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一个学子学习Python的回想之路。

写本文的意图,一是对研讨生阶段所学小学女生图片习的常识做一个总结,二是期望对那些刚触摸机器学习,预备往这个方向开展的同学们供给一些可学习的经历。

1、入门Python,把握数据剖析常用工具

第一次触摸Python是在20五指毛桃16年4月,本科阶段的作业差不多完结,就卯秋民,女白虎-贝瓦床布,床上用品大全及介绍开端联络研讨生阶段的导师,期望能够跟他做一些项目。他给我组织的第一个作业便是运用Python爬取空气质量数据,并告诉我能够运用scrapy这个库。我与Python的邂逅,便从这个爬虫开端了。

假如想要深化了解一些Python的常识,引荐咱们学习《流通的Python》一书,封面如下。这本书我看了前面的九章,讲的非常不错,加深了自己关于Python里边内存办理、常用函数、类等的知道。

除了Python的根底常识,想要往数据剖析、机器学习方向开展的话卯秋民,女白虎-贝瓦床布,床上用品大全及介绍,还需要把握一些常用的库,包含Pandas、Numpy、Matplotlib、Sklearn等等。

关于前三个,引荐的书是《运用Python进行数据剖析》:

关于Sklearn的运用,包含调用常见的机器学卯秋民,女白虎-贝瓦床布,床上用品大全及介绍习算法、运用网格查找寻觅最优的ems官网参数,能够参阅的一本书是《Python机器学习及实践 从零开端通往Kaggle比赛之路》

假如上面的书你都看完了,我觉得算是入门Python数卯秋民,女白虎-贝瓦床布,床上用品大全及介绍据剖析了。

2、初识机器学习,重复读重复看

第一次传闻机器学习这个名词,大概是在2016年8月份,是我现在的舍友向我说到的,其时并没有太介怀,直到研讨生阶段开端,才渐渐有所触摸。其时身边的人的遍及反应是,这家伙咱们都在学,特别能赚钱。或许其时自己也是想着能多赚钱,才会开端入门机器学习的吧。不过现在,现已开端渐渐把机器学习作为一种喜好,一种喜好去看待了。

想必咱们都知道,入门机器学习,不得不看的三本书是吴军教师的《数学之美》、李航博士的《核算学习办法》和周志华教师的《机器学习》,也便是所谓的卯秋民,女白虎-贝瓦床布,床上用品大全及介绍西瓜书。

其他的算法,咱们结合两本书进行轿车离合器学习就能够了。值得一提的是,Xgboost和LightGBM是在面试阶段比较常考的两个机器学习办法,可是在上面的几本书中都没有触及,我之前整理了一个简略的帖子,期望对咱们有所协助(最终的参阅资料里边会有)。

假如你春风夜放花千树是刚入门机器学习的话k9,我的主张便是重复看,重复读,直到你能不依托书本将模型的原理解说清楚停止。

3、面试不断受阻,Leet早春code得刷,得多刷

抱负很饱满,实际很严酷,在自己刚学了点机器学习常识的时分,就出去面试闯练,成果却是不断的受阻,机器学习理论和经历少是一方面,数据结构题也是一问三不知,能想到的,只要时刻或许空间复杂度最差的那种解法。所以我说啊,Leetcode不只得喜欢影院刷,还得多刷。

不过咱也没必要着急,你得有一个方案,比方每天做三道五道,铢积寸累才行。尽管我现在在面试的过程中仍是有一些问题写不出来,但大部分情况下,仍是能够得到一个比较优的解。

关于刷leetcode这事,你能够往两个方向上走。一是依照从easy到medium到hard的方向。二是依照分类走,比方先刷树相关的,再刷数组相关的,顺次类推。我自己是用的第一种办法啦,不过从校招面试的经历看,面试官重视的题首要会集在数组、链表、二叉树和动态规划上面,能够先把这几部分的弄理解。

在言语选择上,建婺议仍是不要用Python吧,Python的小trick仍是有点多的,就比方字符串表达式的值,咱们用eval函数就能够得到,可是在真实面试的时分,这样是肯定不可的,所以主张仍是Java或许C++吧。究竟这两门言语,你总要把握一门的。

除了在Leetcode上面刷题外,有两本书能够给咱们参阅,一是《剑指offer》,二是《程序员代码面试攻略:IT名企算法与数据结构标题最优解》,封面如下:

4、相遇深度学习,论文堆集是要害

关于深度学习,也是研一下才开端渐渐学习的,其时首要触摸的是CNN、LSTM这些个算法,关于一些比较深化的如GAN、Seq2Seq、Transformer之类的,还没有触摸。

除此之外,不得不提的一本书是咱们所谓的深度学习圣经,不过说实话,我觉得这本书尽管写得好,但仍是有必定阅览难度的:

个人感觉,深度学习这东西,重在不断堆集和反思吧,多读论文,多写代凉拌菠菜无尽丹田码。论文的话咱们往常能够多重视PaperWeekly这个大众号,代码的话我主张如世界上最黑的孩子果论文给出了参阅代码,咱们能够尝试着去敲一敲,不只加深自己关于论文思路的知道,还能够进步自己的着手实践才能。

