pandas.DataFrame.to_csv和dask.dataframe.to_csv在windows下保存csv文件出现多个换行结果
使用pandas的DataFrame和dask的DataFrame保存数据到csv文件时候会出现两个换行符的情况。本文描述如何解决。
用户 小木 的博客
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最新博客
通过命令行的方式建立Dask集群
Dask的集群启动创建也很简单，有好几种方式，最简单的是采用官方提供dask-scheduler和dask-worker命令行方式。本文描述如何使用命令行方法建立Dask集群。
并行计算中如何提高处理效率——来自Dask的提示
当数据量达到一定程度，单机的处理能力会无法达到性能的要求，采用并行计算，并利用多台服务器进行分布式处理可能会提升数据处理的速度，达到性能要求。然而如果使用不当，并行处理可能并不会提升处理的速度。这篇博客介绍了Dask中关于并行处理的一些效率方面的建议，尽管是针对Dask的说明，但对于所有的并行处理来说都是适用的。
Dask的本地集群配置和编程
Dask提供了多种分布式调度器，当缺少多台服务器时候，也可以通过本地集群来实现单机分布式的计算。这篇博客主要就是介绍如何实现Dask的单机分布式调度器。第一小节是简介，第二节是单机调度器的简写版本，第三节是单机调度器的完整版本，第四节是使用的一些示例。
Pandas的DataFrame选择行或者列的注意事项
Pandas中的DataFrame选择某些行和某些列是有很多中操作和选择的，不太容易记，这里整理一下。
Git提交本地文件
Git操作记录
考虑价格和促销影响的销售预测算法实践
这是一篇来自Towards Data Science上面的一篇个人实践分享，主要是针对销量进行预测。一般来说，销量受到价格、季节等因素影响较大。这里就是考虑这些因素进行的一个实践。值得大家一试。这里我们翻译一下，并对其中的某些工作做一些简单的解释。
Scikit-Learn最新更新简介
Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想，包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史，然后让我们一起看看都有什么新内容吧。
TensorFlow中常见的错误解释及解决方法
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Java中自增操作i++与++i的区别
在Java中，自增是一种非常常见的操作，在自增中，有两种写法，一种是前缀自增（++i），一种是后缀自增（i++)。这里主要简单介绍两种自增的差别。
softmax作为输出层激活函数的反向传播推导
softmax作为多标签分类中最常用的激活函数，常常作为最后一层存在，并经常和交叉熵损失函数一起搭配使用。这里描述如何推导交叉熵损失函数的推导问题。
深度学习技巧之Batch Normalization
Batch Normalization是深度学习中最重要的技巧之一。是由Sergey Ioffe和Christian Szeged创建的。Batch Normalization使超参数的搜索更加快速便捷，也使得神经网络鲁棒性更好。本篇博客将简要介绍相关概念和原理。
Java类型转换中valueOf方法和parseInt方法的区别
在Java的类型转换中，我们经常会使用valueOf或者parseInt（parseFloat/parseDouble等）来转换。这二者有什么区别呢？这里简要介绍一下。
数据预处理中的高频词与低频词
在自然语言数据预处理阶段，为了提取更有用的信息，对数据必须进行相应处理。本文重点介绍对于高频词与低频词的处理。
时间序列数据处理中的相关数学概念
时间序列数据分析的基础包含大量的统计知识。这篇博客主要用通俗的语言描述时间序列数据中涉及到的一些基本统计知识。
基于GPU的机器学习Python库——RAPIDS简介及其使用方法
随着深度学习的火热，对计算机算力的要求越来越高。从2012年AlexNet以来，人们越来越多开始使用GPU加速深度学习的计算。 然而，一些传统的机器学习方法对GPU的利用却很少，这浪费了很多的资源和探索的可能。在这里，我们介绍一个非常优秀的项目——RAPIDS，这是一个致力于将GPU加速带给传统算法的项目，并且提供了与Pandas和scikit-learn一致的用法和体验，非常值得大家尝试。
标签平滑（Label Smoothing）——分类问题中错误标注的一种解决方法
在2016年，Szegedy等人提出了inception v2的模型（论文：Rethinking the inception architecture for computer vision.）。其中提到了Label Smoothing技术，可以提高模型效果。
使用卷积神经网络进行手写识别
本文是发在Medium上的一篇博客：《Handwritten Equation Solver using Convolutional Neural Network》。本文是原文的翻译。这篇文章主要教大家如何使用keras训练手写字符的识别，并保存训练好的模型到本地，以及未来如何调用保存到模型来预测。
Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）
Tensorflow中tf.data.Dataset是最常用的数据集类，我们也使用这个类做转换数据、迭代数据等操作。本篇博客将简要描述这个类的使用方法。
CNN中的一些高级技术（空洞卷积/显著图/反卷积）
卷积神经网络是图像识别领域最重要的深度学习技术。也可以说是是本轮深度学习浪潮开始点。本文总结了CNN的三种高级技巧，分别是空洞卷积、显著图和反卷积技术。