公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天带领大家膜拜一下全球编程界的大神们（排名不分先后喔）顶礼膜拜呀~1、 Linus Torvalds虽然说排名不分先后，Linus还是排在第一，应该没人意见吧~Linus Torvalds 是开源操作系统Linux和Git之父1997-2003年，Torvalds在硅谷Transmeta Corporation，现受聘于开放

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题：回归、二分类、多分类目录为什么选择Keras相信很多小伙伴在入门深度学习时候首选框架应该是TensorFlow或者Pytorch。在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？整理自Keras中文官网：Keras 优先考虑开发人员

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。主要内容包含：数据处理神经网络模型搭建数据增强实现本文中使用的深度学习框架是Keras；图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data数据处理数据量数据集包含25000张图片，猫和狗各有125

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter呀~本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形：桑基图，这个图形可以说是展现数据流动的利器。虽然桑基图使用的频率相对来说不如柱状图、饼图那般高，但是个人还是非常喜欢这个图形。第一次接触桑基图的时候，是使用Pyehcarts（以后会专门介绍这个国产的可视化神器）绘制的，本文将介绍如何使用Plotly来实现这个图形。一

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文中重点介绍的是如何利用plotly来绘制3D图形。在3D图形中一般是包含3个轴的：x、y、z。在Plotly中绘图的时候，我们对layout布局进行设置的时候，通常是对一个叫做scene的参数进行设置，在这个参数就是包含x、y、z3个不同轴的设置，比如轴的范围、名称、颜色等。同时还会介绍不同类型的3D图形，比如：3D散点图

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~之前更新了很多关于Plotly绘图的文章。今天带来的文章是基于官网和实际案例来讲解如何绘制不同需求下的热力图。Plotly中绘制热力图有3种方式：heatmap、imshow和figure_factory（Plotly的图形工厂函数）官网学习地址：https://plotly.com/python/heatmaps/https

L1 正则化，通常也被称为Lasso 正则化（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），是通过在损失函数中添加 L1 范数（参数绝对值之和）惩罚项，来约束模型的参数。L1 正则化的目标是使模型参数趋向于稀疏，即让一些参数为零，从而实现特征选择和减少模型复杂度的效果。

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~在上篇Python时间序列的文章中Peter详细介绍了time模块，本文中重点介绍的是datetime模块。这个模块可以说是time模块的升级版本，使用的情况更为普遍和常见，用法也更全面。文章中会通过各种例子来讲解这个模块的使用。闲聊最近一位律师通过公众号加了Peter，他工作之余学习下Python，这个社会真的这么卷了吗？朋

这篇文章详细介绍了DeepSeek在职场中的多种应用场景，展示了其在AI赋能职场中的强大能力。通过不同的模型（V3和R1）和提示语技巧，DeepSeek能够帮助用户高效完成复杂的任务，提升工作效率。文章还强调了人机协同的重要性，展示了DeepSeek在AI开发、市场调查等领域的广泛应用。DeepSeek不仅是一个强大的AI工具，更是一个能够与人类协同工作、提升生产力的智能伙伴。通过合理使用提示语技

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文主要机器学习的一些基本内容，包含：除了分类和回归之外的其他机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用流程机器学习4个分支监督学习supervised learning最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常是人工标准），它可以学会将数据映射到已知目标（也叫标注）。监督学