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主要分享Python、爬虫、机器学习、深度学习等相关知识与资源.

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编程语言、人工智能、大数据、云计算
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四十五、Redis数据库学习
@Author：Runsen 文章目录 Redis Redis安装 Redis数据模型 Redis五大数据类型使用 全局key操作 String类型 List类型 Hash类型 Set类型 Sorted Set类型 Redis可视化 Python连接redis Redis Redis是一个开源的使用A...
作者小头像 毛利
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2021-07-15 07:08:08
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sklearn的简单使用
导入数据集 鸢尾花数据集： load_iris() 可用于分类 和 聚类 乳腺癌数据集： load_breast_cancer() 可用于分类 手写数字数据集： load_digits() 可用于分类 糖尿病数据集： load_diabetes() 可用于分类 波士顿房价数据集： load_boston() 可用于回归 体能训练数据集： load_lin...
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2021-07-15 08:20:05
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Python与常见加密方式
Python与常见加密方式 前言 数据加密与解密通常是为了保证数据在传输过程中的安全性，自古以来就一直存在，古代主要应用在战争领域，战争中会有很多情报信息要传递，这些重要的信息都会经过加密，在发送到对应的人手上。 现代 ，在网络发展初期，网络的数据安全性是没有被足够的重视的。事实上，当时为了实现数据可以通过网络进行传输已经耗费了科学家大部分脑细胞，因此在TCP/I...
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2021-07-15 09:38:12
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keras从入门到放弃 (一） 线性回归
什么是keras 中文 https://keras.io/zh/ 英文 https://keras.io/ 与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。 简单的线性回归 Keras 的核心数据结构是 mod...
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2021-07-15 09:41:27
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keras从入门到放弃(三）逻辑回归 softmax
逻辑回归 之前写过逻辑回归，是sklearn的方法，基本一样 https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/88608831 补充一个概念： 交叉商损失函数 交叉商是实际输出概率于期望输出概率的距离，也就是交叉商的值越小，两个概率分布就越接近。 假设概率分布p为期望输出，概率分布q是实际输出，H（p...
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2021-07-15 08:15:13
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六、爬虫中重要的解析库xpath和BeautifulSoup
@Author：Runsen BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，它的使用方式相对于正则来说更加的简单方便，常常能够节省我们大量的时间。 文章目录 BeautifulSoup的使用 节点对象 Tag NavigableString BeautifulSoup Comment ...
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2021-07-15 09:29:53
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keras从入门到放弃(六）多层感知器(神经网络)
多层感知器(神经网络) 从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元 计算输入特征的加权 使用一个激活函数计算输出 单个神经元(二分类) 多和神经元(多分类) 但是单层神经元有缺陷 无法拟合“异或”运算 多去官网https://keras.io/zh/看看 因此多层感知器诞生 生物的
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2021-07-15 07:15:42
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keras从入门到放弃(五）独热编码和顺序编码
上次我们用探究多分类的问题,目标数据做独热编码，用 categorical_crossentropy 来计算softmax交叉熵，但是多分类还可以将目标数据做顺序编码，用 sparse_categorical_crossentropy 来计算softmax交叉熵 没错这次用目标数据做顺序编码来处理之前的iris数据集 导入不讲了 data = pd.read_cs...
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五、JavaScript基础知识，学会操作元素的简单事件（一）
@Author：Runsen @Date：2019/3/23 文章目录 了解JavaScript JavaScript作用 定义变量 获取元素 注意点 简单事件 js操作元素的标签属性 案例 了解JavaScript JavaScript一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支...
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keras从入门到放弃(二）多项回归
多元线性回归 这里有个Advertising.csv 找出TV ， radio ， newspaper 和 sales关系 读入数据 import pandas as pd data = pd.read_csv('Advertising.csv') x = data.iloc[:,1:-1] y = data.iloc[:,-1] 12345 建立层 ...
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