python教程:Python 实战-从菜鸟到大牛的进阶之路 - v1.1.pdf

《Python进阶》是《Intermediate Python》的中译本，对Python中的装饰器与推导式等高级用法做了详细说明，适合于掌握Python基础后的进一步提高。 Python的语法相当简洁，即使是生成器、装饰器与推导式等的高级特性利用时，同样可以发挥Pyhton简单高效的优点。 Pyhton3.x与2.x版本语法存在不同的地方，《Pyhton》进阶中的例子会贴出Python3与Pyhton2两个版本的代码，比较难能可贵。 译者在翻译过程中，慢慢发现，本书作者有着科普作家的风范，能将晦涩难懂的技术以较清晰简洁的方式来呈现，深入浅出的风格在每个章节的讨论中都得到了体现：每个章节都非常精简，5分钟就能看完，例子追求简洁，精辟地展现了原理；每个章节都会通过疑问，来引导读者主动思考答案；每个章节都引导读者做延伸阅读，让有兴趣的读者能进步、可以举一反三；每个章节都是独立的，你可以挑选任意的章节开始阅读， 不受影响。

Bert-BiLSTM-CRF-pytorch版源代码，实体识别

双曲嵌入作为一种捕获层次信息的方法被提出，可以将丰富的结构信息与现代机器学习分布式表达中所青睐的连续表示相融合。本实例将ICD编码嵌入双曲空间得到表征。下面是代码结构和结果分析： 1）数据预处理——数值向量化 将文本数据转换成数值向量，使用split函数将原本连接的文本数据分开,每个文本我们都会得到一个列表，构成词典。 2）主要程序代码 从上到下分别是建立整个网络模型的，构建网络参数的，和训练网络模型的。 3）参数的传入   训练的时候，这些参数的设置，batchsize是64，batchsize就是每轮训练的时候传入的是64个样本，dim 10表示维度是10，epoch 100表示训练了100轮，chechpoint-freq 是10 表示每过10个epoch保存一次模型。 4）训练过程 这个是训练过程中每一个epoch的loss值，MAP是评价指标

采用全连接神经网络对012345的手势图片进行识别，基于Pytorch编写，附h5格式数据集

人脸数据，Python代码，介绍了LDA,PCA,SVD技术在人脸识别中的理论和Python实现

【实例简介】 python 用于周期性读取从站的数据

http服务端（等待客户端请求）和socket服务端(监听客户端发送数据)

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