速查表3d(速查表)

最全的AI速查表｜神经网络，机器学习，深度学习，大数据

作者：Stefan Kojouharov编译：ronghuaiyang

过去的几个月中，我都在收集AI速查表。我时不时的分享给同学和朋友，他们经常问我要。所以我决定整理一下，发出来。为了让这件事情更加有趣，我对每个主题加了点描述。

这个应该是史上最全的了，希望你喜欢...

神经网络

神经网络图

机器学习概述

机器学习: Scikit-learn算法

这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator，这个是工作中最困难的地方。流向图帮助你查找文档，estimator也能大致的帮助你更加好的理解你的问题，以及如何解决问题。

Scikit-Learn

Scikit-learn 是一个开源的机器学习Python库。功能包括分类，回归，聚类，算法包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和密度聚类算法。而且和Python的数值处理库如Numpy和SciPy能够互通。

机器学习 : 算法速查表这是一个来自Microsoft Azure的机器学习速查表，你可以为你的预测任务选取合适的机器学习的算法。首选，速查表会问你数据的形式，然后给你一个适合你的任务的最佳的算法建议。

用Python做数据科学

TensorFlow

在2017年的5月，Google发布了第二代的TPU，第二代的TPU有高达180 teraflops的性能，64个TPU的集群可以提供11.5 petaflops的计算能力。

Keras

在2017年，Google的TensorFlow决定在其核心库中支持Keras。Keras是一套接口，而不是一个机器学习的框架。它提供一套高级的，更加直接的抽象功能，使得配置一个神经网络更加的容易，而不用管背后是哪个计算库。

Numpy

Numpy是一个没有优化过的解释器，目的是用Python来实现CPython中的东西。使用这个版本的数学计算往往比较慢。Numpy提供了多维数组的计算和操作，非常的有效，当需要重用代码时，大部分的内部的循环都是使用Numpy。

Pandas

这个名字是来自于 “panel data”，是一个经济学的词语，用来处理多维度的结构化的数据。

数据整理

\"data wrangler\"这个词开始于流行文化的渗透。在2017年的电影 Kong: Skull Island，其中一个角色，被介绍为“Steve Woodward, our data wrangler”。

Scipy

Scipy是基于Numpy的数组的对象构建的，是Numpy的一部分，包括的工具如 Matplotlib, pandas and SymPy，还有一个科学计算的扩展库。Numpy和其他的一些科学计算工具如 MATLAB, GNU Octave, and Scilab很像。Numpy的技术栈也有时候叫做SciPy 技术栈。

Matplotlib

matplotlib是一个基于Python的绘图库，是Numpy的一个扩展。提供了面向对象的API。

pyplot是一个matplotlib的模块，提供了类似Matlab的绘图接口，可以像Matlab一样简单易用，而且免费。

资源

数据科学速查表: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics

数据整理速查表: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

数据整理: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_wrangling

Keras速查表: /d/file/gt/2023-10/pre3zvwl2ms https://en.wikipedia.org/wiki/Keras

机器学习速查表: /d/file/gt/2023-10/d3d3djwqrmp.php https://docs.microsoft.com/en-in/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet

机器学习速查表: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

Matplotlib速查表: /d/file/gt/2023-10/ab5m3wmy5zl https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib

神经网络速查表: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

神经网络图速查表: http://www.asimovinstitute.org/blog/

神经网络: https://www.quora.com/Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network

Numpy速查表: /d/file/gt/2023-10/ta4gx43yjbb https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy

Pandas速查表: /d/file/gt/2023-10/qelpru3osop https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)

Pandas速查表: /d/file/gt/2023-10/n2x2j2bysta https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

Scikit-learn: https://en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn

Scikit-learn速查表: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

Scipy速查表: /d/file/gt/2023-10/5wavzsoyz3y https://en.wikipedia.org/wiki/SciPy

TesorFlow速查表: https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html

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3D胆拖速查表

3D胆拖速查表

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胆8

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组选三

(18注)

008　088　118　188　228　288　338　388　448　488　558　588　668　688　778　788　889　899

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组选三

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EXCEL自制快捷键速查表图，做张清晰可爱的屏保(上)

导读：EXCEL自制快捷键速查表图，做张清晰可爱的屏保(上)

前段时间在网上看到一张关于EXCEL快捷键速查表图，觉得可以用来做电脑屏保非常不错，无奈里面的字很是不清楚，就想能不能用EXCEL表格自己来做一张呢？

说做就做，下面就跟着小马一起来看看怎么做这么一张快捷键速查表图呢？

1.我们先来做第一个快捷键，先把EXCEL表格的高度和宽度缩小，初步定为10X10为一个快捷键

2.为了精细调整，我们把放大比率为220%，并且插入圆角边框与单元格边线对齐

3.我们再来设个各个区域的大小，并调整尺寸

4.再来更加精细的调整行高，列款，边框

5.我们缩小比率，来看一下效果，还不错

6.我们把快捷键区域复制10行18列

7.按照网上的表格来删除不必要的快捷键区域，雏形就基本出做好了

下一节将会填入每个快捷键的用途，并且保存为图片。敬请期待。

需要的小伙伴们点点关注，发私信给小马，提前预定哦。

有了这个EXCEL表格，你可以自己编辑里面的内容并保存成为图片作为屏保了。你也可以删除你已经会得的快捷键，留下你还不会的。是不是觉得很实用呢？

今日10月6日福彩3D第2023265期和值和尾走势图