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我的组队学习

  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

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

项目结构

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

学习资料

【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】第30期组队学习-树模型与集成学习
【13】第31期组队学习-水很深的深度学习
【14】第32期组队学习-推荐系统

环境安装

Python版本

Mini-Conda Python 3.8 Windows环境

Notebook运行环境配置

安装相关的依赖包

conda install --yes --file requirements.txt

设置Jupyter Notebook代理

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

Neo4j安装

pytorch安装

执行以下命令安装pytorch

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

pytorch geometric安装

执行以下命令安装pytorch geometric

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

ray[tune]安装

conda install ray-tune -c conda-forge

Conda批量导出环境中所有组件

conda list -e > requirements.txt

本地启动docsify

docsify serve ./docs