「Python」 copyreg
Python 3.5.6 官方文档：https://docs.python.org/3.5/library/copyreg.html
API
一、 Hello World
示例
End
附录
A API
B 示例
1. hellow world
C 参考资料
Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.
「Python」 Matplotlib
官网 https://matplotlib.org/
功能：一个二维图像绘制库；
一、 安装
pip install matplotlib
二、 基本操作
fig = plt.gcf() #获取当前figure
plt.close() # 关闭 window，如果没有指定，则指当前 window
plt.clf() # 清除当前 figure 的所有axes，但是不关闭这个 window，所以能继续复用于其他的 plot
plt.cla() # 清除axes，即当前 figure 中的活动的axes，但其他axes保持不变
三、 Issue
内存泄漏
1） 问题：pyplote 的 plot 操作内存泄漏；
close(fig) 并没有起作用；
2） 解决：gc.col...
「AI」 人工智能资料汇总
1 数据隐私
Large image datasets: A pyrrhic win for computer vision?
2020-06-24 paper | code-official
声讨了 CV 领域多个数据集，指出其在政治上的问题，并给出了一些建议；
导致了 Tiny Images Dataset 直接下架；而去年 MS Celeba 1M 也已下架；
B 推荐资料
「ML」 K 均值聚类
简述 K 均值算法的具体步骤
K 均值算法的优缺点是什么，要如何对其进行调优
针对 K 均值算法的缺点，有哪些改进的模型
证明 K 均值算法的收敛性
一、了解 K-Means
1. 定义
基本步骤：
预处理；
随机选取 k 个聚类中心；
定义 loss 函数；
训练
更新样本
更新聚类中心
2. 优缺点
缺点：
受离群点和初值影响，每次结果都不稳定；
离群点和少量噪声都会对均值产生较大影响，导致中心点偏移；
结果通常是局部最优，而不是全局最优；
无法很好地解决样本不均衡的情况；
不太适用于离散分类；
只能发现凸集（所有基于划分的聚类方法的共性）
3. 优化...「算法」概览
一、 介绍
二、 在线提交系统
LeetCode
面试常用；
浙江大学 Online Judge（ZOJ）
国内最早也是最有名气的OJ，有很多高手在上面做题。特点是数据比较刁钻，经常会有你想不到的边界数据，很能考验思维的全面性；
北京大学 Online Judge（POJ）
建立较晚，但题目加得很快，现在题数和ZOJ不相上下，特点是举行在线比赛比较多，数据比ZOJ上的要弱，有时候同样的题同样的程序，在ZOJ上WA，在POJ上就能AC；
同济大学 Online Judge (TOJ)
这个OJ题数上不能与上两个相比，推荐这个OJ的原因是它是中文的，这对很多对英文不太感冒的兄弟是个好消息吧。它也因此吸引了众...
「LeetCode」 二分查找
要求：待搜索序列有序；
二分查找解读
一、 找位置
这类题目一般是说找到一个数它应该在数组中的位置，就是完整的套用框架；变化点就在返回 left 还是 right，判断时 = 是在哪一个哨兵上起作用；
1. Search Insert Position
ID 35：在有序数组中找值，如果不存在则返回该值本应所处的位置；
就是二分查找中「查找第一个等于或者大于 key 的元素」
2. First Bad Version
ID 278：上一题「Search Insert Position」的另一种描述；
3. Find First and Last Position of Element in Sorted Array
ID 34：找到一个升序数组中指定数的左右边界；时间复杂度为...
「算法」 二分查找
要求：待搜索序列有序；
优势：将原本的线性时间提升到了对数时间范围；
一、 算法讲解
将查找的键和数组（默认升序排列）的中间键作比较，如果被查找的键小于中间键，就在左子数组继续查找；如果大于中间键，就在右子数组中查找，否则中间键就是要找的元素；
binary_search， lower_bound， equal_range
c 示例，python 示例
二、 关键点
二分查找法的写法并不唯一，主要可以变动地方有四处：
high 的初始化，可以写成 nums.size() 或者 nums.size() - 1；
low 和 high 的关系，可以写成 low < high 或者 low <= high；
更新 high 的赋值，可以写成 high = ...
「竞赛」 智能盘点—钢筋数量AI识别
2019数字中国创新大赛（Digital China Innovation Contest, DCIC 2019）共两批，六个赛道；第一批两个赛道于 2019年01月10号发布；第二批四个赛道于 2019年01月下旬发布；本赛道为钢筋计数；
竞赛主页：https://www.datafountain.cn/competitions/332/details
baseline：Retinanet https://github.com/spytensor/detect_steel_bar
一、 介绍
本赛题基于广联达公司提供的钢筋进场现场的图片和标注，希望参赛者综合运用计算机视觉和机器学习/深度学习等技术，实现拍照即可完成钢筋点根任务，大幅度提升建筑行业关键物料的进场效率和盘点准确...
「Python」 threading：进程中管理并发操作
threading 基于 _thread 模块构建了更高级别的线程接口，；
源码：https://hg.python.org/cpython/file/3.5/Lib/threading.py
API
active_count
current_thread
get_ident
enumerate
main_thread
settrace(func)
setprofile(func)
stack_size([size])
常量：TIMEOUT_MAX
一、 Hello World
示例
threading.Th...
「Python」 subprocess：创建附加进程
End
附录
A 参考资料
Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.
「Python」 signal：异步系统事件
End
附录
A 参考资料
Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.
「Python」 multiprocessing：像线程一样管理进程
什么是 Multiprocessing
添加进程 Process
存储进程输出 Queue
效率对比 threading & multiprocessing
进程池 Pool
map 示例，apply_async 示例，map 测试
共享内存 shared memory
进程锁 Lock
End
附录
A 示例
1. map 示例
原始代码：
def worker(id):
return id**2
def Demo(length):
for i in range(length):
worker(i)
进程池代码：
def poolDemo(length):
p = Pool(processes=4) # proces...
「Python」 concurrent.futures：管理并发任务池
End
附录
A 参考资料
Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.
「Python」 asynico：异步 I/O、事件循环和并发工具
End
附录
A 参考资料
Doug Hellmann 著, 苏金国, et al 译. Python3 标准库[M]. 北京:机械工业出版社, 2018.
「ML」 特征工程
附录
A 资料
特征工程的技巧 https://zhuanlan.zhihu.com/p/23356953
作者：Jacob Joseph
系列名称：Improving analytics output with feature engineering
Part1: How to Improve Machine Learning: Tricks and Tips for Feature Engineering
Part2: Enhance Machine Learning with Standardizing, Binning, Reducing
Part3: Get instant access to actionable big data eBooks – for fre...
共计 516 篇文章，26 页。