[爆卦]python隨機是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇python隨機鄉民發文沒有被收入到精華區:在python隨機這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 python隨機產品中有27篇Facebook貼文,粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享,也在其Facebook貼文中提到, 🔥 NT330 特價中 課程已於 2021 年 8 月更新 學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 ! 本課程的主題包括 : 資料探索與視覺化 神經網路和深度學習 模型評估與分析 Python 3 Tensorflow 2...

python隨機 在 10? Instagram 的最佳貼文

2021-08-02 19:04:22

好像從來沒有跟大家介紹過我修過甚麼課齁 很開心這次收到 @life_hcc 的貼文串聯邀請,那就趁這個機會,跟另外六位小夥伴一起分享修過的通識課! 內文很長,可以先看圖片挑有興趣的課看內文!圖片裡面有簡單的推薦跟收穫程度!可以參考看看😉 - 大一上 🗂臺灣美術踏查 A1* ✂推薦程度:🌕🌕🌕🌕🌑 ✂...

  • python隨機 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-10 18:02:08
    有 2 人按讚

    🔥 NT330 特價中

    課程已於 2021 年 8 月更新

    學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !

    本課程的主題包括 :

    資料探索與視覺化
    神經網路和深度學習
    模型評估與分析
    Python 3
    Tensorflow 2.0
    Numpy
    Scikit-Learn
    資料科學與機器學習專案和工作流程
    在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
    轉移學習( Transfer Learning )
    影像辨識和分類
    訓練/測試並交叉驗證
    監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
    決策樹和隨機森林
    整體學習( Ensemble Learning )
    調整超參數( Hyperparameter Tuning )
    採用 Pandas 資料框解決複雜任務
    採用 Pandas 處理 CSV 檔
    採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
    使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
    如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
    如何為你的分析清理並準備你的資料
    K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
    支援向量機( Vector Machines )
    迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
    如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
    如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
    配合 Google Colab 採用 GPUs

    https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

  • python隨機 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最佳貼文

    2021-07-20 09:30:50
    有 13 人按讚

    [開獎啦!] 恭喜下列朋友獲得 《概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑》 贈書一本!

    ▲ 曾珍
    ▲ Daniel Lin
    ▲ 于沁安
    ▲ 吳昱成

    請獲獎朋友用「私訊」留下姓名、地址、電話,方便郵局寄送書籍給您!
    (煩請於 2021/07/22 23:59 前私訊聯絡聯絡,逾時則會將名額釋出,重新抽選)
    (私訊留言方法:點擊橫幅照片下方、靠右上角的「傳送訊息」即可!)

    ---

    感謝大家這一週來,對 《概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑》 贈書活動的踴躍參與!使得該活動接觸人數達到 3500 人左右,再次感謝!

    經過使用「FB 抽獎小幫手」服務隨機抽選後,謹此公布得獎名單。恭喜上述四位幸運網友中選!希望這本書能給您們帶來一些幫助!

    沒抽中的朋友,如果您對該書有興趣的話,也歡迎使用下列連結購買支持:

    博客來:https://reurl.cc/ogVWkV
    金石堂:https://reurl.cc/DgKGRO
    誠 品:https://reurl.cc/j8QLL2

    並麻煩中獎的朋友,在 2021/07/22 23:59 前,以私訊留下您的「姓名、地址、電話」(以上皆為郵局寄送包裹時所需資訊,絕不做郵寄外其它用途,請安心),我將會聯絡出版社,請他們以最快的速度,將贈書寄到您指定的地址。

    再次恭喜那四位網友!也請大家多多支持小弟之後舉辦的各項活動!祝福大家每天健康、開心!

    PS: 本文歡迎轉發、按讚、留言鼓勵我一下!您的隻字片語,都是讓我繼續提供好物的動力喔!
    --------
    看更多的紀老師,學更多的程式語言:

    ● YOTTA Python 課程購買: https://bit.ly/2k0zwCy
    ● YOTTA 機器學習 課程購買: https://bit.ly/30ydLvb
    ● Facebook 粉絲頁: https://goo.gl/N1z9JB
    ● YouTube 頻道: https://goo.gl/pQsdCt
    ● LINE 社群(免費課程訊息): https://bit.ly/2RywcPC (密碼:udemy)

    如果您覺得這個粉絲頁不錯,請到「評論區」給我一個好評喔!
    https://www.facebook.com/pg/teacherchi/reviews/

  • python隨機 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最讚貼文

    2021-07-13 13:29:13
    有 53 人按讚

    [抽書啦!] 《概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑》
    紀老師專文寫推薦序!適合想瞭解電腦界專有名詞、投身科技概念股的朋友喔~~

    購書網址:

    博客來:https://reurl.cc/ogVWkV
    金石堂:https://reurl.cc/DgKGRO
    誠 品:https://reurl.cc/j8QLL2

    ---

    今天要推薦一本由我寫推薦序的書籍給大家:《概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑》(見【圖一】)。並提供四本免費樣書給大家抽選(感謝「大是文化」編輯慷慨贊助)。文末會告知抽選辦法,所以要看到最後喔~

    這本書是由日本作者所著,台灣由「大是出版社」負責翻譯。內容是將資訊業界常見的專有名詞,以淺顯易懂的文字,搭配關鍵字與圖說,介紹給大家(見【圖二】)。如果你希望在日常生活中,聽懂那些資訊人員滿口專業名詞的意思,又不想花大把時間,硬K一本「計算機概論」,那這本書會是你最好的選擇!

    最值得推薦的是,台灣「大是出版社」的編輯部,還將每個電腦專有名詞所對應的個股,詳細地列在後面(見【圖三】)。而不是偷懶地將原文的日本個股,直接翻譯列出。這背後所需要下的苦工,相信看過的讀友都瞭解其中作業量的龐大!這點得為負責翻譯的「大是出版」編輯與相關同仁給個大大的讚!

    也因為如此,這本書從單純的「計算機概論」用書,搖身一變成了想接觸科技類股、但又苦於看不懂專有名詞股友們的「寶典」!大家可以靠這本書,以最短的時間,最輕鬆的方式,理解科技類股所用的專有名詞,以及它們背後對應的個股。非常推薦非科技背景,有在操作科技類股的朋友們,購入此書參考(購書連結請參考本文最上方)!

    感謝「大是文化」編輯部慨允提供四本書籍,讓本粉絲頁的朋友們抽選。請在本文下方,留下你希望從這本書學到什麼。或者轉發本文到你個人的 FB 頁面(必須設為「公開」),發表一兩句你對本書的初步印象。我將會在 7/20 當天,使用「FB 抽獎小幫手」服務,隨機抽出四位朋友,免費將書籍寄送到您指定的地點。還請大家踴躍參加喔~

    希望今天的分享大家會喜歡!也祝福大家能夠幸運得到贈書!祝福大家每天健康、開心!

    PS: 本文歡迎轉發、按讚、留言鼓勵我一下!您的隻字片語,都是讓我繼續提供好物的動力喔!
    --------
    看更多的紀老師,學更多的程式語言:

    ● YOTTA Python 課程購買: https://bit.ly/2k0zwCy
    ● YOTTA 機器學習 課程購買: https://bit.ly/30ydLvb
    ● Facebook 粉絲頁: https://goo.gl/N1z9JB
    ● YouTube 頻道: https://goo.gl/pQsdCt
    ● LINE 社群(免費課程訊息): https://bit.ly/2RywcPC (密碼:udemy)

    如果您覺得這個粉絲頁不錯,請到「評論區」給我一個好評喔!
    https://www.facebook.com/pg/teacherchi/reviews/

你可能也想看看

搜尋相關網站