# 学习 Python 进展的实现方案
在学习编程语言的过程中，跟踪自己的进展是至关重要的。作为一名刚入行的小白，您可能会对如何记录和管理自己的学习进展感到困惑。本文将详细说明如何实现“学习 Python 进展”，并将提供具体的步骤、代码实例以及相关的解释。
## 整体流程
下面是实现记录“学习 Python 进展”的总体流程：
| 步骤 | 描述
之前总结了Python的基本元素，容器，控制流，接下来总结Python的盒子。一、函数1. 函数的格式：def 函数名(参数): #参数可有可无函数体解决之前心中的疑惑：为何函数中的参数可以不赋值，就是一个单独的变量名。因为函数在调用的时候会有一个调用语句，这个时候才会传递一个数值给函数中的变量。def greet_user(username):
'''显示简单的问候语''' #文档字符串：描述函
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2023-12-05 16:30:55
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看了一段时间的actor model，goroutine之类的东东，最近在github上写了个简单的框架， 注：未做大量测试，仅供学习用，勿用于生产用途 链接： https://github.com/hejinshou/SimpleActorModel 里面有几个例子 example_actor_s
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2017-06-10 00:26:00
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深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征
原创
2024-03-03 01:14:19
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Matlab可以说是一个非常有用且功能齐全的工具，在通信、自控、金融等方面有广泛的应用。本文讨论使用Matlab对信号进行频域分析的方法。说到频域，不可避免的会提到傅里叶变换，傅里叶变换提供了一个将信号从时域转变到频域的方法。之所以要有信号的频域分析，是因为很多信号在时域不明显的特征可以在频域下得到很好的展现，可以更加容易的进行分析和处理。FFTMatlab提供的傅里叶变换的函数是FFT，中文名叫
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
方向一：深度学习
原创
2024-02-18 09:21:53
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关键词：深度学习，人工智能。
原创
2024-04-17 14:31:52
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实体关系抽取的背景知识图谱作为“世界知识”的载体，支撑了很多行业中的具体应用。信息检索、推荐、自然语言理解等等场景下，个人认为目前很多应用的性能需要利用外部知识才能更上一层楼。所以知识图谱的构建和使用对于AI的发展是相当重要的！而为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。“文本”作为最常见的知识载体，成为了自动提取知识的首选来源。那如何自动从文本中提取常见的’三元组
# Python守护进程
## 介绍
在计算机科学中，守护进程是在后台运行的进程，通常用于执行系统任务或监控其他进程。Python提供了一种简单的方式来创建和管理守护进程，让我们能够轻松地在后台运行任务，而不需要人为的干预。
本文将介绍如何在Python中创建守护进程，以及如何使用守护进程来执行后台任务。我们将通过代码示例和流程图来详细说明这些内容。
## 创建守护进程
在Python中
原创
2024-03-18 04:01:40
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虽然深度学习是机器学习一个相当有年头的分支领域，但在21 世纪前十年才崛起。在随后 的几年里，它在实践中取得了革命性进展，在视觉和听觉等感知问题上取得了令人瞩目的成果， 而这些问题所涉及的技术，
原创
2021-07-29 13:53:36
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不久前看到了知乎上的一篇文章，《疫情期间大学生应该如何提升自己》，看完所有的文字，就觉得自己参加这样一个大创项目是多么的必要，目前大二的我已经参与了这是第二个大创项目，很幸运身边可以有大佬朋友愿意带我，但是说实话，第一个大创项目，我没有非常认真的去参与，这真是我非常后悔的一点，到现在也还没有结题，所以可能后期希望自己能为团队贡献自己的一点力量。但是！在这里我准备记录我参与的第二个大创项目，从组队到
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2023-10-17 21:14:02
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【导读】大家好，今天和大家研习一篇关于因果学习的综述论文，通过因果理论，可以帮助解决干预和反事实操作问题，解决传统机器学习无法讨论的问题。机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎和推荐系统等领域。但当前的机器学习方法通常注重数据中的相关关系而忽视其
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2023-10-06 09:46:24
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之前讲述的都是基于逐点MLP和点卷积的文章，对于逐点MLP的文章来说（PointNet和PointNet++）都是采用了对称函数（maxpooling）的做法，这样做的目的是为了解决点云的无序性，但是最大的不足就是他们只提取了全局特征（global feature），丢失了很多信息，虽然PointNet++设计了set abstraction层，用于提取周围点特征，但是提取的效果不好，而且计算量比
联邦学习的提出： The term federated learning was introduced in 2016 by McMahan et al. [1]: “We term our approach Federated Learning, since the learning task i ...
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2021-07-26 17:27:00
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代码编写风格的重要性：随着你编写的程序越来越长，有必要了解一些代码格式设置约定。请花时间让你的代码尽可能易于阅读；让代码易于阅读有助于你掌握程序是做什么的，也可以帮助他人理解你编写的代码。为确保所有人编写的代码结构都大致一致。Python程序员都遵循一些格式设置约定。学会编写整洁的Python后，就能明白他人编写Python代码的整体结构------只要他们和你遵循相同的指南。设置格式指南...
原创
2021-08-16 10:19:51
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小样本学习年度进展|VALSE2018 编者按：子曰：“举一隅不以三隅反，则不复也”。人类从少量样本中去思考，还能用这个做什么；而机器则是见到了上亿的数据，却希望下一个与之前的相似。在机器学习领域中，随着更多应用场景的涌现，我们越来越面临着样本数量不足的问题。因此，如何通过举一反三的方式进行小样本学习，成为了一个重要的研究方向。本文中，复旦大学的付彦伟教授，将介绍
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2023-07-04 20:57:02
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本文探讨了通过预处理、后处理和过程处理三种方法提高机器学习算法公平性的技术路径，包括基于经验风险最小化理论的创新方案和Wasserstein重心在回归问题中的应用。
Recent Advances in Deep Learning:An Overview来源：机器学习研习院本文我们将
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2022-07-29 08:58:24
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前言python中编码问题一直让人头大，这里好好的记录一下。用于人类看的文本叫做明文。从明文到编码文本的转换称为“编码”，从编码文本又转回成明文则为“解码”。 编码文本通常用于计算机的解释文本。python2的编码python2中字符串有两种基本类型分别是str和unicode。 str和unicode都是basestring的子类。查看源码我们发现在python2中str＝bytes。 str是
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2023-10-27 10:16:14
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零、Inception-Resnet-V2的网络模型整体结构如下，整体设计简洁直观: 其中的stem部分网络结构如下，inception设计，并且conv也使用了7*1+1*7这种优化形式： inception-resnet-A部分设计，inception+残差设计：截自一、Inception基本思想：不需要人为决定使用哪个过滤器，或是否需要池化，而是由网络自行确定
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2024-10-14 18:05:49
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