本文探讨机器学习和深度学习之间的关键区别和相互联系，目的是为大家提供一个清晰的框架，帮助大家理解这两种技术的特点、应用场景以及选择适当方法的依据。（理论辨析，无实践代码，放心食用）

利用一个礼拜的时间自学深度学习，搭建了一个自己的图像分类框架（虽然目前正确率只有60%，我是分了六类，在一百张图片里有63张被正确分类），因为也是小白，所以很清楚一路上摸索有多么不容易，比如初学者很容易卡在第一关，连一个深度学习的环境都配不出来，或者是从GitHub上拿下来的模型怎么用，CPU和GPU、损失函数优化器都是什么，卷积和池化都在干什么，等等等等，我用了一个礼拜的时间搞清楚了这些，算是初

探讨在处理大规模数据集时如何有效地进行数据可视化，如何在大数据分析中有效传达信息，包括交互式探索、实时仪表板和复杂数据故事讲述

做爬虫的朋友都懂：你刚打开一个页面，还没来得及发第二个请求，服务器已经把你当成了“可疑流量”。403、429、验证码、JS挑战……这些“欢迎仪式”你是不是也经常收到？防爬策略越来越猛，采集工程师越来越秃。

全文1.5万字，建议阅读时间35min。业务埋点和数据分析是在用户行为和业务数据上进行跟踪、收集和分析的关键方法，用于了解用户行为模式、改进产品和服务，并做出数据驱动的决策。

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垃圾短信分类是现代通信安全中不可忽视的问题，通过使用Python和机器学习技术，我们可以快速构建一个高效的垃圾短信分类模型。从数据加载到文本特征提取。本文将深入探讨如何使用逻辑回归等机器学习算法，通过简单易懂的代码示例，完成垃圾短信的高效分类。

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在我们的日常生活中，人工智能已经成为一种无处不在的力量，从智能家居到在线助手，再到高度个性化的服务和推荐，它无声地改变着我们的生活方式和习惯。随着技术的不断进步和普及，人工智能正以前所未有的速度和规模渗透到我们生活的每一个角落，开启了一个全新的智能时代。