人工智能

初学python应该怎么学习?如何高效率学习?

风格不统一 提交于 2021-02-05 15:26:15
短时间掌握一门技能是现代社会的需求。生活节奏越来越快,现在不是大鱼吃小鱼,而是快鱼吃慢鱼的时代,人的时间比机器的时间更值钱。Python作为一种轻量级编程语言,语言简洁开发快,没那么多技巧,受到众多追捧。 如今,Pyhon越来越火,屡次超越Java、C++成为编程语言排行榜第一的语言,国内的公司和程序员们越来越喜欢使用Python。 新晋王者Python凭啥获得此地位,Python能做什么呢? 原因很简单!应用范围广: 全栈开发、网络爬虫、数据挖掘、人工智能、Web 开发、系统网络运维、数据分析和计算、图形程序开发等方向不一而足 从大公司角度而言: 国内基于Python创业成功的案例不在少数,豆瓣、知乎、果壳,全栈都是 Python,大家对Python自然有信心。并且从这几家公司出来的程序员与 CTO,创业的话一般都会选择Python,雪球定会越滚越大。 从小公司角度而言: 现在创业公司越来越多,用Python出项目快,开发成本小,雇佣的员工数量也可以保持在可控范围。 从开发者个人角度而言: 计算机语言只是用来达成目(偷懒)的工具,我们只是希望通过简单的输入,让程序替代我们执行一些枯燥繁琐的工作。至于句式是否优美、效率相差几何、能否反映出使用者的智力逼格,我们并不关心。下面才是我关注的: 提高个人编码效率起码3倍; 各种强大的第三方库,拿来就能用; 语句简洁,小白都能理解。

智慧工地的应用价值

心不动则不痛 提交于 2021-02-05 15:25:28
1.24小时工地实时监控,有效解决工地人员管理及治安管理,威慑并遏制斗殴、盗窃等影响社会稳定的因素发生。 2.防范外来人员的翻墙入侵,非法入侵危险区及仓库等重要场所,保证工地的财产和人身安全。 3.监管建筑工地现场的建筑材料和建筑设备的财产安全,避免物品的丢失或失窃给企业造成损失。 4.通过视频监控系统及时了解工地现场施工实时情况,施工动态和进度,防范措施是否到位,特别是对于比较大的工地、重点项目企业领导也需要远程监管。 江苏乐筑网络科技有限公司成立于2015年,立足于建筑行业每个业务场景难点,利用云计算、大数据、物联网、AI等信息技术,打造建筑行业数字化生产管理的综合服务平台,实现人员规范化、机械标准化、管理数字化、推广智能化,用数字化生产管理助力建筑行业提质增效降本减成。 乐筑科技加强建筑行业集聚力度,抢占产业生态新高地,促进数字技术与传统建筑企业的融合发展,构建、完善建筑行业大数据生态产业链,通过大数据增强传统建筑行业企业竞争力,打造经济发展新引擎,促进数据要素与建筑行业生产要素的融合利用和动力转换。 智慧工地 : http://www.lezhu.shop/ 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4825896/blog/4946798

还有人不会做数据地图?赶紧来学习一下!

邮差的信 提交于 2021-02-05 08:58:05
最近,某某品牌运营的小伙伴最近跟我吐槽,领导要他制作那种在新闻报道和商业杂志上用作分析展示商业现象的地图,还要结合数据进行绘制,他都要都愁翻天了!其实,这样的利用地图来反映和分析数据的形式叫数据地图,在商业数据分析中,有大量数据是与地理位置相关的,这种数据用地图进行分析更直观形象。在数据可视化中,地图可视化是较为常见的一种图形,只要用到一些高阶的数据处理工具,轻轻松松就能简单完成。 下面我就以Smartbi为例子给大家介绍一下数据地图的操作方法,Smartbi的Echarts图形做为数据展现的一种更灵活直观的方式,它基于用户对数据更易于理解、对决策更具科学依据的需求,对不同业务背景下的数据进行处理,可以实现对数据多角度多层次的分析,接下来我就手把手教大家怎么做吧! 前提要求 创建地图分析前,首先要求创建好HTML5地图文件(*.svg格式),创建地图文件请参考 HTML5地图编辑器操作手册。按照在smartbi中使用svg地图文件文档说明,将创建好的svg地图文件加载到smartbi中并配置地图区域。如下: 创建地图分析前需要保证三个地方的地图编码一致:地图svg文件里面区域图层ID、地图区域设置中的对应区域的地图编码、地图分析对应查询的编码数据。 1、地图SVG文件里面区域图层ID。 2、地图区域设置中的对应区域的地图编码。 3、地图分析对应查询的编码数据。 功能入口

