原创 學會用打碼平臺處理驗證碼
在前一課時我們介紹了多種多樣的驗證碼，有圖形文字的、有模擬點選的、有拖動滑動的，但其實歸根結底都需要人來對某種情形做一些判斷，然後把結果返回並提交。如果此時提交的驗證碼結果是正確的，並且通過了一些驗證碼的檢測，就能成功突破這個驗證
2020-06-16 04:50:25
原创 leetcode-87. Scramble String
題目描述（困難難度） 把一個字符串按照二叉樹的形狀，分成兩部分,注意，劃分邊界可以從任意節點開始，直到達到葉子節點。並且可以多次交換非葉子節點的兩個子樹，最後從左到右讀取葉子節點，記爲生成的字符串。題目是給兩個字符串 S1 和
2020-06-16 04:50:25
原创 2019年廈門國際銀行“數創金融杯”數據建模大賽總結
比賽介紹 比賽鏈接:此次大賽由廈門國際銀行與廈門大學數據挖掘研究中心聯合舉辦，廈門國際銀行-廈門大學數據挖掘研究中心“數創金融”聯合實驗室承辦。 數據總體概述 本次數據共分爲兩個數據集，train_x.csv、train_targ
2020-05-22 20:09:56
原创 2019年華爲算法精英大賽--用戶人口屬性預測組比賽覆盤
距離比賽時間已經過去了將近一年。作爲第一次參加的算法類數據挖掘比賽，最終名次37，獲得了前Top3%的成績，算是不枉費研一暑假兩個月的努力吧，作爲一個渣渣，自然比不上排名靠前的很多大神，也比不上和我同時參加比賽得獎，直博交大的的師
2020-05-19 04:57:50
原创 第14講：Selenium 的基本使用
上個課時我們講解了 Ajax 的分析方法，利用 Ajax 接口我們可以非常方便地完成數據的爬取。只要我們能找到 Ajax 接口的規律，就可以通過某些參數構造出對應的的請求，數據自然就能被輕鬆爬取到。 但是，在很多情況下，Ajax
2020-04-25 03:12:47
原创 第13講：Ajax 爬取案例實戰
上一課時我們學習了 Ajax 的基本原理和分析方法，這一課時我們結合實際案例，學習 Ajax 分析和爬取頁面的具體實現。 準備工作 在開始學習之前，我們需要做好如下的準備工作： 安裝好 Python 3（最低爲 3.6 版本）
2020-04-21 03:29:50
原创 TensorFlow 2.0深度學習算法實戰 第15章 自定義數據集
在人工智能上花一年時間，這足以讓人相信上帝的存在。−艾倫·佩利 深度學習已經被廣泛地應用在醫療、生物、金融等各行各業中，並且被部署到網絡端、移動端等各種平臺上。前面我們在介紹算法時，使用的數據集大部份爲常用的經典數據集，可以通
2020-04-21 03:29:50
原创 Pandownload復活教程
衆所周知，因爲某些原因pandownload作者已被抓捕，pandownload無法再次登錄。但是，經過熱心網友的努力，發現被端掉的只是pandownload的服務器，其餘功能皆可正常使用。故在此根據網友總結，再次驗證了pando
2020-04-21 03:29:50
原创 第12講：Ajax 的原理和解析
當我們在用 requests 抓取頁面的時候，得到的結果可能會和在瀏覽器中看到的不一樣：在瀏覽器中正常顯示的頁面數據，使用 requests 卻沒有得到結果。這是因爲 requests 獲取的都是原始 HTML 文檔，而瀏覽器中的
2020-04-21 03:29:50
原创 TensorFlow 2.0深度學習算法實戰教材---第12章 自編碼器
假設機器學習是一個蛋糕，強化學習是蛋糕上的櫻桃，監督學習是外面的糖衣，無監督學習則是蛋糕本體。—Yann LeCun 前面我們介紹了在給出樣本及其的標籤的情況下，神經網絡如何學習的算法，這類算法需要學習的是在給定樣本𝒙下的條件
2020-04-13 16:11:23
原创 TensorFlow 2.0深度學習算法實戰教材---第11章 循環神經網絡
人工智能的強力崛起，可能是人類歷史上最好的事情，也可能是最糟糕的事情。−史蒂芬•霍金 卷積神經網絡利用數據的局部相關性和權值共享的思想大大減少了網絡的參數量，非常適合於圖片這種具有空間(Spatial)局部相關性的數據，已經被
2020-04-06 19:06:08
原创 神經網絡訓練中的梯度消失與梯度爆炸
層數比較多的神經網絡模型在訓練時也是會出現一些問題的，其中就包括梯度消失問題（gradient vanishing problem）和梯度爆炸問題（gradient exploding problem）。梯度消失問題和梯度爆炸問題
2020-03-28 12:46:11
原创 Softmax函數詳解以及求導過程
這幾天學習了一下softmax激活函數，以及它的梯度求導過程，整理一下便於分享和交流！ softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成概率來理解，從而來進行多分類！ 假設
2020-03-28 12:46:11
原创 TensorFlow 2.0深度學習算法實戰---第六章 神經網絡
第6章 神經網絡 DL is essentially a new style of programming–“differentiable programming”–and the field is trying to work
2020-03-26 15:20:16
原创 Leetcode-92. Reverse Linked List II
題目描述（中等難度） 給定鏈表的一個範圍，將這個範圍內的鏈表倒置。 解法一 需要對遍歷中的鏈表進行判斷： 1.如果count計數沒有遍歷到當前m節點，則我們定義的兩個指針pre和head繼續後移 2.如果count計數遍歷到當前
2020-03-19 06:01:54