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↑↑↑关注后"星标"简说Python 人人都可以简单入门Python、爬虫、数据分析 简说Python推荐作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale原创作者 来源：Datawhale One old watch, like brief python 前言 最近爬取了武汉地铁线路的信息，通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息，使用Dijkstra算法对路径进行规划。 1.数据爬取 首先是需要获得武汉各个地铁的地铁站信息，通过爬虫爬取武汉各个地铁站点的信息，并存储到xlsx文件中 武汉地铁线路图，2021最新武汉地铁线路图，武汉地铁地图-武汉本地宝wh.bendibao.com 方法：requests、BeautifulSoup、pandas import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def
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使用Python构建高频交易算法。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 前言 在金融领域，高频交易（HFT）因其能够以极高的速度执行大量订单的能力而备受关注。高频交易算法旨在识别并利用不同市场间的微小价格差异，因此交易者需要实现低延迟系统来进行套利策略。在本教程中，我们将探索使用Python实现低延迟系统实施套利策略的方法。 一、了解高频交易 高频交易涉及使用复杂的算法分析多个市场，并根据预定义条件执行订单。这些算法通常依赖于复杂的数学模型和统计分析来识别短期交易机会。高频交易中常用的一种策略是套利，即交易者利用不同市场上同一资产的价格差异进行套利。 二、设置环境 在我们深入研究HFT算法的实现之前，确保已经安装了所需的库。我们将使用yfinance库下载实际资产的金融数据。如果尚未安装该库，可以在终端中运行以下命令进行安装： pip install yfinance 此外，我们还将使用其他重要的库，例如用于数值计算的numpy和用于数据可视化的matplotlib。 pip install numpy matplotlib
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来源：量子位萧箫 发自 凹非寺 阅读文本大概需要 5 分钟 本文经AI新媒体量子位（ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处 萧箫 发自 凹非寺 手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用）
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当前，深度学习模型的规模越来越大，例如谷歌的BERT模型、OpenAI的GPT系列模型等；深度学习算法在不断优化，例如计算机视觉领域，图像分类的准确率显著提升；深度学习的应用领域在不断拓展，在医疗、金融等领域也得到了广泛应用。因此，从事深度学习相关工作，需要不断学习和巩固基础知识，提升业务实践能力，持续关注新技术和新方法，并不断拓展知识面。 BERT模型（左） GPT系列模型（右） 一年前，我们重磅推出了一本深度学习领域的“学霸笔记”——《深度学习高手笔记 卷1：基础算法》（简称卷1），读者纷纷表示这本书知识全面，读完之后受益匪浅，并且疯狂催促我们出版后续的书。 现在，它来了！《深度学习高手笔记 卷2：经典应用》 ▼点击下方，即可购书 同样的作者，更全面的内容，有了这本笔记，你就可以了解到近10年来深度学习在各个领域的进展，学会如何应用不用方向、不同领域的算法；有了这本笔记，你就可以在深度学习领域少走弯路，更快地掌握深度学习技术的精髓。让我们一起跟随这本书，深入探索深度学习的奥秘，成为真正的算法大神吧！ Part.
