记录我参加的Datawhale组队学习,包括笔记和习题解答。

在线阅读地址:https://relph1119.github.io/my-team-learning

docs---------------------------------------学习笔记
notebook-----------------------------------JupyterNotebook格式笔记
+---pandas20-------------------------------第20期Pandas学习
| +---asserts----------------------------joyful-pandas教材
| +---data-------------------------------数据集
| +---my_homework------------------------我的笔记
| +---source-----------------------------教材中的图片资源
+---knowledge_graph_basic21----------------第21期自然语言处理实践(知识图谱)
| +---asserts----------------------------知识图谱组队学习教材
| +---my_homework------------------------我的笔记
+---ensemble_learning23--------------------第23期集成学习
| +---asserts----------------------------集成学习组队学习教材
| +---my_homework------------------------我的笔记 
+---ensemble_learning24--------------------第24期集成学习
| +---asserts----------------------------集成学习组队学习教材
| +---my_homework------------------------我的笔记
+---ensemble_learning25--------------------第25期集成学习
| +---asserts----------------------------集成学习组队学习教材
| +---my_homework------------------------我的笔记 
+---gnn_learning26-------------------------第26期图神经网络 
| +---asserts----------------------------图神经网络组队学习教材 
| +---my_homework------------------------我的笔记 
+---pumpkin_learning27---------------------第27期吃瓜课程(西瓜书+南瓜书)
+---transformers_nlp28---------------------第28期基于Transformers的自然语言处理
+---matplotlib_learning29------------------第29期数据可视化
+---tree_ensemble30------------------------第30期树模型与集成学习
+---unusual_deep_learning31----------------第31期水很深的深度学习
QASystemOnMedicalGraph---------------------基于医疗领域知识图谱的问答系统源码
requirements.txt---------------------------运行环境依赖包

【1】第20期组队学习-Pandas
【2】joyful-pandas
【3】第21期组队学习-自然语言处理实践(知识图谱)
【4】KnowledgeGraph_Basic
【5】基于医疗领域知识图谱的问答系统
【6】第23/24/25期组队学习-集成学习
【7】第26期组队学习-图神经网络
【8】第27期组队学习-吃瓜教程
【9】第28期组队学习-基于Transformers的自然语言处理
【10】第29期组队学习-Matplotlib可视化
【11】Matplotlib 50题从入门到精通
【12】树模型与集成学习
【13】水很深的深度学习

Mini-Conda Python 3.8 Windows环境

安装相关的依赖包

conda install --yes --file requirements.txt

set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:19180
set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:19180

设置代理之后,启动Jupyter Notebook

jupyter notebook

• Windows10下安装Neo4j参考文档
• 如果是JDK1.8,可下载Neo4j V3.5.26版本

执行以下命令安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

执行以下命令安装pytorch geometric

conda install pytorch-geometric -c rusty1s -c conda-forge

conda install ray-tune -c conda-forge

conda list -e > requirements.txt

docsify serve ./docs