图源：unsplash想要提高团队绩效，找到瓶颈是第一步。现实中，最大的限制因素不是编码速度，而是代码审查。因此，为了加快审查速度，笔者对比了两种pullrequest：·注释很少并且快速合并的pullrequest·有很多注释，需要多轮审查的pullrequest我的结论是，有九种方式能让审查pullrequest更轻松。1.添加关于“为什么”的代码注释在写一个新功能的时候，会有很多与之相关的信
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2020-12-22 11:47:25
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图源：unsplash罗斯·凯恩斯与前妻凯瑟琳已经分开一年了，然而，即使分居之后，他也能听到她们在家里所谈论的一切。当他出现在凯瑟琳家门口时，他能知道几分钟前凯瑟琳和她母亲聊天的所有内容。凯恩斯的家中安装了ELAN，这是一个由壁挂式iPad管理的智能家居自动化系统。有了这个系统，即使凯恩斯不在家，他也能控制家中的照明、中央供暖、电视、娱乐系统、门和警报系统。2018年，凯恩斯被告上法庭，他承认在自
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2020-12-22 11:46:56
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图源：unsplash准备好面对惨淡的现实了吗？我即将投放一颗关于统计学和数据科学的真相炸弹。推断=数据+假设。换句话说，统计学并不能为你提供真实的信息。来看看这些常见的误解：·“统计学可以将数据变成真理！”·“如果找到正确的方程式，我就能知道未知数。”·“如果我对数据进行足够的数学运算，就可以减少不确定性。”这些听起来像童话对吗？因为它们本来就是童话！痛苦的真理从统计学家的角度来看，世界上没有什
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2020-12-22 11:46:28
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图源：unsplash笔者曾经是一名长跑运动员，当开始编程之后，我发现二者有许多相似之处。于是，我将自己运动员时期的一些训练习惯应用到了当前的“耐力活动”——编程之中，其中之一便是“使用训练日记”。编程领域的知识是广而深的。无论从事了一个月、一年、十年，或是更长时间的编程工作，对于每个编程员来说，编程都意味着要学习大量知识并不断在技能上取得进步。从这个意义上来说，所有编程员永远都在“训练”中。训练
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2020-12-22 11:46:07
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图源：unsplashIf-Else语句我们再熟悉不过了，你可能看过无数的相关教程，读过很多编程书籍，来提升将If-Else用作defacto分支技术的方法，甚至可能你的默认模式就是使用If-Else。可以结束这一切了。在任何新的条件要求下，使用If-Else都会增加复杂性。用状态对象来代替If-Else吧。应用状态模式，你只需使用专用状态对象而无需使用If-Else语句来更改对象行为。像下面这样
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2020-12-22 11:45:27
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三个臭皮匠赛过诸葛亮！白话Blending和Bagging“本文将主要介绍AggregationModels，也就是把多个模型集合起来，利用集体的智慧得到最佳模型。”1MotivationofAggregation首先举个例子来说明为什么要使用Aggregation。假如你有T个朋友，每个朋友向你预测推荐明天某支股票会涨还是会跌，对应的建议分别是g1,g2,?,gT，那么你该选择哪个朋友的建议呢？
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2020-12-22 11:45:01
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【SVM最后一课】详解烧脑的SupportVectorRegression1KernelRidgeRegression首先回顾一下上节课介绍的RepresenterTheorem，对于任何包含正则项的L2-regularizedlinearmodel，它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式，因此，也就能引入kernel技巧，将模型kernelized化。我们先把KernelRidgeRegre
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2020-12-22 11:44:23
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逻辑回归还能这样解？关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式，然后推导了Hard-MarginDual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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#include<stdio.h>/当fahr=0,20，……，300时，分别打印华氏温度与摄氏温度对照表/intmain(){printf("摄氏温度-华氏温度对照表\n");intfahr;for(fahr=300;fahr>=0;fahr=fahr-20){printf("%3d%6.1f\n",fahr,(5.0/9.0)(fahr
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2020-12-22 11:43:41
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一文详解SVM的Soft-Margin机制Hard-MarginSVM，必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换，甚至造成过拟合。本文将介绍一种Soft-MarginSVM，目的是让分类错误的点越少越好，而不是必须将所有点分类正确，也就是允许有noise存在。这种做法很大程度上不会使模型过于复杂，不会造成过拟合，而且分类效果是令人满意的。——前言1MotivationandP
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2020-12-22 11:43:20
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图源：pixabay数据科学领域在过去20年经历了巨大的变革。其发展是惊人的，每个人都深受影响。前几年，每个计算机科学专业的学生都渴望得到数据科学领域的职位，甚至许多其他教育背景的人也被数据科学所深深吸引着。数据科学的应用程序覆盖了所有行业，与此同时也无疑增加了对数据科学家的需求。但是如今趋势正在变化。对数据科学家的需求大不如前。即使有此需求，那些人要么缺乏技能，要么缺乏经验。为何数据科学失去了自
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2020-12-22 11:42:56
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图源：unsplash过去的5年里，机器学习变得愈加容易，机器学习工具也正在变得愈加“平民化”。而与此同时，软件工程却比以往更复杂了。然而，这对于软件工程师来说是件好事，但对于机器学习（ML）专家来说则不然。原因何在？事实上，这是机器学习到软件工程，数据科学到数据分析发展的进程。机器学习工具正愈加“平民化”谷歌希望每个人都能接触到机器学习模型的训练，不论他们的技术知识如何。随着机器学习大众化，云服
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2020-12-22 11:42:06
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成为梵高、毕加索？你最喜欢的人脸识别与神经风格迁移来啦！1WhatIsFaceRecognition首先简单介绍一下人脸验证（faceverification）和人脸识别（facerecognition）的区别。人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。一般地，人脸识别比人脸验证更难一些。因为假
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2020-12-22 11:41:02
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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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图源：unsplash有人认为，数据科学就是创建可用来预测的模型。这句话可以这样理解：我们有了数据，探测发展模式，把这些再应用于预测未来，获得结果。这个逻辑说得通，其背后的理论，我们称之为统计。整个历史长河中，有关预测的代名词先后涌现，比如数据挖掘、分析、商业智能、运筹学、新兴的数据科学。不过在这里我们没必要深究统计与数据科学之间是否能划等号，也大可不必对数据信息获取的无数流行词吹毛求疵。今天笔者
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2020-12-22 11:40:10
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图源：unsplashPython对初学者非常友好，许多人在开始学习编程时都会选择Python。简单易上手是你接触它之后发现的第一个优点。进一步了解之后，你可能会被它的灵活性所吸引——可通过各种方式做同一功能。事实上，还有更便捷的解决方案。代码越简洁，可读性越高且能够长期存在。用Python编写简洁代码的方法有很多，本文想与大家分享笔者在日常Python项目中发现的特别有用的五个技巧。1.列表、字
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2020-12-21 12:14:24
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####报错：无法打开anaconda ####解决：终端输入jupyter-notebook ...
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2020-12-21 12:13:35
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