来自 |知乎 作者 |seven链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/79552594编辑 |机器学习算法与自然语言处理本文仅作学术分享，如有侵权，请联系删除最近在系统地接触学习NER，但是发现这方面的小帖子还比较零散。所以我把学习的记录放出来给大家作参考，其中汇聚了很多其他博主的知识，在本文中也放出了他们的原链。希望能够以这篇文章为载体，帮助其他跟我一样的学习者梳理、串...
作者丨Liana Mehrabyan转自| 机器之心 参与 | Panda数据可以帮助我们描述这个世界、阐释自己的想法和展示自己的成果，但如果只有单调乏味的文本和数字，我们却往往能难抓住观众的眼球。而很多时候，一张漂亮的可视化图表就足以胜过千言万语。本文将介绍 5 种基于 Plotly 的可视化方法，你会发现，原来可视化不仅可用直方图和箱形图，还能做得如此动态好看甚至可交互。对数据科学家来说，讲故...
整理 | 程序员的那些事（id：iProgrammer）雷军的代码像诗一样优雅↓↓↓有些网友在评论中质疑，说雷军代码不会是「屎」一样优雅吧。说这话的网友，也许是开玩笑的，也许是真没看过雷军写过的代码。在 2011 年的时候，我们在微博转过雷军在 1994 年写的一段完整的汇编代码。雷军这段汇编代码，有程序员评价「如今能写出这么高质量的代码的程序员恐怕也不多」。后来雷军在转发我们微博时还补充说：「这...
来自 | CSDN博客作者 | zsx_yiyiyi编辑 | python大本营，Python与算法社区本文汇集了在数据分析和可视化中最有用的25个Matplotlib图。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。1.关联散点图带边界的气泡图带线性回归最佳拟合线的散点图抖动图计数图边缘直方图边缘箱形图相关图矩阵图2.偏差发散型条形图发散型文本发散型...
转自 |募格学术本文由募格学术综合自中国教育在线、网易教育、百度百科、网易新闻等5月22日，美国商务部再次扩充了出口管制“实体清单”的成员名单，这次共有33家中国公司和机构被列入名单。至此，被列入美国商务部“实体清单”的中国公司和机构达到147家，数量上仅次于俄罗斯。美国商务部网站截图在这份“实体清单”上，除了各大企业，我们注意到还有13所中国高校也在其中。 什么是“实体清单”？实体清单，是美国为...
来自| 知乎 作者 |BINGO Hong链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/67832773编辑 | 深度学习这件小事本文经作者授权转载，仅作学术交流，请勿二次转载1. 时间序列基本规则法-周期因子法a. 提取时间序列的周期性特征进行预测参考：时间序列规则法快速入门https://www.jianshu.com/p/31e20f00c26f?spm=5176.12...
白交发自 凹非寺转自 |量子位你想学机器学习吗？这里有一个入门贴适合你。什么神经网络、随机森林、计算机视觉通通一网打尽。这个Facebook软件工程师做了一个入门贴。专为基础为零的初学者打造。有基础的同学，也可以来看看加深一下理解。我们就以神经网络为例先来一睹为快吧！ 神经网络概论作者说，神经网络并不复杂！“神经网络”一词很流行，人们通常认为它很难，但其实要简单得多。是不是这样呢？先看再说。神经网...
转自 |新智元编辑 | 舒婷、雅新【导读】近年来，无代码开发日渐流行。非专业的人员现在也能够参与到开发中了！越来越多的企业选择了无代码开发平台，以提高工作的效率，互联网企业或因无代码/低代码开发迎来「新时代」。世界正变得由软件驱动。对于IT部门而言，这意味着对软件的需求不断增长，以满足不断变化的需求。用户对可用性有很高的期望，并要求业务运营具有更大的灵活性。频繁的更新和升级是「新常态」——这意味着...
来自 |知乎 作者 |陈见耸链接 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/104040055编辑 | 深度学习这件小事本文仅作学术交流，如有侵权，请联系后台删除1. 引言对抗训练（adversarial training）是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中，样本会被混合一些微小的扰动（改变很小，但是很可能造成误分类），然后使神经网络适应这种改变，从而对对抗样本具...
来源 | vice编译 | lin出品 |大数据文摘还记得小时候电视上的彩条吗？你有没有好奇过这个暴露年龄的彩条为什么长成这样？其实，这些彩条的每个部分都有一个特定的目的。在本文中我们来讲一下它是怎么产生的。你也许没听过诺伯特·拉基(Norbert D. Larky)和大卫·霍姆斯(David D. Holmes)，但你小时候肯定见过他们的作品。是的，当年假如电视台出了故障，需要填补一些播放时间的...
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