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2018年2月20日
郁金香商业辅助教程 2016 笔记 1~5
摘要: 一、分析角色 HP/MP 地址 我们的目标是这个,热血江湖。我们要找出基本信息中,所有数据的地址。 我们要用到一款工具,CE。打开之后点击左上角打开进程,会弹出进程列表,我们需要选择游戏的进程。 我们可以点击下面的“窗口列表”,然后从打开的窗口中搜索,这样可能比较好找。 由于 HP 数值变动较快,我
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posted @ 2018-02-20 10:48 绝不原创的飞龙
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2018年2月10日
Python 数据科学入门教程:TensorFlow 聊天机器人
摘要: TensorFlow 聊天机器人 原文:Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、使用深度学习创建聊天机器人 你好,欢迎阅读 Python 聊天机器人系列教程。 在
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posted @ 2018-02-10 22:20 绝不原创的飞龙
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2018年2月8日
Python 数据科学入门教程:TensorFlow 目标检测
摘要: TensorFlow 目标检测 原文:TensorFlow Object Detection 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、引言 你好,欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象,带有使用边界框,使用可用的一
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posted @ 2018-02-08 21:54 绝不原创的飞龙
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Python 数据科学入门教程:OpenCV
摘要: 图像和视频分析 原文:Images and Video Analysis 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、Python OpenCV 入门 欢迎阅读系列教程,内容涵盖 OpenCV,它是一个图像和视频处理库,包含 C ++,C,Python 和 Java 的绑定。 OpenCV
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posted @ 2018-02-08 18:26 绝不原创的飞龙
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2018年2月6日
Python 数据科学入门教程:NLTK
摘要: 自然语言处理教程 原文:Natural Language Process 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、使用 NLTK 分析单词和句子 欢迎阅读自然语言处理系列教程,使用 Python 的自然语言工具包 NLTK 模块。 NLTK 模块是一个巨大的工具包,目的是在整个自然语言
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posted @ 2018-02-06 20:48 绝不原创的飞龙
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2018年2月2日
Python 数据科学入门教程:Pandas
摘要: Python 和 Pandas 数据分析教程 原文:Data Analysis with Python and Pandas Tutorial Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Panda
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posted @ 2018-02-02 20:13 绝不原创的飞龙
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2018年1月28日
计算与推断思维 翻译完成
摘要: 面向(未来的)数据科学家的入门课来咯~ 前一半讲 Python 编程,后一半讲统计学基本概念并用 Python 模拟。 Github:https://github.com/Kivy-CN/data8-textbook-zh Gitee:https://gitee.com/wizardforcel/d
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posted @ 2018-01-28 00:30 绝不原创的飞龙
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计算与推断思维 十五、分类
摘要: 十五、分类 原文:Classification 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 David Wagner 是这一章的主要作者。 机器学习是一类技术,用于自动寻找数据中的规律,并使用它来推断或预测。你已经看到了线性回归,这是一种机器学习技术。本章介绍一个新的技术:
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posted @ 2018-01-28 00:08 绝不原创的飞龙
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2018年1月27日
计算与推断思维 十三、预测
摘要: 十三、预测 原文:Prediction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 数据科学的一个重要方面,是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情?根据一个人的互联网个人信息,哪些网站可能会让他感兴趣?病人的病史如何用来判断他或她对
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posted @ 2018-01-27 23:48 绝不原创的飞龙
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计算与推断思维 十二、为什么均值重要
摘要: 十二、为什么均值重要 原文:Why the Mean Matters 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在这个课程中,我们已经研究了几个不同的统计量,包括总编译距离,最大值,中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下,我们绘制了所有这些统计量的经验分布。有些统计量,
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posted @ 2018-01-27 22:50 绝不原创的飞龙
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