小編第一次接觸到TensorFlow的時候是在實訓課中。當時我們在機器學習的掌握并不充分的情況下通過TensorFlow搭建神經網絡的模型，可見使用TensorFlow搭建一個神經網絡模型是一件比較簡單的事情。那么接下來我們就來看看如何使用TensorFlow搭建神經網絡吧。
在python的進程管理中我們一般使用process模塊進行python進程創(chuàng)建。這個模塊在使用上也是比較簡單的。那么python怎么使用process模塊來創(chuàng)建進程呢？接下來這篇文章帶你了解！
由于眾所周知的原因很多國外的網站國內訪問是比較慢的，其中conda的主站也有這個問題。國內最常見的conda鏡像站是清華的鏡像站，但有時候清華的鏡像站也會面臨不能用的情況。本篇文章就來介紹一下conda怎么使用清華源和conda設置channel鏡像如何操作吧。
在之前我們有介紹一篇python如何使用tkinter實現透明窗體的文章，接下來我們就在上一篇的基礎上，繼續(xù)在透明窗體上繪制小球。
很多小伙伴在學習機器學習的時候會苦惱到底用什么進行學習。在看了大佬的介紹后可能會使用Keras或者pytorch直接進行學習，但實際上有優(yōu)秀的機器學習工具包。沒錯，小編接下來要介紹的SKlearm就是一款基于python語言的機器學習工具包。今天我們就來講講SKlearm的安裝與使用，希望小伙伴們能喜歡上這款工具包。
anaconda是兩種conda環(huán)境中比較省心的一種，使用anaconda它已經幫你準備好了很多conda的包。但是anaconda在創(chuàng)建新環(huán)境的時候有時候會出現CondaHTTPError的報錯，那么怎么解決這種報錯呢？來看看小編是如何解決的。
SciPy是一款開源、方便、專為科學和工程設計的 Python 工具包.它包括統(tǒng)計,優(yōu)化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理,常微分方程求解器等等。SciPy 是建立在 Python 的 NumPy 擴展之上的數學算法和便利函數的集合。它通過為用戶提供用于操作和可視化數據的高級命令和類，為交互式 Python 會話增加了顯著的功能。借助 SciPy，交互式 Python 會話成為數據處理和系統(tǒng)原型設計環(huán)境，可與 MATLAB、IDL、Octave、R-Lab 和 SciLab 等系統(tǒng)相媲美。
小伙伴們還記得被“滑稽”刷屏的場景嗎？在這個各種表情包橫行的時代，emoji表情還能依然占據一定的地位！接下來這篇文章將帶你了解一下，python怎么生成emoji。
Keras訓練數據可以采用很多種方式，其中比較常見的三種分別是fit、fit_generator和train_on_batch。第三種和前兩種差別比較大，所以本篇文章主要進行fit和fit_generator的對比。
CNN算法（卷積神經網絡）是機器學習中最出名的算法之一，它的應用是比較廣泛的，廣為人知的是利用CNN來進行圖像識別處理，但是CNN也可以用在文本分類上。接下來這篇文章我們就來了解一下pytorch怎么用CNN實現文本分類吧。