【leetcode刷题】T98-合并两个有序链表

浪尽此生 提交于 2021-02-05 02:45:09
木又 连续日更第 46 天(46/100) 木又的第98篇leetcode解题报告 链表 类型第1篇解题报告 leetcode第21题:合并两个有序链表 https://leetcode-cn.com/problems/merge-two-sorted-lists 【题目】 将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例: 输入: 1 -> 2 -> 4 , 1 -> 3 -> 4 输出: 1 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 4 【思路】 本题较为简单,遍历两个链表,比较元素大小,将较小的元素依次插入新的链表中。注意的是,退出循环时,有一个链表还没有遍历完所有元素。 【代码】 python版本 # Definition for singly-linked list. # class ListNode(object): # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution (object) : def mergeTwoLists (self, l1, l2) : """ :type l1: ListNode :type l2: ListNode :rtype: ListNode """ l = ListNode( 0 )

译——人工智能是否是测试的未来?

爷,独闯天下 提交于 2021-02-04 22:59:41
Software development has already undergone an important journey from its beginnings to test automation and continuous testing. As time progresses, however, it is certain that testing will have to evolve as well. With digital transformations and the drive towards DevOps, automated testing is now at the heart of software testing and has taken the lead in the development process. 软件的发展从开始到自动化测试和持续测试已经走过了一个重要的旅程。时间的流逝,测试也会同样的演变是毋庸置疑的。随着数据的变革和开发运维驱动,自动化测试现在已经是软件测试的核心,并且在发展的进程中处于领先地位。 Artificial Intelligence (AI) seems to be the future of testing. AI has created high hopes in software testing and

译——欢迎来到人工智能驱动的自动化世界——人工智能自动化测试应用

家住魔仙堡 提交于 2021-02-04 21:01:14
顾翔老师的《软件测试技术实战设计、工具及管理》网上购买地址: https://item.jd.com/34295655089.html 《基于Django的电子商务网站》网上购买地址: https://item.jd.com/12082665.html 店铺二维码: 来源:https://www.testwo.com Welcome to the world of automation powered by AI 欢迎来到人工智能驱动的自动化世界 With one API call, you can add the power of AI to your mobile test automation. The team at test.ai has teamed up with Jonathan Lipps , the lead contributor of Appium and founder of Cloud Grey , to add a bit of AI to Appium. The AI finds common elements in mobile apps such as search text boxes, login buttons, etc., so test developers don’t have to worry about all those

重磅:Python/Java/C 2020年之争!谁是你心中的NO.1?

六月ゝ 毕业季﹏ 提交于 2021-02-04 19:11:17
Python赢得了TIOBE年度编程语言奖!这是历史上第四次获得,并创下纪录!这个奖项被授予在一年中最受欢迎的编程语言。Python流行度在2020年实现了2.01%的正增长。编程语言C ++紧随其后,增长了1.99%。其他获奖者是C(+1.66%),Groovy(+ 1.23%)和R(+ 1.10%)。 Python 近两年一直霸占编程语言排行榜 TOP10,受欢迎程度有目共睹。其实在企业招聘层面也可以从侧面看出,大中小企业甚至国营企业已经陆续开始使用 Python 开发。 那 Python 的市场需要怎么样呢?先来看张图: △ 图片来源职友集1月25日数据 Django、Pandas、Linux都是 Python 最基础的内容,可见大厂招聘 Python 开发也离不开基本功,基础是否扎实也决定了个人的薪资情况。 基于此小编整理了一些Python学习路线,我把它再次推荐给你! 今天免费就能获得全部资料!并且在学习的过程中,还可以参与我们的直播学习! 这份【 学习内容 】,仅供大家交流学习使用,捣乱和发广告的勿加。 扫码添加CSDN老师 免费领取学习资料+课程规划 作为程序员技术社区,一直秉承着“成就一亿技术人”的使命,为帮助 Python 小白从 0 开始系统实战各个应用方向,打好 Python 各个应用岗位的核心能力!CSDN 发起了【Python 全栈开发工程师】

