隨著AI 與「No Code Tool」的崛起,讓行銷人從點子發想者轉為執行者,你做好準備了嗎?
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機器學習 code 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
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建立 12 個以上的專案,學習 Web 開發、機器學習 + 更多
本課程的主題包括:
程式設計基礎
Python 基礎
Python 基本原理
資料結構
用 Python 做物件導向程式設計
Python 函數語言程式設計
Lambdas
Decorators
Generators
以 Python 進行測試
除錯
錯誤處理
正規表示式( Regular Expression )
Comprehensions
模組 ( Modules )
虛擬環境
開發環境(PyCharm,Jupyter 筆記本,VS Code,Sublime Text + 更多)
檔案處理: 影像,CSV,PDF,Text + 更多
用 Python 進行 Web 開發
利用 Python 進行機器學習
資料科學與 Python
使用 Python 和 Selenium 實現自動化
使用 Python 編寫指令碼( Scripting )
利用 Python 與 BeautifulSoup 進行 Web Scraping
影像檢測
資料視覺化
Kaggle,Pandas,NumPy,scikit-learn
用 Python 處理電郵及短訊
使用 API (Twitter Bot、密碼檢查器、翻譯器)
https://softnshare.com/complete-python-developer-zero-to-mastery/
機器學習 code 在 iThome Facebook 的最佳貼文
微軟釋出了最新的VS Code 1.59版本,在圖形介面區域和編輯器都有更新,同時也改進了終端機操作,另外,這個版本微軟還加入一項預覽功能,能夠使用機器學習技術,自動判斷未命名檔案所使用的程式語言
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146279
機器學習 code 在 陳寗 NingSelect Youtube 的精選貼文
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00:00 WWDC 21 雖沒新筆電,但軟體更新多!且蘋果新功能都跨平台!
01:19 iPad 上的多工作業升級:同時開多視窗,工作更方便、直覺
03:28 以往 iPad 從邊框往左拉可變雙畫面,但不太好用...新增畫面切換按鍵,如同小白球
05:18 焦點視窗模式
06:10 如果你有特殊使用偏好...可自訂疊放、組合多工操作介面
06:41 巧控鍵盤有新增快捷鍵:建議多學習蘋果快捷鍵,才會真好用!
07:35「快速筆記本」:限 Apple Pencil,可作筆記並直接分析文字、加 Tag
09:49 備忘錄自動整理快速筆記,且可共作(以往是第三方 APP,現在都內建)
11:22 「SharePlay」:FaceTime 時的即時互動新模式,一起看電影 / 分享即時螢幕畫面
12:54 Safari 更新介面,讓你看的範圍更大,減少工具列佔比,視覺更輕鬆
13:37 分頁群組:大家都喜歡搜集好用網站+避免以前開太多頁面找不到資料!
16:00 LiveText:機器學習的新應用,自動辨識照片內文字及功能特性
17:42 Visual Look Up 幫你找照片內容的相關情報
18:37 加強版 Swift 寫 Code 更方便,但仍不夠用...要寫 Xcode 還是認命買 Mac 吧!
19:00 Universal Control,只要登入同一 iCloud 帳號,Mac 可控制周圍其他 iPad / iPhone 裝置
#WWDC #iPad #蘋果
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1. 開箱零業配:
真實使用過後才發表心得,通常試用至少 1 個月,所以你通常不會看到我最早發表,但哥真性情的評論,保證值得你的等待。
2. 理性討論:
我有自己的偏好,你也有自己的好惡,我們互相尊重,時時用大腦,刻刻存善念,不謾罵,不矯情。可以辯論,不可以沒邏輯。
3. 我團購我驕傲:
我很愛買東西,也很愛比較產品,我自己使用過、多方比較過,還是覺得喜歡的東西,我才會辦團購。(簡單說就是挑品很嚴格,至今 80% 廠商找上門都被我打槍。)辦團購我一定有賺,但我跟廠商拿到提供給你的團購價,也會讓你一定有划算感。所以如果你品味跟我相近,或是剛好有需要,就跟我團購,我們互惠。如果你覺得跟我團購,你就是我乾爹,說話不懂得互相尊重,那就慢走不送,你可以去找一般店家買貴一點。
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機器學習 code 在 如何從零開始自學python與deep learning - Windysavage 的推薦與評價
Hi,我是Windysavage,平常喜歡多嘗試美食、閱讀小說及寫程式。這個網站將記錄我在學習或開發NLP相關模型過程中的經驗,除此之外也會記錄一些生活中的所見所聞,希望 ... ... <看更多>
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机器学习 100天. 英文原版请移步Avik-Jain。数据在这里。 翻译前请先阅读规范。常见问题解答见FAQ。 目录. 有监督学习. 数据预处理; 简单线性回归; 多元线性回归 ... ... <看更多>