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【完全指南】6个月,每周10-20小时,零基础掌握深度学习

必备条件 你愿意在接下来的6个月每周花费10-20小时 你已经有一些编程技能。在学习过程中,你应该能够轻松学会Python,以及云的知识(假设没有Python和云的背景)。 已经接受过一些数学教育(代数、几何等)。 能够访问互联网和使用计算机。 6个月,循序渐进5个步骤掌握深度学习 第1步 我们通过开车来学习驾驶,而不是通过学习离合器和内燃机的工作原理。至少最开始不是这样。学习深度学习时,我们将遵循同样的自上而下的方法。 作为入门,学习fast.ai的“给程序员的深度学习课程-Part 1”[1]。这需要花费4-6周的时间。这个课程有一个在云上运行代码的实践。Google Colaboratory[2]提供免费的GPU接入,其他的选项还有Paperspace,AWS,GCP,Crestle和Floydhub。所有这些都很好用。你不用开

seaborn学习笔记

数据集的可视化展示对于分析数据集内在的规律有着很大帮助,因此我想着先学习一点matplotlib和seaborn的画图操作。 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from scipy import stats,integrate from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 加载数据集: Data = load_boston() X=pd.DataFrame(Data["data"]) y=pd.DataFrame(Data["target"]) Data=pd.DataFrame(np.hstack((X,y))) data=pd.read_csv("Desktop/creditcard.csv") iris_data = sns.load_dataset('iris') Data.columns=['a','b','c','d','e','f','g','h',...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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