Python
TowardsDataScience-博客中文翻译-2019-十-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（十） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 AutoML:来自 OptiWisdom 的端到端介绍 原文：https://towardsdatascience.com/automl-end-to-end-introduction-from-optiwisdom-c17fe03a
TowardsDataScience-博客中文翻译-2019-三十三-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（三十三） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 如何用 Python 编写公平抛硬币的代码 原文：https://towardsdatascience.com/how-to-code-a-fair-coin-flip-in-python-d54312f33da9?source=
TowardsDataScience-博客中文翻译-2019-十六-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（十六） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 将点连接起来(Python、Spark 和 Kafka) 原文：https://towardsdatascience.com/connecting-the-dots-python-spark-and-kafka-19e6beba64
TowardsDataScience-博客中文翻译-2019-十一-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（十一） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 模型背后:贝塔、狄利克雷和 GEM 分布 原文：https://towardsdatascience.com/behind-the-models-beta-dirichlet-and-gem-distributions-526b11
TowardsDataScience-博客中文翻译-2019-十三-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（十三） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在 Pyspark 中使用 MLlib 构建 ML 应用程序 原文：https://towardsdatascience.com/building-an-ml-application-with-mllib-in-pyspark-pa
MIT-6-0001-Python-计算和编程入门第三版-二-
MIT 6.0001：Python 计算和编程入门第三版（二） 原文：zh.z-lib.gs/md5/b81f9400901fb07c6e4e456605c4cd1f 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 第八章：测试和调试 我们不想提起这一点，但庞格洛斯博士⁴⁹错了。我们并不生活在“所有可能世界中最好的世界”里。有些地方降雨太少，有些地方降雨太多。有些地方太冷，有些地方太热，有些
MIT-6-0001-Python-计算和编程入门第三版-一-
MIT 6.0001：Python 计算和编程入门第三版（一） 原文：zh.z-lib.gs/md5/b81f9400901fb07c6e4e456605c4cd1f 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 前言 本书基于自 2006 年起在 MIT 开设的课程，并自 2012 年起通过 edX 和 MITx 作为“大规模在线开放课程”（MOOCs）提供。第一版基于一个学期的课程。然
MIT-6-0001-Python-计算和编程入门第三版-四-
MIT 6.0001：Python 计算和编程入门第三版（四） 原文：zh.z-lib.gs/md5/b81f9400901fb07c6e4e456605c4cd1f 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 第二十四章：机器学习速览 世界上的数字数据量以难以人类理解的速度增长。自 1980 年代以来，世界的数据存储能力每三年大约翻一番。在你阅读本章所需的时间里，世界上的数据存储将增加
MIT-6-0001-Python-计算和编程入门第三版-三-
MIT 6.0001：Python 计算和编程入门第三版（三） 原文：zh.z-lib.gs/md5/b81f9400901fb07c6e4e456605c4cd1f 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 第十五章：动态规划 动态规划是理查德·贝尔曼在 1950 年代发明的。不要试图从其名称中推测任何关于该技术的内容。正如贝尔曼所描述的，名称“动态规划”被选择是为了掩盖政府赞助者“
驴老师播客笔记-二十五-
驴老师播客笔记（二十五） 很多人觉得经济不好，做C端生意就赚不到钱了 - P1 - 赏味不足 - BV1pT421z7UY 啊大家好啊，这个我又在空隙当中啊，给大家哼找了一个主题啊，呃那个这两天啊，因为咨询的小伙伴呢也跟我提到了这个东西啊，我觉得额当中还有些误区，我正好给大家再强调一下啊，就是说啊很多人觉得经济不好啊。 但是做C端的生意呢就赚不到钱啊，这个事呢，这里面还包括了就是政企和组织端的啊，
驴老师播客笔记-二十四-
驴老师播客笔记（二十四） 应试教育的“应”和“试”的问题，欢迎讨论啊 - P1 - 赏味不足 - BV1UK4y1i7WH 啊大家好啊，这个我已经在杭州了对吧，首先啊我先说两个两个事儿啊。 第一个事儿呢，就是我觉得我还是蛮喜欢大家讨论的啊，蛮好啊。 非常的开心啊，大家在这个评论区，真的我这个发自内心的说啊，哎呀呀呀傻了，是不是再放大一次，就是嗯这是第一个事儿啊。 然后第二个事呢就是另外我补充
驴老师播客笔记-九-
