02.03 fklearn簡介:Nubank的機器學習庫

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02.03 使用Pandas-Profiling加快探索性數據分析的速度

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如何在AI中檢測偏見

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穩健的無服務器架構是什麼樣的?

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您不瞭解敏捷架構的7件事

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技術債和技術稅

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哈佛,麻省理工,IBM,Google和Microsoft提供的9項免費編程課程

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人工智能和機器學習有什麼區別

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碼農如何通過編程賺更多的錢

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AI如何思考和學習:瞭解AlphaGo (高級)

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如何像CTO一樣開發軟件

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02.01 如何像CTO一樣開發軟件

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我們需要數學嗎?想象沒有它的生活

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為什麼機器學習在嵌入式系統中不那麼成功?

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認識Meena, Google AI的最新聊天機器人技術

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5種可重複的數據科學工具

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01.30 機器學習入門第2章:SVM(支持向量機)—理論

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API設計的七宗罪

JSON 設計 交個朋友吧


01.30 API設計的七宗罪

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2020年及以後的軟件開發趨勢

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01.30 面向軟件工程師的卡爾曼濾波器

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面向軟件工程師的卡爾曼濾波器

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如何在希格斯玻色子上使用AI

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從" Hello World"到" Hello Quantum"

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01.29 從" Hello World"到" Hello Quantum"

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01.29 量子計算的需求,承諾和現實

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01.28 2020年AI的現狀

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機器學習入門第1章:監督學習和樸素貝葉斯分類-第1部分(理論)

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Pandas 1.0的新功能

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Microsoft開源Jericho將使用語言遊戲訓練強化學習

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從頭開始構建數據管道

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在現實世界中擴展機器學習解決方案的實踐課程

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從55,000頁書籍中學到的12堂課

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函數式編程,真香

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01.25 函數式編程,真香

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軟件設計模式指南 創新設計模式:原型

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如何比較機器學習算法

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01.24 LinkedIn的機器學習架構

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圖解二叉樹

文章 數據結構


01.23 針對潛在客戶管理的機器學習

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一文讀懂蒙特卡羅方法和應用貝葉斯推理

美好,一直在身邊 蒙特卡洛


01.23 GraphQL與REST API架構

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簡介圖論算法

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01.22 Pandas讓Python變得更好

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01.22 Python初學者應避免的4個常見錯誤

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在任何IDE中提高編碼速度的5大技巧

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JavaScript ES2018功能示例

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01.21 使用接口是好的設計,還是弊大於利?

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CEO大戰CTO,誰應該對一家初創企業的技術債務負責?

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01.21 在下一個Golang項目中使用環境變量

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將Tensorflow調試時間減少90%

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01.21 一文看懂如何使用(Py)Stan進行貝葉斯推理

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2020年最值得學習的7種編程語言

編程語言 JavaScript Python Dart Stack Overflow Swift語言


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Numba:"大規模優化武器"

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01.19 2020年十大最佳自動化測試工具

Chrome 腳本語言 DevOps JavaScript 軟件 Linux 人工智能 VBScri


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01.19 NoSQL會幹掉SQL嗎?

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軟件工程師的沒落和編碼技工的崛起

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01.15 用TensorFlow 2.0實現基於自編碼器的異常檢測

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一文讀懂主成分分析

經濟 算法 機器學習 技術


一切皆迴歸

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從簡單的方面入手講解機器學習算法(第2部分)

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數據標籤是中國在人工智能大戰中的祕密武器

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6分鐘解釋大部分的機器學習模型

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全棧聽上去已經死去

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01.11 全棧聽上去已經死去

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01.11 等待中的悖論:概率分佈簡介

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01.10 爐石傳說與物理學四大神獸

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2020年數據科學的四大最熱門趨勢

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碼農應避免的常見代碼錯誤

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歐拉常數的歷史(e)

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分分鐘帶你將REST轉換為GraphQL

數據庫 Node.js 跳槽那些事兒 美好,一直在身邊 讀書 GitHub 通信


01.07 關於數學與物理的區別-理查德·費曼(Richard Feynman)

理查德·費曼 數學 物理 康乃爾大學 康奈爾大學 人生第一份工作


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實施商業智能的7個重要因素

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01.05 查找Python中的性能瓶頸

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邏輯編程-重新思考我們的編程方式

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用於拓撲機器學習的Python庫giotto-learn入門

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高效程序員的7種技能

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文藝復興如何通過機器學習擊敗市場

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01.04 利用深度學習實現手繪風格數據可視化的生成

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如何炫酷的使用Python

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算法的力量

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剛哥談架構(四)- 質量屬性對軟件架構的影響

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5個Pandas的高級功能

SQL Pages


12.30 Kubernetes Operator 入門

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12.29 我希望我一開始就知道的5個Python功能

Python UNO 區塊鏈 程序員


12.29 奧卡姆剃刀:使代碼簡潔明瞭

奧卡姆的威廉 算法 維基百科


微服務架構設計

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12.28 強化學習推薦系統

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12.28 剛哥談架構 (二) 我眼中的架構師

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使用Scikit-Multiflow進行增量(在線)學習

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為什麼Python編程非常適合大數據?

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圖解Kubernetes之Ingress

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12.28 為數據科學家提供高級數據可視化的簡便方法

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看看為什麼這些頂級Web開發趨勢和技術將統治2020年

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12.27 看看為什麼這些頂級Web開發趨勢和技術將統治2020年

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12.24 2019年數據可視化軟件的7大趨勢

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理解蒙特卡洛模擬

蒙特卡洛 投資


12.23 想學習一種新的編程語言嗎?選擇Go吧

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12.23 使用Heapster和Splunk監控Kubernetes運行性能

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12.23 我在學習企業架構時學到的東西

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Kafka和Kafdrop的事件流介紹

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為什麼強硬的經理是最好的

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用HTML5構建一個流程圖繪製工具

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前端開發人員在2020年應學習的10件事

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12.13 為什麼使用Apache Pulsar而不是Apache Kafka?

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低效碼農的7個壞習慣

程序員 JavaScript 人生第一份工作 軟件 數據庫 Stack Overflow 設計模式


12.03 是時候放棄設計模式了嗎?

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12.03 2019年MongoDB的三個可供選擇的替代品

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斐波那契數列之美

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2019年面向企業的10種頂級編程語言

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成為高級工程師的最大標誌

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輕鬆擴展你的機器學習能力 Kubeflow

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11.23 每個開發人員都應該知道的11個控制檯命令

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11.22 用Python實現卡曼濾波器

Python 卡爾·高斯 體育 維基百科


微服務中的模式和反模式

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大數據系統數據採集產品的架構分析

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使用開源軟件快速搭建數據分析平臺

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在瀏覽器中進行深度學習:TensorFlow.js (九)訓練詞向量

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在瀏覽器中進行深度學習:TensorFlow.js (八)生成對抗網絡

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25個有用的Python代碼段

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在瀏覽器中進行深度學習:TensorFlow.js (五)構建一個神經網絡

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在瀏覽器中進行深度學習:TensorFlow.js (二)線性迴歸

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