2025年人工智能工程师必备的15个Python库
今天,让我们来探讨每位人工智能工程师都需要掌握的15个Python库。相信我,熟悉这些库会为你构建可靠且可扩展的人工智能应用程序提供巨大帮助。将这份清单视为人工智能工程的“基础路线图”——这正是那些公司争相招聘的核心技能。
Graph ML:图遍历算法简述
广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)是许多Graph ML算法(如Node2vec、图神经网络等图嵌入技术)的基础。因此,我在这里提供一个简要但完整的介绍,介绍它们是什么、如何工作以及Python实现。在这篇文章中,我只关注与Graph ML相关的信息,以提供对算法工作原理的良好理解(不涉及所有的算法和数据结构课程细节)。
Power BI现已与Jupyter Notebooks集成
今天,我想和你分享一些令人兴奋的消息:Power BI现在与Jupyter Notebooks集成了! 作为一个喜欢与数据打交道的人,这种集成将改变游戏规则。在本文中,我将为你提供如何使用此集成的分步指南,并分享一些示例用例来帮助你入门。
Pandas2.2中的新功能
pandas2.2于2024年1月22日发布。让我们来看看这个版本带来了哪些变化,以及它将如何帮助我们改善pandas的工作负载。它包含一系列改进,将改善用户体验。
五种你从未听说过的Jupyter黑客技术
Jupyter Notebook是最受追捧的集成开发环境之一。然而,尽管Python被广泛使用,但许多用户并没有充分发挥其潜力。他们倾向于使用Jupyter的默认界面/功能,而在我看来,Jupyter的默认界面/功能可以大大改进,以提供更丰富的体验。因此,在本文中,我将介绍5个很酷的Jupyter hack,你可能从来都不知道它们的存在。
所有数据科学家都应该知道的三个常见假设检验
假设检验是推论统计学中最基本的元素之一。在像Python和R这样的现代语言中,进行这些检验往往很容易——通常只需要一行代码。但令我困惑的是,很少有人使用它们或理解它们的工作原理。在本文中,我想用一个例子来展示三个常见的假设检验及其工作原理,以及如何在R和Python中运行它们,并理解结果。
神奇的Python装饰器:可将代码减少一半!
今天,我将与你分享一些神奇的Python装饰器,它们可以将你的代码减少一半。Python装饰器是一种强大而优雅的方法,可以在不改变源代码的情况下修改函数或类的行为。它们可以帮助你减少一半的代码,提高代码的可读性,重用代码,分离关注点,并扩展现有代码的功能。