5、引荐与核算广告,广度优先VS深度优先

在整个研讨生阶段,我其实并没有构成一个首要的研讨方向,咱们或许看我平常的大众号引荐体系相关的东西比较多,但我并不是研讨这个的,首要仍是自己对这个东西比较感喜好,所以看的多了些。引荐体系的两本入门书本是《引荐体系实践》和《引荐体系卯秋民,女白虎-贝瓦床布,床上用品大全及介绍与深度学习》:

深度学习范畴仍是挺多的,如引荐体系和核算广告、CV、NLP等等,这就引出了广度优先VS深度优先的问题。个人感觉仍是深度优先为主吧,确定好自己的一个研讨方向,然后在这个范畴进行深挖。不过一起,也要统筹广度,深度学习的东西都是相通的,比方Transformer最开端首要应用于文本范畴,GAN首要应用于图画范畴,这两种办法现在也都开端在引荐体系中运用。

最近自己要开端研讨核算广告方面的常识了,由于自己入职之后或许从事这一方面的作业,那仍是给咱们引荐两本书吧,一本是咱们所熟知的《核算广告》,另一本是毛孔粗大黄皮书《互联网广告的商场规划》,想要入门这个方向的同学,主张先看黄皮书,再看《核算广告》一书。

6、Hive和Spark,数据处理的标配

Hive和Spark咱们仍是要学一下的,运用Hive来存储数据,运用spark sql和Hive sql来处理数据,感觉是互联网里边的干流办法。关于hive,把握一些常用的函数的运用办法,如concat_卯秋民,女白虎-贝瓦床布,床上用品大全及介绍ws,row_number,case..when,if,get_json_object等等,关于spark sql,把握其运转的基本原理,以及一些常见问题的处理办法。首要,学会怎么处理数据歪斜,有时分由于一个数据歪斜问题,一整天都糟蹋在调试一个spark代码中了,卡通人物图片其次,学习怎么尽量削减spark使命的空间占用,一起加快spark使命运转速度,spark作业在线上调用时,会占用公共资源,你的使命占用的资源越多,他人占用的资源就越少,同兵马俑简笔画时,假如你的使命运转的快,也能够给他人的使命更多的空间。spark能够经过许多言语来完成,不过我主张仍是学习一下scala吧,究竟能够和java无缝联接。除了spark和hive,把握必定的excel常识也是必要的。

那么这里有两本书引荐给咱们,《Hive编程攻略》和《Spark内核机制解析及功能调优》:


学习道路该怎么走?不怕,教师引荐给你~

Python 全系列

第一阶段:Python入门第二阶段:Python 深化与进步第三阶段:Python 网络与并湘警网案子查询编码发编程第四阶段:数据库编程根底第五阶段:Linux 环境编程根底第六阶段:Python 中心特性第七阶段:网页编程根底第八阶段:Python_Django 结构第九阶段:Python_Tornado 结构第十阶段:Python_大型电商项目第十一阶段:Python 爬虫开发第十二阶段:面试和成功求职的秘技第十三阶段:入职后快速成长到CTO

大数据全系列

前语阶段:什么是大数据?什么是人工智能?第一阶段:linux 体系第二阶段:大型网站高并发处理第三阶段:Hadoop 分布式文件体系:HDFS第四阶段:Hadoop友谊的语句 分布式核算结构:Mapreduce第五阶段:Hadoop 离线体系:Hive第六阶段:Hadoop 离线核算体系:Hbase第七阶段:Zookeeper 开发第八阶段:elasticsearch 分布式查找第九阶段:CDH 集群办理第十阶段:Storm 实时数据处理第十一阶段:Redis 缓存数据库第十二阶段:Spark 中心部分:Spark 腹黑总裁要抱抱Core第十三阶段:机器学习第十四阶段:机器学习:引荐体系项目第十五阶段:面试和成功求职的秘技第十六阶段:入职后快速成长到CTO

人工智能

预科阶段:快速实战入门第一阶段:Python言语根底与弥补数学常识第二阶段:经典机器学习算法与事例实战第三阶段:其它机器学习算法与事例实战第四阶段哈弗h5:海量数据发掘与实战第五阶段:深度学习原理架构与实战第六阶段:项目-Recommend引荐体系第七阶段:项目-NLP自然言语处理第八阶段:项目-Image图画识别第九阶段:项目-GAN对立生成网络及用户画像第十阶段:面试和成功求职的秘技第十一阶段:入职后快速成长到CTO

学习道路尽管有了,是不是短少对应的学习视频?这个更不必忧虑了,教师现已预备好了,咱们快来获取吧,不过比较费事一点,期望咱们不要介怀,由于想要成功的人是不会嫌费事的,要得到一些东西,你就必须支付一些勤劳和汗水。

下面给咱们共享学习视频:

咱们私信教师(学习)就能够了

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