Oxylabs代理指南

大城市里の小女人 提交于 2021-02-04 18:39:32
Oxylabs代理 总部位于立陶宛维尔纽斯的Oxylabs是一家发展迅速的高级代理供应商,为公开的网络数据收集提供市场领先的解决方案,恪守职业道德。丰富的实践经验、创新的技术解决方案和强大的核心价值是Oxylabs在 网络数据收集行业 呈 指数级增长 的引导力量。 最近一些朋友苦于找不到抓取大量数据时需要的稳定代理,向我们咨询我们有没有好的解决方案。于是我们根据最近的业务需求整理出了几个方向下需要用到的 代理和工具 。希望能帮助用户节约更多的时间。 首先要说的是数据中心代理。因为其支持的并行数比较多,且支持在 短期内爬取大量数据 。很适合用来做 调研、电商和安全类的工作 。下面我们就来看看数据中心代理的特点。 数据中心代理 Oxylabs的数据中心代理提供稳定快速的网速,旨在满足各行各业的需求,Oxylabs拥有专业的专用代理IP池(超过200万)来自82个地区,以及近8,000个子网。我们的专用代理提供迅速的响应时间,因为每个数据中心代理一次只分配给一个用户。 主要特点: 超过200万个IP 遍布全球82个地区 99.99%上线率 极为快速且稳定 无限数量 的可选择目标、带宽和并行会话 卓越的性能和可靠性 使用场景 : 市场调研、电子商务、品牌保护、邮件保护、网络安全。 如果数据中心代理的最大特点是快,那么 住宅代理的最大特点就是稳 。因为住宅代理模拟的真实的住宅用户

直播奔向8K,5G正在为内容产品带来哪些竞争优势?

别来无恙 提交于 2021-02-04 18:00:34
文 | 曾响铃 来源 | 科技向令说(xiangling0815) 长久的“预热”后,5G越来越多展现出现实落地价值,技术的能量散发出来——作为新一代通信技术,这首先表现在5G强大的传输能力应用上,在各种直播连线的活动中频繁出镜。 例如12月5日的动感地带第十四届音乐盛典“咪咕汇”,仅从此类文娱盛典活动本身的属性看,尽可能豪华的嘉宾阵容仍然是标配,陈立农、重塑雕像的权力、蔡徐坤、G.E.M.邓紫棋、毛不易、孟美岐、潘玮柏、吴奇、硬糖少女303、袁娅维、沙楠杰、张靓颖等出席,而更值得关注的是,此次咪咕汇打出的旗号是要引领“科技+音乐”行业风向标,在这个活动上,通过5G技术的8K+120帧超高帧率直播落地应用。 一方面,作为中国移动旗下的数字内容聚合者与生产者,咪咕肯定不会放过这样的直播机会在强化用户体验方面有所作为;另一方面,依托全国唯一一台8K直播车的技术硬核条件,似乎也正在给咪咕带来横向的行业竞争优势,这显示出 5G一落地就在马不停蹄为互联网企业和产品们创造价值,至少从咪咕案例看,在高度依赖直播、视频形式形成用户体验的内容产品这里是如此。 1 对内容产品们,5G带来的不仅有“画质” 极高的清晰度和帧数,这是5G直播带来的直接技术能力,而如果与内容产品结合,它所发挥的就不只有“画质”的价值。 1、视觉体验真正由量变到达质变 仅从技术配备来看,此次中国移动咪咕以8K

Nature盘点:从Fortran、arXiv到AlexNet,这些代码改变了科学界

落爺英雄遲暮 提交于 2021-02-04 17:48:41
点击上方“ 迈微AI研习社 ”,选择“ 星标★ ”公众号 重磅干货,第一时间送达 从 Fortran 编译器到 arXiv 预印本库、AlexNet,这些计算机代码和平台改变了科学界。 2019 年,「事件视界望远镜」团队拍下了第一张黑洞照片。这张照片并非传统意义上的照片,而是计算得来的——将美国、墨西哥、智利、西班牙和南极多台射电望远镜捕捉到的数据进行数学转换。该团队公开了所用代码,使科学社区可以看到,并基于此做进一步的探索。 而这逐渐成为一种普遍模式。从天文学到动物学,每一个伟大的现代科学发现背后都有计算机的身影。斯坦福大学计算生物学家、2013 年诺贝尔化学奖获得主 Michael Levitt 表示,现在的笔记本电脑在内存和时钟速度方面是 1967 年其实验室计算机的一万倍。「今天,我们拥有大量算力。但问题是,这仍然需要人类的思考。」 如果没有能够处理研究问题的软件以及知道如何编写和使用软件的研究人员,计算机再强大也是无用。「现在的研究与软件紧密相关,软件已经渗透到科研的方方面面。」软件可持续性研究所(Software Sustainability Institute)负责人 Neil Chue Hong 如是说。 最近,Nature 上的一篇文章试图揭示科学发现背后的重要代码,正是它们在过去几十年中改变了科研领域。这篇文章介绍了对科学界带来重大影响的十个软件工具