d'exploitation du système d'exploitation
04 Processus et threads
05 Planification du processeur
06 Synchronisation du processus
07 impasse
08 Concept de gestion du contenu
09 Gestion de la mémoire virtuelle
10 bases du système de fichiers
Réseau informatique
01 Présentation du réseau informatique
02 Système de structure de réseau informatique
03 Bases de communication
Le code de 04nei et le théorème de Shannon
05 Medium de transmission
06 Équipement de couche physique
07 Fonctions de la couche de liaison de données
?Python
Démarrage rapide
Day01: variables / chaînes / nombres et opérateurs
Day02: liste / tuple
Day03: dictionnaire / set
Day04: si / boucle
Day05: Fonction d'appel / définition de la fonction / paramètres de fonction
Day06: itération / générateur de liste / générateur / iter
Day07: fonction avancée / fonction de retour / fonction anonyme / décorateur
Day08: cours et instances / accès / héritage restreint et polymorphisme
Day09: __slots / @ propriété / multi-inhérence / classe personnalisée / cours d'énumération
Jour10: Gestion des erreurs / débogage / test de documents / test unitaire
Day11: Fichiers de lecture et d'écriture / stringio / opération
Jour12: multi-processus / multi-thread / threadlocal
Jour13: DateTime / Collections / Struct
Jour14: Coroutines / Async / Async / Await / AIOHTTP
Jour15
Utilisation de packages de sciences de données
nombant
Créer NDARRAY
Types et opérations de données
Indexation et tranchage
Opération de matrice
pandas
Chargement des données
Sélection de lignes
indice
Filtre
Mettre à jour les lignes
Ajouter des lignes et des colonnes
Tri de données
Agrégation de données
Nettoyez les données
Données de temps
matplotlib
Diagramme linéaire
photo de barre
Graphique à tarte
image de pile
Remplissage linéaire
Image historique
Diagramme de points
Diagramme de synchronisation
Sous-picture
«Théorie de l'apprentissage de la machine
Régression logique
Algorithme EM
Apprentissage intégré
Forêt aléatoire et GBDT
ID3 / C4.5
K-means
Voisin de genoux
Bayes
xgboost / LightGBM
Boîtement de gradient
Arbre stimulant
Retour à l'arbre
Xgboost
Classification GBDT
Retour GBDT
LightGBM
Catboost
? ♀️ La théorie de l'apprentissage
Word2vec
Bac à lot
Abandonner
CNN
RNN
LSTM
Attention
Elmo
Transformateur
Bert
Albert
Xlnet
? ️Nlp lié
théorie
Word2vec
LSTM
Elmo
Albert
Xlnet
? `Bataille de l'apprentissage machine pratique
nombant
Créer NDARRAY
Types et opérations de données
Indexation et tranchage
Opération de matrice
pandas
Chargement des données
Sélection de lignes
indice
Filtre
Mettre à jour les lignes
Ajouter des lignes et des colonnes
Tri de données
Agrégation de données
Nettoyez les données
Données de temps
matplotlib
Diagramme linéaire
photo de barre
Graphique à tarte
image de pile
Remplissage linéaire
Image historique
Diagramme de points
Diagramme de synchronisation
Sous-picture
? ♀️ Bataille pratique de l'apprentissage en profondeur
tensorflow
Helloword
Basique
linéaire_régression
Logistic_regression
world2vec
Classification d'image de base
Classification du texte TFHUB
pytorch
commencer
autograd
NeuralNetworks
Liés aux mégadonnées
Hadoop
introduire
Construction de cluster 01
Construction de cluster 02
Construction de cluster 03
HDFS01
HDFS02
Ruche
? Étape sur l'offre
Day01: recherche dans un tableau 2D
Day02: substitution de cordes
Jour03
Jour04
Day05
Jour06
Jour07
Jour08
Jour09
Jour10
Jour11
Jour12
Jour13
Jour14
Jour15
Contact de travail:
[email protected]
Développer
Informations supplémentaires
Version
1.0.0
Type
Autre code source
Date de mise à jour
2025-04-19
taille
29.75MB
Provenant de
Github
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