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https://itnext.io/collection-of-materials-for-newbie-in-deep-learning-and-machine-learning-and-data-science-56ccaa73c18 Over the course of several engagements and projects, I have stumbled upon several somewhat distinct patterns that have emerged from the need to on-board new folks into ML type of project or provide quick training to folks that already on the project and who like to get hands-on with ML, AI and DL type of work. So, in short, the question that we had to answer repeatedly “how do we get folks, who’s interested in learning ML-AI, trained with minimal time away from the work and

课程网站： https://classroom.udacity.com/courses/ud170 目录 目录 学习内容 学习感受 课程篇 内容篇 总结回顾 读取csv文件 数据修正 数据探索 问题处理 数据可视化 学习原因及计划 学习内容 *Python数据分析 1.数据读取 2.数据修正（数值和日期格式的转化） 3.数据探索（熟悉数据内容，提出问题） 4.问题处理（异常值、特殊值和特定数据提取） 5.数据可视化（关键数据可视化图表呈现） *Numpy和Pandas处理一维数据 待学习 *Numpy和Pandas处理二维数据 待学习 学习感受 课程篇 Udacity的课程总是一如既往的详细，均是从基础开始讲起，最重要的是讲解知识时提出许多具有启发性的问题，加上合理的练习设计，学起来总是事半功倍。 内容篇 第一部分内容比较基础，重点在于对列表、字典和元组的理解和使用。主要通过合理的建立字典和列表，将我们感兴趣的数据放入，而将不感兴趣和异常值去除。 而这个操作一般都是：建立字典——for循环——if条件选择——输出目标值到新字典。 内容的重点在于：熟悉数据内容，提出能从数据中获得的有趣问题，以何种思路去回答问题，以及如何根据问题获得有价值的信息。 总结回顾 按照学习内容依次总结： 1.读取csv文件： # 用到特殊库文件unicodecsv import unicodecsv def

第一次写博客文章，一直都想把自己学的用的整理一下可总是没时间，这学期下决心要好好记录自己学习中遇到的各种问题和资料，以备日后查阅，也给他人一个帮助。 做robomaster比赛的视觉部分。本来有好多人的，然而到现在貌似只剩下我了。寒假一直在学opencv，刚弄了个十字交点检测(就是激光打出十字然后在屏幕上实时找到十字的交点)，回学校后打算先写一个识别数字的做一个打大符的模型。刚跑了一个机器学习的识别数字的程序，老师就把我叫去说她的研究生弄了个视觉的让我移植到linux上，当时满心欣喜以为不用自己单干了，然而……就是做了一个用caffe训练了一下能识别出花恐龙什么的例子。不过这也启发我应该往深度学习方面钻了，可能实现起来会更简单。 好了，不说废话了，昨天花了一晚上看了看优达学城的深度学习，基本上了解了深度学习的大概。本打算今天做一下它的作业，熟悉一下，结果安装它给的那个docker镜像就花了好久…… 为什么非要装docker，直接装tensorflow不就好了嘛。因为，经过两天安装caffe的经历，我已经不想再自己装了，装现成的多好。而且借这个机会了解一下docker。 首先装好 docker 然后在 优达官方安装说明 里的这句 docker run -p 8888:8888 --name tensorflow-udacity -it gcr.io/tensorflow

前言 之前，博主为了得到更好的车载视频目标检测效果（偏工程实际，非刷榜），使用SSD框架训练过KITTI数据集，几次训练下来，结果不太理想。自己分析，原因较多，其中很重要的一条就是KITTI数据集不够大（标注图片仅7000多张），而且还是fine-tune from reduced VGG model，精度自然不会太高。解决方法大约有两种：一是扩充数据集；二是fine-tune已经训练好的SSD model，这样数据集小一点也能接受。这里先介绍方法一，而方法二还在探索中。 PS.数据集标注貌似不如KITTI严谨，存在几处关键错误，请慎重使用，已知的错误已更新在文中。 关于Udacity数据集 既然觉得数据偏少，一是可以增加类似的道路标注图片，如果自己动手，可以参考之前博文中介绍的 LabelImg 工具；二是直接换一个更大的目标检测数据集。这里本文就介绍一下偶然发现的 Udacity目标检测数据集 ，这是Udacity为其自动驾驶算法比赛专门准备的数据集，对连续视频图片进行了仔细的标注（2D坐标），主要有汽车、行人、大型车辆等类别。 整个数据集分为两个子数据集，分别有9423和15000张图片，分辨率都是1920×1200，两个子数据集的标注文件稍有不同，不过接下来我会把他们合在一起，统一转换成Pascal VOC的格式。算下来Udacity数据集图片数量是KITTI的3倍多

