摘要：
字符串的一些对齐, Join, strip, 和拼接性能上用 生成器等小 tips 阅读全文
摘要：
再对TF中, 关键数据结构, 标量, 向量, 矩阵, 张量熟悉,学习过程. 阅读全文
摘要：
张量生成,列表,数组转换, 全为 0, 1 自定义值, 概率分布, 序列等创建张量 阅读全文
摘要：
数值精度访问和修改, dtype, tf.cast( ) 和类型转换, tf.Variable( ) 特殊类型用来跟踪梯度信息. 阅读全文
摘要：
tensorflow 基础数据类型, 数值, 字符串, 布尔等, 核心是认识 张量 tensor, 包括 标量, 向量, 矩阵 .. 和理解属性, 维度, dim, 形状 shap 的实际意义. 阅读全文
摘要：
基础练手题, 输入输出, 选择, 循环, 列表, 字典, 排序, 这些基础小案例 阅读全文
摘要：
批量处理文本表, 计算字段, 索引 loc, 列转行索引 set_index( ) , 跳过行数 skiprows(), 指定列名 columns 等基本操作, 就能完成很多事情 阅读全文
摘要：
用正则 re.compile() 和 re.sub () 进行特殊符号匹配; 用 df.iloc[i, j] 遍历df 单元格, 并 df.iloc[i,j] 直接原地修该, cell 值. 阅读全文
摘要：
体验一下 TensorFlow 导包套路, 获取数据 - 特征工程, 构建网络, 模型训练, 计算梯度, 梯度更新 .. Epoch ..这些流程操作. 阅读全文
摘要：
520 也是学习的一天. 正则多行匹配 和非贪婪 阅读全文
摘要：
字符串搜索和替换, 结合正则表达式 match, findall, sub ..... 阅读全文
摘要：
对上篇线性模型中涉及的 梯度计算 代码进行数学原理推导 阅读全文
摘要：
回顾LR和梯度下降法, 结合MSE来, 代码案例说明. 阅读全文
摘要：
字符串灵活分割, 开头结尾匹配, 如 endswith() 等来代替原来我的 split + rfind + index 的方式 阅读全文
摘要：
字典推导式, 生成器表达式, 字典值筛选合并等. 阅读全文