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- 使用Python分析NBA比赛数据
- 美国国家篮球协会(NBA)是全球最激动人心的体育赛事联盟之一，每个赛季都有数十万球迷收看比赛。对于同时热爱篮球和数据分析的人来说，NBA比赛统计数据提供了丰富的见解。从参与者的整体表现到队员事实，Python是研究和解读NBA体育数据的高质量工具。在本手册中，我们将探索如何使用Python深入研究NBA统计数据并帮助您开始自己的评估任务。1.NBA数据分析简介NBA记录了大量的数据，包括球员记录（得分、助攻、篮板）、球队典型表现（胜利、失败、失误）和努力效果。通过阅读这些统计数据，您可以深入了解球员效
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- 使用Python学习人工智能和机器学习！
- 社区您好！如果您对人工智能(AI)和机器学习(ML)感到好奇，我的CodePulse博客提供了全面的指南，涵盖从基本概念到实际应用的所有内容。这是您可以期待的：强化学习模块：在本模块中，我们探索如何创建一个学习最大化奖励的代理。使用OpenAIGym，您将看到一个实际示例，说明代理如何与环境交互并随着时间的推移提高其性能。构建神经网络：下一步是了解神经网络，这对于许多人工智能应用程序至关重要。通过Keras，您将学习如何构建一个可以识别MNIST数据集中的手写数字的网络，包括数据准备、模型训练和评估。验证
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- 最常用的 Flask 装饰器
- Flask是用Python构建Web应用程序的最流行的微框架之一，它的大部分功能来自装饰器的使用。这些装饰器允许您以干净且可读的方式连接框架的功能，而不会使您的代码混乱。在这篇文章中，我们将探讨五个最常用的Flask装饰器，以及两个荣誉奖。1@app.route()@app.route()装饰器用于定义Flask应用程序的URL路由。它将URL绑定到处理该路由逻辑的Python函数。示例：@app.route('/')defhome():返回“欢迎来到主页！”这个简单的示例将根URL(/)映射到home(
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- OSS存储：按路径存储更优还是扁平存储更佳？
- 对于MinIO和AliyunOSS，建议按路径分类文件以提高性能、避免扩展限制：MinIO：受限于文件系统，按路径分类可缓解性能瓶颈。AliyunOSS：虽然并非强制，但按路径分类可优化性能，避免扩展限制，并符合最佳实践。
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- 批量学习与在线学习：为您分解
- 好的，这是批量学习和在线学习的简化版。在批量学习中..系统一次学习完整的数据集，并且需要大量的计算资源并且系统被训练和部署。这也称为离线学习。如果我们需要训练新数据怎么办？是的..如果我们必须提供新数据，我们必须从头开始用新数据完全保留系统。然后新系统将取代旧版本。这是一个耗时的过程，并且随着数据集的增加，所需的资源可能会变得昂贵且资源密集。当涉及到在线学习时，系统可能会在我们向系统提供数据时逐步从新数据中学习。然后，它在有限的计算下也能很好地工作。学习率决定了系统从数据中学习的速度。但它很快就会忘记旧的
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- 使用 OpenVINO 和 Postgres 构建快速高效的语义搜索系统
- 照片由real-napster在pixabay上在我最近的一个项目中，我必须构建一个语义搜索系统，该系统可以高性能扩展并为报告搜索提供实时响应。我们在awsrds上使用postgresql和pgvector，并搭配awslambda来实现这一目标。面临的挑战是允许用户使用自然语言查询而不是依赖死板的关键字进行搜索，同时确保响应时间在1-2秒甚至更短，并且只能利用cpu资源。在这篇文章中，我将逐步介绍构建此搜索系统的步骤，从检索到重新排名，以及使用openvino和智能批处理进行标记化的优化。语义搜索概述：
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- 介绍作为PowerBI专家的自由职业者提供了巨大的机会，但要在这个竞争激烈的领域中蓬勃发展，需要的不仅仅是技术技能。为了脱颖而出，自由职业者需要一种结合专业知识、有效的投资组合构建和网络的策略。在本博客中，我们探讨了五个关键技巧，可以帮助PowerBI自由职业者提升职业生涯并吸引长期客户。1.建立一个突出多样化技能的组合全面的产品组合对于PowerBI自由职业者来说至关重要。客户希望看到您能够处理不同类型的项目，从构建仪表板到复杂的数据模型。包括现实世界用例：展示解决现实世界问题的项目，以突出您解决问题的
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- 在这篇博文中，我们将采用问题驱动的方法来了解插入排序算法的基础知识。当我试图找到一种更好的方法来理解插入算法和我即将学习的其他算法时，我想到了这种方法。我想建立一个可以应用于我将要学习的大多数（如果不是全部）算法的策略。当我思考这个问题时，我确信我可能必须使用第一原理思考受到第一原理思维的启发，这种方法首先要尝试掌握算法，无论我们最初的理解是模糊还是清晰。然后，我们确定构成算法的微小概念或机制。通过围绕这些机制或微小概念提出问题。我们本质上是试图从不同的小角度理解算法的工作原理，重点是尝试解决我们自己形成
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- python中https://data-star.dev的作用的小例子。python中的实时时钟示例：fromflaskimportFlask,Responseimporttimeapp=Flask(__name__)defget_time():return'<divid="time">{}</div>'.format(time.strftime('%H:%M:%S'))@app.route('/')defindex():return"""<!DOCTYPEhtml>&
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