http://m.makaidong.com/fuhang/581_18472767.html (基本都是安装上面网站做的，但是按照他做的，我有几个步骤出错了) 第一：工程文件不要git clone 要直接下载安装包 第二：sudo apt-get install libuv1-dev 失败 sudo apt-get update 就好使了 第一个make失败 第二个make失败（缺少.h文件） sudo apt-get install libssl-dev （缺少一些基本的配置文件）比如stdio.h这些文件，在最开始安装gcc的时候，都没有，安装好了以后一般就把这些文件配置好了，放在/usr/include 在make一下就好了。 参考网址（https://stackoverflow.com/questions/46008624/how-to-fix-fatal-error-openssl-opensslv-h-no-such-file-or-directory-in-redhat） 来源： CSDN 作者： weixin_42053726 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42053726/article/details/85947911

这又是一篇很早之前就想写的话题。几个月前J. V. King写过一篇关于Coursera这个公开课网站的博客。那时就有朋友推荐我Udacity这个网站：http://www.udacity.com/ 但这其实是一个失职的宣传：我自己从来没有用过这个网站，虽然一直存着它。前段时间看看Coursera惊喜不少，喜的是多了很多很多课（已有和计划中的约200门课），惊的是已经没法都学习了：当年只有4、5门课的网站已经颇具规模了。相比较而言，Udacity目前连20门课都不到，而且多是入门性的课程，已经不能适应我这样本科毕业的学生了。当然，能够把基础课教好的老师也很厉害，比如Andrew Ng.的Machine Learning课，但总的来说教一些网上随便Google就能查到的零碎基础显得比较“弱”。 这篇文章的作用是让更多的人知道这个网站，虽然它目前不怎样，但毕竟像开源软件有时bug多多那样，好歹为教育的推广和免费做出了贡献。大家可以尝试着关注一下。 转载于:https://www.cnblogs.com/JVKing/articles/2837435.html 来源： CSDN 作者： weixin_30575309 链接： https://blog.csdn.net/weixin_30575309/article/details/95665894

Udacity Python课程总结 课程整体难度较低，主要面对没什么编程基础的初学者。 基本上是以项目为主，掺杂着讲解一些编程方面的基本概念。 项目一：定时程序 很实用，每隔30分钟提醒一次，然后打开一个播放轻音乐的网址。非常充分地体现了“不要重复造轮子”的理念。 “定时”、“调用外部程序”，都是由Python中的库来提供接口。你所要做的只是调用一下相关函数。真是非常强大。 当然，这个项目的主要目的也是为了引入函数的概念。 项目二：Secret Message 说是解密程序，然而没有太复杂的加解密过程。其核心还是对于文件的批量操作。当然也有地方引入了字符串操作的概念。 Windows默认是按文件名排序的，所以在运行程序将文件批量更名之后，自动重排的图片就是很自然地显示出了解密后的信息。 项目三：Drawing Turtles 在屏幕上画几何图形，圆形、三角形、正方形之类。 如果继续用函数的话，将面临大量的重复代码。于是就这样引入了面向对象编程的概念。顺便简单地介绍了一下类。 也有介绍Turtles这个库，指导大家去看Python的文档。 项目四：Sending Text 很有意义的一个项目。导入第三方库，然后就写出群发垃圾消息的Python小程序了（….. 然而不支持大陆手机号码，所以不能用。 大体上来说，就是指导学生在Python自带的库无法满足需求时

Programming Foundations with Python ? 1. Learn how to find and use a class through the Internet(Google, flow_stack) 2. Use turtle to draw something interesting.(class) 3.Class, the blueprint of Object. 4. 人生苦短，我用python。 来源： CSDN 作者： YeeChing_Tiger 链接： https://blog.csdn.net/YeeChing_Tiger/article/details/51326907

Introduction to Udacity Self-Driving Car Simulator Udacity recently made its self-driving car simulator source code available on their GitHub which was originally built to teach their Self-Driving Car Engineer Nanodegree students. Now, anybody can take advantage of the useful tool to train your machine learning models to clone driving behavior. In this article, I’ll explain: What you can do with it How to set up the simulator Deep Learning driver example What You Can Do with it? You can manually drive a car to generate training data, or your machine learning model can autonomously drive for

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: Hi I'm learning to use Firebase from an Udacity Course. I got this error when I ran my app and have no clue about it. 11-23 16:48:34.995 3947-3947/com.google.firebase.udacity.friendlychat E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main Process: com.google.firebase.udacity.friendlychat, PID: 3841 java.lang.NoSuchMethodError: No virtual method zzait()Ljava/util/ArrayList; in class Lcom/google/android/gms/auth/api/signin/GoogleSignInOptions; or its super classes (declaration of 'com.google.android.gms.auth.api.signin.GoogleSignInOptions' appears in