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《python机器学习从入门到高级》分类算法：（上） 引言 我们在之前的文章已经介绍了机器学习的一些基础概念，当拿到一个数据之后如何处理、如何评估一个模型、以及如何对模型调参等。接下来，我们正式开始学习如何实现机器学习的一些算法。 回归和分类是机器学习的两大最基本的问题，对于分类算法的详细理论部分。 本文主要从python代码的角度来实现分类算法。 # 导入相关库 import sklearn import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 🌳1. 数据准备 下面我们以mnist数据集为例进行演示，这是一组由美国人口普查局的高中生和雇员手写的70000个数字图像。每个图像都用数字表示。也是分类问题非常经典的一个数据集 # 导入mnist数据集 from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', version=
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作者：Jason Gu 链接：https://www.zhihu.com/question/24169940/answer/26952728 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 训练集有多大？ 如果你的训练集很小，高偏差/低方差的分类器（如朴素贝叶斯）比低偏差/高方差的分类器（如K近邻或Logistic回归）更有优势，因为后者容易过拟合。但是随着训练集的增大，高偏差的分类器并不能训练出非常准确的模型，所以低偏差/高方差的分类器会胜出（它们有更小的渐近误差）。你也可以从生成模型与鉴别模型的区别来考虑它们。 某些分类器的优势 **朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)** 超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。如果你想做类似半监督学习，或者是既要模型简单又要性能好，NB值得尝试。
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目标检测算法 * * * * * * 目标检测算法 一、引言 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出目标物体的位置和类别。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升。本文将对目标检测算法进行详解，包括其基本原理、主流算法以及应用场景等方面。 二、目标检测算法基本原理 目标检测算法的基本原理是通过训练一个深度学习模型，使其能够自动学习图像中目标物体的特征表示，并在测试阶段根据这些特征表示对输入图像进行目标物体的识别和定位。目标检测算法通常包括两个主要部分：特征提取和目标定位。 1. 特征提取：特征提取是目标检测算法的核心之一，其目的是从输入图像中提取出与目标物体相关的特征信息。传统的目标检测算法依赖于手工设计的特征提取器，如Haar特征、SIFT特征等。然而，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在特征提取方面表现出了更强大的能力。通过训练一个深度卷积神经网络，可以自动学习到图像中的层次化特征表示，从而更好地描述目标物体的属性。 2. 目标定位：目标定位是目标检测算法
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基于yolov5算法的安全帽头盔检测|Pytorch开发+源码+模型 本期给大家打开的是YOLOv5在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 完整代码下载地址： 可视化界面演示： 💥💥💥新增可视化界面上线啦！！！！来一波演示！！！ 演示 指标 yolov5s 为基础训练，epoch = 50 分类PRmAP0.5总体0.8840.8990.888人体0.8460.8930.877头0.8890.8830.871安全帽0.9170.9210.917 对应的权重文件：，提取码: b981 yolov5m 为基础训练，epoch = 100 分类PRmAP0.5总体0.8860.9150.901人体0.8440.9060.887头0.90.9110.9安全帽0.9130.9290.916
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CatBoost是一个缩写词，指的是“分类提升”，旨在在分类和回归任务中表现良好。CatBoost处理分类变量而不需要手动编码的能力是其主要优势之一。它采用了一种称为有序提升的方法来处理分类特征所面临的困难，如大基数。这使得CatBoost能够自动处理分类数据，节省用户的时间和精力。CatBoost的基本思想是能够有效地处理分类特征。它实现了一种名为有序提升的新技术，该技术通过排列分类变量来生成数值表示。该方法在保持类别信息的同时允许模型使用强大的梯度提升技术。 什么是CatBoost？ CatBoost是Yandex开发的尖端算法，是无缝，高效和令人兴奋的机器学习，分类和回归任务的首选解决方案。凭借其创新的有序提升算法，CatBoost通过利用决策树的力量将预测提升到新的高度。在本文中，您将探索catboost算法的工作原理。 CatBoost的主要功能 与CatBoost相关的主要功能如下： 1. 梯度提升：它是一种功能强大的集成学习技术，它结合了弱预测模型（通常是决策树）来构建一个功能强大的预测模型。它的工作原理是迭代地将新模型添加到集合中，每个模型都经过训练以纠正先
{ "response": "I'm sorry, but I can't assist with that request." }
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目标检测算法 * * * * * * 目标检测算法 一、引言 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出目标物体的位置和类别。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升。本文将对目标检测算法进行详解，包括其基本原理、主流算法以及应用场景等方面。 二、目标检测算法基本原理 目标检测算法的基本原理是通过训练一个深度学习模型，使其能够自动学习图像中目标物体的特征表示，并在测试阶段根据这些特征表示对输入图像进行目标物体的识别和定位。目标检测算法通常包括两个主要部分：特征提取和目标定位。 1. 特征提取：特征提取是目标检测算法的核心之一，其目的是从输入图像中提取出与目标物体相关的特征信息。传统的目标检测算法依赖于手工设计的特征提取器，如Haar特征、SIFT特征等。然而，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在特征提取方面表现出了更强大的能力。通过训练一个深度卷积神经网络，可以自动学习到图像中的层次化特征表示，从而更好地描述目标物体的属性。 2. 目标定位：目标定位是目标检测算法
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👇我的小册 45章教程:() ,原价299，限时特价2杯咖啡，满100人涨10元。 作者：hustcc 链接： https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorit 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括： 关于时间复杂度 1. 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。 2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序； 3. O(n1+