本篇文章是我們學(xué)習(xí)Python及其在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的應(yīng)用系列中的最后一個(gè)模塊了，在上一個(gè)模塊中，我們學(xué)習(xí)Keras，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下面，我們將要學(xué)習(xí) Numpy 和 TensorFlow，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的構(gòu)建塊，所以在使用機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，你一定會(huì)接觸到它們。同時(shí)，還會(huì)簡(jiǎn)要概述 scikit-learn 庫(kù)，因?yàn)樗荘ython中最完整的機(jī)器學(xué)習(xí)（不包括深度學(xué)習(xí)）庫(kù)。
在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實(shí)時(shí)處理連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和事件流變得越來(lái)越重要。這種類型的架構(gòu)，其中事件正在構(gòu)建數(shù)據(jù)處理的中心，也稱為響應(yīng)式流架構(gòu)。在下文中，我將展示如何借助工作流技術(shù)解決一些相關(guān)挑戰(zhàn)。
字典是 Python 中強(qiáng)大的內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為鍵值對(duì)。字典理解對(duì)于從現(xiàn)有字典和可迭代對(duì)象創(chuàng)建新字典非常有幫助。在本教程中，我們將通過(guò)編寫一些簡(jiǎn)單的示例來(lái)了解字典推導(dǎo)式在 Python 中的工作原理。
這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴(kuò)展、可靠且高效的基礎(chǔ)設(shè)施，讓游戲玩家開心并讓游戲公司取得成功。
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本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和 人工智能（AI） 中的應(yīng)用系列的第七個(gè)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(lái)，我們將要討論的是Keras，一個(gè)用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí) Python 庫(kù)。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問(wèn)題。
Python 有一堆有用的內(nèi)置函數(shù)，你可以用它來(lái)做各種事情。每個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列的第六個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中，我們討論了使用 OpenCV 進(jìn)行圖像識(shí)別?，F(xiàn)在我們就來(lái)看看自然語(yǔ)言工具包（NLTK）能夠做些什么？
計(jì)算機(jī)視覺是人工智能的一個(gè)子集，專注于教機(jī)器如何正確解釋來(lái)自圖片、視頻幀和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)。
網(wǎng)頁(yè)抓取是自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)中提取特定數(shù)據(jù)的過(guò)程。它有許多用例，例如為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目獲取數(shù)據(jù)、創(chuàng)建價(jià)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(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，但互聯(lián)網(wǎng)的大量?jī)?nèi)容使這種方法在許多情況下不切實(shí)際。因此，知道如何構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以派上用場(chǎng)。這篇文章的目的是教你如何用 Python 創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)頁(yè)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
