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一个数据科学家需要哪些核心工具包?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 数据科学家的主要作用是将机器学习、统计方法和探索性分析应用到数据中,来提取见解并帮助制定决策。 编程和计算工具的使用对该角色来说必不可少。 实际上,许多人都用这句名言描述该领域:数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计科学,也比任何统计学家都更擅长软件工程。 如果你正踏上学习数据科学的旅程,或想要提高现有的技能,那么很有必要了解你所需的工具,以便有效的执行这个角色。 在过去的十年中,用于数据科学的Python逐渐流行起来,目前是该领域从业人员最流行的编程语言。在下面的文章中,作者将概述数据科学家使用的核心工具,这些工具主要侧重于基于Python的工具。 1、NumPy NumPy是一个功能强大的库,用于使用Python执行数学和科学计算。 你会发现,许多其他数据科学库都将它作为运行的依赖项,因为它是基础科学软件包之一。 该工具以N维数组对象的形式与数据交互。 它提供了用于处理数组、执行数组运算、基本统计信息和常见的线性代数计算(例如叉和点积运算)的工具。 2、Pandas Pandas库简...

单张图像就可以训练GAN!Adobe改良图像生成方法 | 已开源

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 数据集太小了,无法训练GAN?试试从单个图像入手吧。 最近,来自Adobe和汉堡大学的研究人员,对这个方法做了改进,探讨了几种让GAN在单幅图像提高训练和生成能力的机制。 研究人员将改进的模型称作ConSinGAN。 那么,先来看下ConSinGAN的效果吧。 上图左侧是用来训练的单个图像,右侧是利用ConSinGAN训练后生成的复杂全局结构。 可以看出效果还是比较逼真。 当然,ConSinGAN还可以用来处理许多其他任务,例如图像超分辨率( image super-resolution)、图像动画(image animation),以及图像去雾(image dehazing)。 下面两张就是它在图像协调(image harmonization)和图像编辑(image editing)上的效果。 ConSinGAN是怎么做到的呢? 训练架构优化:并行的SinGAN 首先,我们先来看下SinGAN的训练过程。 SinGAN在图像中训练几个单独的生成网络,下图便是第一个生成器,也是唯一从随机...

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