摘要：
代码可读性是评判代码质量的标准之一，有一个衡量代码质量的标准是 Martin 提出的 “WFT” 定律，即每分钟爆出 “WTF” 的次数。你在读别人代码或者做 Code Review 的时候有没有 “WTF” 冲动呢？ 为了帮助开发者统一代码风格，Python 社区提出了 PEP8 代码编码风格，它 阅读全文
2018年5月28日
2018年5月21日
摘要：
传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式，前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等 阅读全文
2018年5月14日
摘要：
为什么数据前面加个大？ 不加大你不点，不加大不时髦，不加大不够大！ 先从一个故事讲起，某养猪场厂长告诉A分析尸，我要看几个数据，你提取一下，一周后给我看看。 A分析尸列出： 猪总数10000、收入500万、净利润180万。 猪场老板一看，说：做的不错，A君好好干。 同样的问题，猪场老板给了B分析尸， 阅读全文
2018年5月7日
摘要：
使用Detectron预训练权重输出 *e2e_mask_rcnn-R-101-FPN_2x* 的示例 从Detectron输出的相关示例 使用Detectron预训练权重输出 *e2e_keypoint_rcnn-R-50-FPN_s1x*的示例 这个代码是按照Detectron的安装架构来实现的 阅读全文
2018年5月2日
摘要：
本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇，将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库。 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下： 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库 阅读全文
2018年4月23日
摘要：
Pandas Pandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改, 阅读全文
2018年4月16日
摘要：
目前市面上，专门做IT审计堡垒机的厂商有很多，他们的产品都有一个特点，那就是基本上每台的售价都在20万以上。像我们做技术的，不可能每次待的公司都是大公司，那么在小公司，是不太可能投资20多万买一台硬件的堡垒机来使用，但是我们如果要规范我们的技术人员的行为规范，那么对技术人员的操作进行审计又是必不可少 阅读全文
2018年4月9日
摘要：
如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask 阅读全文
2018年3月12日
摘要：
Pipenv是Kenneth Reitz在一年多前创建的“面向程序员的Python开发工作流程”，现在已成为管理软件包依赖关系的Python官方推荐资源。 Python软件包安装管理的简要历史 为了正确理解Pipenv解决的问题，有必要了解Python软件包管理的发展历史。 起初，我们有Python 阅读全文
2018年2月5日
摘要：
目的：Shelve模块为任意能够pickle的Python对象实现持久化存储，并提供一个类似字典的接口。 在关系型数据库还过于复杂的情境中，Shelve为你提供了Python对象持久化的另一种方案。 创建一个新的Shelf 使用shelf最简单的方法是使用DbfilenameShelf类，它使用db 阅读全文
