某程序员退休后决定练习书法，于是重金购买文房四宝。一日，饭后突生雅兴，一番研墨拟纸，并点上上好檀香。定神片刻，泼墨挥毫，郑重地写下一行字：hello world！import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.tree import De

某晚上同学生日去唱KTV，他公司的一个美女工程师非要和我拼酒。她说如果她输了可以答应我一件事，而我输了同样也要答应她一件事。结果我不出意外地赢了，于是迫不及待地带着她回家…嘿嘿嘿…到家后，我看着她水汪汪的大眼睛，十分深情地说：”麻烦你帮我coding，顺便帮我debug。“之后我一个人躲在被窝里暗暗地称赞自己真的太特么机智了！决策树优化策略剪枝优化决策树过渡拟合一般情况是由于节点太多导致的，剪枝优

基本上，GloVe提供了一套预训练的词嵌入流程，我们会使用60亿词和100维的数据训练的GloVe，即glove.6B.100d.txt。情感分析基本上是用于识别并分类一段文本或语料库中所表达的情感的一种方法，为了确定他人对特定主题、产品等的态度是积极的、消极的还是中立的，使用NLP对应地将文档分类为正面、中性或负面。随着技术对企业的进步起着越来越重要的作用，情感分析正成为各种商业案例中的常用工具

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import a

深度学习目标检测：SSD（1）采用多尺度特征图用于检测所谓多尺度采用大小不同的特征图，CNN网络一般前面的特征图比较大，后面会逐渐采用stride=2的卷积或者pool来降低特征图大小，这正如图3所示，一个比较大的特征图和一个比较小的特征图，它们都用来做检测。这样做的好处是比较大的特征图来用来检测相对较小的目标，而小的特征图负责检测大目标，如图4所示，8x8的特征图可以划分更多的单元，但是其每个单

Skip-gram再举一个例子

卷积神经网络典型CNNLeNet：最早用于数字识别的CNNAlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积ZF Net：2013ILSVRC冠军GoogleNet：2014ILSVRC冠军VGGNet：2014ILSVRC比赛中算法模型，效果率低于GoogleNetResNet：2015ILSVRC冠军，结构修正以适应更深层次

神经网络和卷积神经网络层次结构数据处理训练算法优缺点正则化与Dropout典型的结构与训练方式神经网络之结构卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)，CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等等，其中在LVSVRC2015冠军Res

下面介绍几种常见的地图服务，重点介绍利用Leaflet加载这些地图服务的方法，包括OSM、Bing地图、Google地图、天地图地图、百度地图、高德地图、智图、ArcGIS瓦片地图。（4）在脚本区域编写代码，实现一个加载地图的函数init()，即在该函数中分别创建Leaflet的Map类、Layer类（L.TileLayer）的对象，通过addTo()方法将图层加载到地图容器中，并在Map类的属性

（2）分布式数据库设计。经对分交易中心充分业务需求分析后，我觉得分交易中心的主要功能还是和主市场交易中心（简称：主中心）功能是一致的，只不过分交易中心的会员数比较少和无需保留各节的历史交易行情，所以，分中心的主要数据库中的各表还是照搬主市场数据库的各表，分中心只保留各自的会员基础数据和成交数据，保留会员历史交易数据，只保留当前的各节的交易行情，不保留历史行情。但由于近些年来通信基础建设比较迅速，特