本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機器學(xué)習(xí)（ML）和 人工智能（AI） 中的應(yīng)用系列的第七個模塊。在上一模塊中，我們討論了使用 NLTK 進(jìn)行文本分析。接下來，我們將要討論的是Keras，一個用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級 Python 庫。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問題。
Python 有一堆有用的內(nèi)置函數(shù)，你可以用它來做各種事情。每個函數(shù)都能都執(zhí)行特定的任務(wù)。但是您知道 Python 還允許您定義自己的函數(shù)嗎？本文將向您展示如何創(chuàng)建和調(diào)用您自己的 Python 函數(shù)。它還將為您概述如何將輸入?yún)?shù)和參數(shù)傳遞給您的函數(shù)。
本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列的第六個模塊。在上一個模塊中，我們討論了使用 OpenCV 進(jìn)行圖像識別?，F(xiàn)在我們就來看看自然語言工具包（NLTK）能夠做些什么？
計算機視覺是人工智能的一個子集，專注于教機器如何正確解釋來自圖片、視頻幀和其他來源的數(shù)據(jù)。
異常值是數(shù)據(jù)集的重要組成部分。它們可以保存有關(guān)您數(shù)據(jù)的有用信息。異常值可以為您正在研究的數(shù)據(jù)提供有用的見解，并且它們可以對統(tǒng)計結(jié)果產(chǎn)生影響。這可能會幫助您發(fā)現(xiàn)不一致之處并檢測統(tǒng)計過程中的任何錯誤。因此，了解如何在數(shù)據(jù)集中查找異常值將有助于您更好地理解數(shù)據(jù)。
跨站腳本是應(yīng)用程序安全開源基金會 (OWASP) 前 10 名中第二個最普遍的問題——它存在于大約 2/3 的所有應(yīng)用程序中。雖然自動化工具可以發(fā)現(xiàn)其中的一些問題，但也有一些旨在檢測和利用這些漏洞的自動化工具。
網(wǎng)頁抓取是自動從互聯(lián)網(wǎng)中提取特定數(shù)據(jù)的過程。它有許多用例，例如為機器學(xué)習(xí)項目獲取數(shù)據(jù)、創(chuàng)建價格比較工具或任何其他需要大量數(shù)據(jù)的創(chuàng)新想法。雖然理論上您可以手動進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，但互聯(lián)網(wǎng)的大量內(nèi)容使這種方法在許多情況下不切實際。因此，知道如何構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以派上用場。這篇文章的目的是教你如何用 Python 創(chuàng)建一個網(wǎng)頁爬蟲。您將學(xué)習(xí)如何檢查網(wǎng)站以準(zhǔn)備抓取、使用 BeautifulSoup 提取特定數(shù)據(jù)、使用 Selenium 等待 JavaScript 渲染，以及將所有內(nèi)容保存在新的 JSON 或 CSV 文件
在本文中，我將盡力解釋一些您在編碼面試之前應(yīng)該學(xué)習(xí)的核心算法。如果您不熟悉二叉樹的概念，我建議您查看百度百科頁面。如果您完全掌握了這些基本算法，您將能夠更輕松地解決更復(fù)雜的問題。
如果您是 JavaScript 初學(xué)者，您可能很難理解 Promise 的真正含義。我已經(jīng)閱讀了很多關(guān)于 Promise 的文章，但問題是這些指南中的許多都沒有以相關(guān)的方式解釋它們。人們不理解 JavaScript 中的 promise 是因為他們并不真正了解它的含義以及它在簡單和相關(guān)的術(shù)語中的行為方式。所以在這篇文章中，我將告訴你一個簡短的故事，它解釋了 Promise 是什么以及它們是如何工作的。我還將通過一些示例向您展示如何在 JavaScript 中使用 promise。
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