🚀“调包侠”时代已经过去：普通程序员应如何应对新时代的挑战？ 大家好，我是猫头虎，科技自媒体博主，今天周一。🌟今天我们来聊聊一个非常重要的话题，那就是在AI时代，为什么“调包侠”已经过时，作为普通程序员我们应该如何应对这一挑战？ 原创作者： 猫头虎 博主 猫头虎 的技术博客 全网搜索关键词： 猫头虎 了解更多 猫头虎 的编程故事！ 作者微信号： Libin9iOak 作者公众号：

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来源：AI科技评论 本文长度为2300字，建议阅读5分钟 本文为大家介绍了NumPy的现状。 工欲善其事必先利其器~ 今日我“代码之神”把装备拉满，势必要大干一场！ 在编程中只会Hello World 指定不行（说的不就是小陈自己嘛）。 那深度学习领域，只会import numpy as np能行吗？ 当然不行！ 我想至少还要会 import tensorflow as pytorch!

1.随机森林回归 1.1数据集 此处采用波士顿房价数据集(可直接调用)，训练特征为13个，输出标签为MEDV。 数据截图如下， 1.2 代码实现 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.s

做了很久的CTF，一直使用在线工具去解析base64，从没想过这些编码的原理，终于有心思研究一下。 0x01. 什么是base64？ Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。它是一种编码方式，并不是加密方式。它通过将二进制数据转变为64个“可打印字符”，完成了数据在HTTP协议上的传输。 0x02. base64如何玩转？ Base64编码要求把3个8位字节（ 3 8 =

摘要: 由于深度学习的发展, 很多研究生沦为 “调包侠”. 换言之, 他们只需要把已有的深度网络用于自己的数据, 就可以获得良好的结果. 但这样导致论文的创新点很难写. 我的学生将图像处理已有网络用于全波形反演 (FWI), 遇到类似的问题. 本文描述相应的技巧. 不要直接说你把已有网络用于新的领域, 而需要详细回答如下问题: 1.1 FWI 的具体需求是什么, 当前痛点是什么, 为什么这个网

什么c++流行造轮子而不是调包侠？ 因为在c++（和c）中，你造的轮子是真的可以跟官方的轮子拼性能的，只要你的算法足够优秀，实现足够小心。 最近很多小伙伴找我，说想要一些c++资料，然后我根据自己从业十年经验，熬夜搞了几个通宵，精心整理了一份「c++专业入门到高级教程+工具包」，点个关注，全部无偿共享给大家！！！ 评论区回复“888”，关注我之后私信回复“666”，即可拿走。 其他

天下武功，唯快不破。今天就正式讲解如何通过《sklearn小抄》武林秘籍，成为一代宗师调包侠。欲练此功，必先自宫；就算自宫，未必成功；若不自宫，也能成功。传说江湖（机器学习领域）有两大派别：一是学术派，该派资历高，家境好，多为名门世家（学历高，数学好），重基础（数学推导和理论知识）；一是实践派，以找人切磋为主（实践为主），多在切磋中提升能力。《机器学习实战》系列为学术派，《sk

1.利用MCMC进行线性回归 本文的特点是不利用任何市面上的贝叶斯推断的包，将全过程自己实现，利用的是M-H采样算法，从而让读者对整个过程有深刻理解。 本文呢不介绍任何数学原理。 关于线性回归数学原理的解释请看： 一般的线性回归，最小二乘和最大似然估计、最大后验估计视角: https://www.bilibili.com/video/BV1hW41167iL?spm_id_from=333