Datawhale一周年,生日快乐!

Datawhale在成立一周年之际,于北京、广州、杭州等地举办了盛大的庆祝活动,汇聚了众多开源爱好者,共同回顾了一年来的成长历程,展望未来,期望构建有影响力的开源社区。

 Datawhale 一周年

Datawhaler相聚北京广州杭州

一同为我们最可爱的whale

举办了一场的盛大的生日party

没能到场的小伙伴也送来了视频祝福

杭州·主会场

在Datawhale一周岁之际,江苏浙江上海的小伙伴相聚杭州,于美丽的西子湖畔之云鹤山居一同为小whale庆生。

Datawhale的发展离不开每个勇于尝试和探索的小伙伴,第一个组队学习项目,第一个开源项目,第一次B站直播,第一次高校分享···正因为有了大家,Datawhale才越来越好,越来越壮大,希望未来有更多优秀的小伙伴加入Datawhale,带领Datawhale驶向星辰大海。——杭州

广州·分会场

今天Datawhale的一周岁生日,也是我们每一个Datawhale小伙伴的生日。我们来自不同的公司,不同的学校,不同的专业,但有着相同的开源精神。我们相聚广州,来为Datawhale庆祝,也为每个Datawhaler自己庆祝。

Datawhale不仅分享知识和经验,更多的是分享精神,分享一种敢于尝试,包容分享的精神。我们成长自己,我们帮助别人。虽然我们个人很小,像大海中的小鱼,但Datawhale连接着我们每一个人,让我们汇聚在一起,像鲸鱼一般畅游在数据的海洋。正是这种连接,无形中拉进我们每一个人的关系。——广州

北京·分会场


在北京的我们,大部分人都首次见面,却相谈甚欢。我们唱生日祝福歌,祝Datawhale在以后的日子里茁壮成长,帮助更多的人,连接更多的人。我们谈工作,谈生活,谈学习,谈加入Datawhale的初衷,谈Dtawhale未来的发展,可能会有争论,也会不认同对方的方法,但我们出发点却相同,为了和所有的学习者一起进步,"for the learner, for the dreamer"。——北京

Meet·遇见

相遇是一个美妙的缘分,美好的人终会相遇,正如此刻的你,也许就是Datawhaler···

Together·一路走来

从一开始的12人到百余人的团队成员,分布于北京,上海,广州,深圳,杭州,武汉,苏州,哥伦比亚,芝加哥,马里兰等各地,从GMIS到WAIC到CCF···Datawhaler一点一滴汇聚成海洋,点亮一座座灯塔,照亮一段段梦想的旅程···

Hope·未来期许

我们崇尚开源精神,并认为开源是解决问题的模式:集众人的智慧去解决问题和创造社会价值,像开源的产物:维基百科,Linux,Android等开源内容,开源系统和开源软件等,最大程度上帮助到更多学习者。希望在接下来的三到五年,我们能构建出国内有影响力的开源组织和开源社区,让开源创造更多价值。

生日福利

最后,在评论区,留下你对Datawhale的祝福或想说的话。获赞前3名的留言者,可获得人民邮电出版社异步社区书籍任意一本。

关注我们的公众号:AI派,后台回复生日,将获得由科大讯飞提供的智能鼠标(价值399)和智能音箱(价值299),以及由人民邮电异步社区提供的书籍券(书籍任意选) 抽奖福利 。

- 活动主办 -

Datawhale团队

- 活动赞助 -

人民邮电异步社区

和鲸科技

讯飞开放平台

云鹤山居

- 合作伙伴 -

AI有道,机器学习初学者,机器学习算法与自然语言处理,Python爱好者社区,我爱计算机视觉,GitHubDaily,AINLP, 计算机视觉life,简说Python,AI派,OpenCV学堂,小詹学Python,Kaggle竞赛宝典,Coggle数据科学

本期幕后

图片 | 谷勇杰、王婷

视频 | 金娟娟

文案 | 金娟娟

排版 | 金娟娟

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点击阅读原文

Datawhale 是一个专注于数据科学和机器学习领域的开源社区,致力于为学习者提供高质量的学习资源和实践机会。该组织通过组队学习、开源课程以及竞赛基准方案等多种形式推动数据科学知识的普及和技术能力的提升。 在数据科学方面,Datawhale 提供了诸如《动手学数据分析》这样的精品入门课程[^5],帮助初学者系统性地掌握数据分析的基础技能。此外,还维护了一个名为 "China Competition Baseline" 的开源项目,该项目旨在为各类数据竞赛(如 Kaggle 和天池等平台的比赛)提供基础模板和参考代码,涵盖数据预处理、特征工程、模型构建及调参等关键步骤,使得参与者能够快速上手并深入理解比赛解决方案的设计思路[^1]。 对于机器学习领域,Datawhale 同样推出了多门相关课程,包括集成学习、基于Python的会员数据化运营、R语言数据科学、机器学习的数学基础以及李宏毅机器学习(含深度学习)等内容丰富的学习材料[^3]。这些课程不仅覆盖了理论知识,也注重实际应用,适合不同层次的学习者根据自身需求选择合适的内容进行学习。 如果你对参与具体的项目或者想要获取更多关于 Datawhale 组织的信息,可以访问其 GitHub 页面或是论坛版块来了解更多细节[^4]。 ```markdown ### 示例代码:使用Python实现简单的线性回归模型 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 创建一些示例数据 X = np.random.rand(100, 1) * 100 y = 3 * X.squeeze() + 2 + np.random.randn(100) * 10 # 分割训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 创建线性回归模型实例 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 输出系数和截距 print(f"Coefficient: {model.coef_[0]}, Intercept: {model.intercept_}") ```
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