驴老师播客笔记（九） 从0到1咨询盈利篇5：最难的是面对客户的临场发挥 - P1 - 赏味不足 - BV1k94y1b7qa 好啊这个盈利篇五应该就到这里结束了，我应该整个闭环应该也差不多了啊，应该没有六了。 嗯啊这个对差不多吧。 那最难的呢其实是面对客户的临场发挥，也就是因为前面四个我们说的是准备嘛对吧，那么到第五个呢，就我们开始说啊，就是说要开始干了啊。 好那开始干了对吧，那么临场发挥呢
驴老师播客笔记-二十三-
驴老师播客笔记（二十三） 应届生商业专题：不做奸商，能不能活得下去 - P1 - 赏味不足 - BV1m841197tQ 好大家好啊，这个今天呢这个话题哦是这样子的，首先先声明啊，我跟大家就是总结总结其中的商业模式啊，没有任何别的意思啊，不要有任何的人觉得我这个针对这个up主啊，或者怎么样子。 那么今天早上呢啊先说这个主题哇。 哦主题呢就是说啊我想看看我不做奸商啊，能不能活得下去对吧，呃首先先说
驴老师播客笔记-三十-
驴老师播客笔记（三十） 我来更新下区块链和web3就业和发展现状 - P1 - 赏味不足 - BV1yG2VYNEgE 好大家好咳，呃，今天呢主要是来跟大家更新一下，这个区块链和web3行业的一个现状，呃怎么说呢，因为有小伙伴提出来，包括昨天评论区也有人提到这个smart contract对吧。 就是智能合约呃，就就就正好再说一下啊，呃首先新的活动已经定了好吧，本月19号就下周六在广州好，那么
chainlit 实际部署一些问题
chainlit内部基于了socket.io 进行消息处理，socket.io 是有一些缺陷的，但是也有相关的解决方法，同时 对于启动的入口是加载的一个python 文件，这个处理上是动态加载里边的方法到chainlit 运行环境的 内部一些处理 load 模块处理 def load_module(target: str, force_refresh: bool =
利用Vue3的axios+Python的flask实现前后端交互功能
1 功能实现 1.1 功能 在网页中输入两个数字后，点击计算按钮在线计算（注意不是在浏览器端）获得两数之和。 1.2 思路 前端使用vue3的axios向服务器发送post请求，利用flask框架使python服务器返回计算后的数值，赋给前端的变量，最终在浏览器上显示。 2 前端部分： 2.1 html 这里在input中使用了vue3的v-model属性，作用是双向绑定，即将输入框中的数据分
揭秘 FineVideo 数据集构建的背后的秘密
开放视频数据集稀缺，因此减缓了开源视频 AI 的发展。为此，我们构建了 FineVideo，这是一个包含 43,000 个视频的数据集，总时长为 3,400 小时，并带有丰富的描述、叙事细节、场景分割和问答对。 FineVideo 包含高度多样化的视频和元数据集合，使其成为训练模型理解视频内容、训练扩散模型从文本描述生成视频或使用其结构化数据作为输入训练计算机视觉模型的良好素材。 等等，你还没有看
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码，我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。 文章目录
Issac_GYM对Go2机器人的仿真心得
override 覆盖 torques 扭矩 1 args()参数信息等 这里对 train等参数的调用情况进行了说明 比如： 其中check_point 保存的一组训练参数 check_point = 50 num_envs = 64 同时进行64个环境一起训练 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
454_四数相加Ii
454_四数相加Ii 【问题描述】 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足： 0 <= i, j, k, l < n nums1[i] + nums2[j] + nums3[k] + nums4[l] == 0 提示： n == nums1.length n ==
【转载】scipy.stats.norm.ppf —— 分位点函数（CDF的逆）（也被用作“标准偏差乘数”）
原文地址： scipy.stats.norm.ppf() 分位点函数（CDF的逆）（也被用作“标准偏差乘数”） 即累计分布函数的逆函数（分位点函数，给出分位点返回对应的x值）。 scipy.stats.norm.ppf(0.95， loc=0，scale=1)返回累积分布函数中概率等于0.95对应的x值（CDF函数中已知y求对应的x）。 本博客是博主个人学习时的一些记录，
python统计人的视角(1)——python基础
3D画图 kronecher乘积 (克罗内克积) 本博客是博主个人学习时的一些记录，不保证是为原创，个别文章加入了转载的源地址，还有个别文章是汇总网上多份资料所成，在这之中也必有疏漏未加标注处，如有侵权请与博主联系。 如果未特殊标注则为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议。
局部加权回归（Lowess）
代码示例：（源自：https://blog.csdn.net/weixin_71158509/article/details/136060826） 参考： http://www.360doc.com/content/23/1114/09/1103876076_1103876076.shtml https://blog.51cto.com/u_14405/10716690 https://b
Transformer的Pytorch实现【1】
使用Pytorch手把手搭建一个Transformer网络结构并完成一个小型翻译任务。 首先，对Transformer结构进行拆解，Transformer由编码器和解码器（Encoder-Decoder）组成，编码器由Multi-Head Attention + Feed-Forward Network组成的结构堆叠而成，解码器由Multi-Head Attention + Multi-Head
Python 潮流周刊#72：Python 3.13.0 最终版已发布！（摘要）
本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。 分享了 14 篇文章，12 个开源项目，4 则音视频，全文 2300 字。 以下是本期摘要： 🦄文章&教程 ① Python 3.13.0 最终版已发布！ ② 关于 Pyth