讀書會社群里的小伙伴已經輸出10篇以上的復盤，看著每個人的進步，真的很為大家高興。梳理這半年，我的進步與結果清晰可見。 復盤過去，思考未來是為了讓我們成長更快。 關于閱讀與寫...
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2019年上半年復盤過去，思考未來 -
用Python分析許嵩的歌01 前言 是否還記得斷橋殘雪，一聽就是一下午是否還記得認錯，上課前必點歌曲是否還記得素顏，同桌那清秀的臉龐 最近許嵩在開演唱會，借此機會，聽著許嵩的歌，做了這篇分享，不禁唏...
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Python高效辦公|ArcGIS批量編碼01 前言 首先給各位讀者道個歉，公眾號停更了半個月。不過，羅羅攀滿血復活，從這周起，開始重新更新，每周一、三、五早上9點20，不見不散。 其次，感謝故人兄對于本篇文章的技術...
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職場辦公|Excel批量編碼01 問題描述 上回說到，使用Python，在ArcGIS中批量進行編碼。那本次就分享如何在Excel中完成類似的操作。 首先回顧下問題需求：在工作項目中，對于數據都要進行唯...
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深度學習|tensorflow識別手寫字體我們依舊以MNIST手寫字體數據集，來看看我們如何使用tensorflow來實現MLP。 數據 數據下載 這里我們通過tensorflow的模塊，來下載數據集。 這樣，我們就...
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《飛馳人生》，韓寒不再少年大年初一，去看了《瘋狂的外星人》和《飛馳人生》，要覺得哪個更出色，我會選《飛馳人生》，先拋開具體的電影情節，看完整部電影下來，覺得韓寒不再少年。 少年時，鮮衣怒馬 初識韓寒，...
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深度學習|泰坦尼克號生還數據處理之前我們用過傳統的機器學習算法預測過泰坦尼克號數據的生還情況，這次我們使用神經網絡算法來進行建模。 數據處理 數據情況 這里的數據來源與kaggle上的數據，讀者可以自行進行...
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深度學習|泰坦尼克號生還數據預測（MLP）前言 上次分享，我們利用pandas和sklearn完成了泰坦尼克號數據的預處理，包括下面的步驟，具體可看深度學習|泰坦尼克號生還數據處理 選取建模字段 缺失值處理 性別處理...
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深度學習|中文文本的分類（處理篇）前言 之前我們通過樸素貝葉斯方法，做過英文文檔的分類（傳送門）。那使用中文文本，如何使用深度學習方法來進行分類了？這就是本文所講的。首先我們來看看中文文本和英文文本的不同。在...
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深度學習|中文文本的分類（建模篇）前言 上回我們處理好了中文文本，具體的步驟如下： 數據情況 中文文本分詞 建立token token轉換為列表 統一長度 那這篇文章我們就使用MLP和LSTM模型來訓練我們的...
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深度學習|Keras識別MNIST手寫數字（CNN）材料和方法 今天繼續使用MNIST數據。方法：這次使用的方法為卷積神經網絡（CNN）。卷積神經網絡通過卷積層，池化層來做特征的提取，最后再連上全連接網絡。 卷積層 卷積層就是...
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深度學習|Keras識別CIFAR-10圖像（CNN）數據和方法 CIFAR-10數據集有6000個32×32個彩色圖片，50000個訓練圖片和10000個測試圖片。有10個類別：飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船、卡車。...
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用Python看我的2018前言 2018余額已不到兩天，2018初的flag完成了幾個？今天我利用Python爬蟲和數據分析技術，分析我的2018年文章分享情況。 Python爬蟲 爬蟲分析 爬取的文...
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深度學習|Keras識別MNIST手寫數字（二）數據和方法 今天依舊使用MNIST手寫數字，方法也是MLP方法，這次我們讓隱含層為1000個神經元。 數據處理 處理還是和上次一樣。 圖片是28X28，我們要轉換為一維的，這...
