本篇文章是我们学习 Python 及其在机器学习（ML）和 人工智能（AI） 中的应用系列的第七个模块。在上一模块中，我们讨论了使用 NLTK 进行文本分析。接下来，我们将要讨论的是Keras，一个用于处理神经网络的高级 Python 库。在本模块中，将演示如何使用 Keras 解决图像分类问题。

Python 有一堆有用的内置函数，你可以用它来做各种事情。每个函数都能都执行特定的任务。但是您知道 Python 还允许您定义自己的函数吗？本文将向您展示如何创建和调用您自己的 Python 函数。它还将为您概述如何将输入参数和参数传递给您的函数。

本篇文章是我们学习 Python 及其在机器学习和 AI 中的应用系列的第六个模块。在上一个模块中，我们讨论了使用 OpenCV 进行图像识别。现在我们就来看看自然语言工具包（NLTK）能够做些什么？

计算机视觉是人工智能的一个子集，专注于教机器如何正确解释来自图片、视频帧和其他来源的数据。

异常值是数据集的重要组成部分。它们可以保存有关您数据的有用信息。异常值可以为您正在研究的数据提供有用的见解，并且它们可以对统计结果产生影响。这可能会帮助您发现不一致之处并检测统计过程中的任何错误。因此，了解如何在数据集中查找异常值将有助于您更好地理解数据。

跨站脚本是应用程序安全开源基金会 (OWASP) 前 10 名中第二个最普遍的问题——它存在于大约 2/3 的所有应用程序中。虽然自动化工具可以发现其中的一些问题，但也有一些旨在检测和利用这些漏洞的自动化工具。

网页抓取是自动从互联网中提取特定数据的过程。它有许多用例，例如为机器学习项目获取数据、创建价格比较工具或任何其他需要大量数据的创新想法。虽然理论上您可以手动进行数据提取，但互联网的大量内容使这种方法在许多情况下不切实际。因此，知道如何构建网络爬虫可以派上用场。这篇文章的目的是教你如何用 Python 创建一个网页爬虫。您将学习如何检查网站以准备抓取、使用 BeautifulSoup 提取特定数据、使用 Selenium 等待 JavaScript 渲染，以及将所有内容保存在新的 JSON 或 CSV 文件

在本文中，我将尽力解释一些您在编码面试之前应该学习的核心算法。如果您不熟悉二叉树的概念，我建议您查看百度百科页面。如果您完全掌握了这些基本算法，您将能够更轻松地解决更复杂的问题。

您是否注意到浏览器中 URL 开头的“HTTP”或“HTTPS”？那么，什么是 HTTP，什么是 HTTPS？它们有何不同？为了理解差异，有助于理解这两个术语的含义并了解它们各自的工作原理。今天小编就来介绍这两个协议。

如果您是 JavaScript 初学者，您可能很难理解 Promise 的真正含义。我已经阅读了很多关于 Promise 的文章，但问题是这些指南中的许多都没有以相关的方式解释它们。人们不理解 JavaScript 中的 promise 是因为他们并不真正了解它的含义以及它在简单和相关的术语中的行为方式。所以在这篇文章中，我将告诉你一个简短的故事，它解释了 Promise 是什么以及它们是如何工作的。我还将通过一些示例向您展示如何在 JavaScript 中使用 promise。