李笑来最新书籍，关于自学，关于python原书通过jupyter发布，对不会部署服务的有点不友好我整理了一份pdf版本，这个是更新过的，之前版本readme放在了后面，其实这个文件放在前面当目录比较合适。
2023/7/13 2:50:02
13.95MB
1
python-opencv-notebook：准备使用Python3.6，OpenCV3.3等运行Jupyter笔记本docker映像
2023/7/10 17:49:14
20KB
1
总览该名目介绍了若何使用ApacheSpark机械学习建树建议。
您能够在IBMDataScienceExperience上运行许多jupyter条记本，并且能够与影戏推选Web使用法度圭表标准举行实时演示。
该演示还使用IBMMessageHub（kafka）将使用法度圭表标准责任推送到主题，在IBMBigInsights（hadoop）上运行的SparkStreaming作业将其破费。
快捷末了假如您想试验该Web使用法度圭表标准的实时演示，请晤面。
这也是的概述视频。
该名目是演示影戏推选器使用法度圭表标准。
该演示已经装置了约4000部影戏以及500,000个评级。
评级是随机天生的。
此Web使用法度圭表标准的目的是应承用户搜查影戏，对于影戏举行评级并依据其评级付与影戏的推选。
条记本电脑从末了，以知道无关该名目的更多信息。
您能够将这些条记本导入IBMDataScienceExperience。
试验从URL加载时，无意偶然会碰着下场。
假如暴发这种情景，请试验克隆或者下载此存储库，而后将条记本作为文件导入。
本领规模总体架构如下所示：本演示中使用的本领是：中间组件（Web使用法度圭表标准）
您能够在IBMDataScienceExperience上运行许多jupyter条记本，并且能够与影戏推选Web使用法度圭表标准举行实时演示。
该演示还使用IBMMessageHub（kafka）将使用法度圭表标准责任推送到主题，在IBMBigInsights（hadoop）上运行的SparkStreaming作业将其破费。
快捷末了假如您想试验该Web使用法度圭表标准的实时演示，请晤面。
这也是的概述视频。
该名目是演示影戏推选器使用法度圭表标准。
该演示已经装置了约4000部影戏以及500,000个评级。
评级是随机天生的。
此Web使用法度圭表标准的目的是应承用户搜查影戏，对于影戏举行评级并依据其评级付与影戏的推选。
条记本电脑从末了，以知道无关该名目的更多信息。
您能够将这些条记本导入IBMDataScienceExperience。
试验从URL加载时，无意偶然会碰着下场。
假如暴发这种情景，请试验克隆或者下载此存储库，而后将条记本作为文件导入。
本领规模总体架构如下所示：本演示中使用的本领是：中间组件（Web使用法度圭表标准）
2023/4/29 17:34:39
7.99MB
1
在Jupyter笔记本中编写和共享计算分析的十个简单规则该存储库是对及其预印本浏览以下示例笔记本，了解十个简单规则的应用。
此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。
我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。
例子1本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。
规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。
下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。
按钮使用Binder（）服务器在Web浏览器中启动JupyterNotebook或JupyterLab（可能很慢！）。
（请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。
）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。
也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。
NbviewerJupyter笔记本Jupyter实验室HTML规则8：共享和解释您的数据。
为了实现可反复性，我们提供了example1/data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。
该数据与下载位置和下载日期
此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。
我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。
例子1本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。
规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。
下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。
按钮使用Binder（）服务器在Web浏览器中启动JupyterNotebook或JupyterLab（可能很慢！）。
（请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。
）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。
也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。
NbviewerJupyter笔记本Jupyter实验室HTML规则8：共享和解释您的数据。
为了实现可反复性，我们提供了example1/data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。
该数据与下载位置和下载日期
2023/1/20 10:36:42
53.78MB
1
nsf-oce-genderNSF海洋科学奖中的性别差异分析在这一系列的Jupyter笔记本电脑中，我们：清理并预备1987年至2019年的NSF海洋科学奖数据以进行分析确定研究主题从PI和联合PI的名字中提取性别信息在以下方面检查NSF海洋科学奖中的性别差异：所有NSF-OCE奖项NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多奖项数量排名前10位的学术组织确定的研究主题奖励类型在NSF-OCE授予WHOI的奖项中检查性别差异：NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多确定的研究主题奖励类型伊万·利马-2020年11月5日星期四20:06:50-0500
2019/10/9 6:46:48
5.45MB
1
我获得硕士学位的Jupyter笔记本“使用机器学习预测电梯站中的污水溢出”Jupyter笔记本电脑具有大师工作期间开发的概念和技术，“使用机器学习预测升降机站的污水溢出”。
这段代码正在接收一些其他文档，以协助您理解。
可以通过访问该作品。
这段代码正在接收一些其他文档，以协助您理解。
可以通过访问该作品。
2019/2/6 9:10:45
919KB
1
SQLAlchemy家庭作业-冲浪！在你开始之前为此项目创建一个新的存储库，称为Climate-Analysis-And-Exploration。
不要将此作业添加到现有存储库中。
将新的存储库克隆到您的计算机。
将您的Jupyter笔记本和app.py添加到此文件夹。
这些将是运行以进行分析的主要脚本。
将以上更改推送到GitHub或GitLab。
恭喜你！您已决定在夏威夷檀香山度过一个长假假期！为了协助您计划行程，您需要对该区域进行一些气候分析。
以下概述了您需要执行的操作。
步骤1-气候分析与探索首先，使用Python和SQLAlchemy对您的气候数据库进行基本的气候分析和数据探索。
以下所有分析都应使用SQLAlchemyORM查询，Pandas和Matplotlib完成。
使用提供的和文件完成气候分析和数据探索。
选择旅程的开始日期和结束日期。
确保您
不要将此作业添加到现有存储库中。
将新的存储库克隆到您的计算机。
将您的Jupyter笔记本和app.py添加到此文件夹。
这些将是运行以进行分析的主要脚本。
将以上更改推送到GitHub或GitLab。
恭喜你！您已决定在夏威夷檀香山度过一个长假假期！为了协助您计划行程，您需要对该区域进行一些气候分析。
以下概述了您需要执行的操作。
步骤1-气候分析与探索首先，使用Python和SQLAlchemy对您的气候数据库进行基本的气候分析和数据探索。
以下所有分析都应使用SQLAlchemyORM查询，Pandas和Matplotlib完成。
使用提供的和文件完成气候分析和数据探索。
选择旅程的开始日期和结束日期。
确保您
2021/10/3 10:42:08
3.96MB
1
学术模板雨果学术简历模板使您能够创建自己的求职在线简历，并展示您的学术出版物。
不到10分钟即可获得，或。
可以轻松轻松地免费创建一个漂亮的网站。
在Markdown，Jupyter或RStudio中（通过Blogdown）编辑您的网站，使用Hugo生成它，并使用GitHub或Netlify进行部署。
使用窗口小部件，主题和语言包自定义网站上的任何内容。
:backhand_index_pointing_right::books::speech_balloon:或:bird:Twitter：:light_bulb::up_arrow:更新Wowchemy？查看和众筹的开源软件为了协助我们在MIT许可下可持续地开发此模板和软件，我们要求使用它的所有个人和企业通过赞助来协助支持其正在进行的维护和开发。
生态系统：从BibTeX导入出版物的管理工具
不到10分钟即可获得，或。
可以轻松轻松地免费创建一个漂亮的网站。
在Markdown，Jupyter或RStudio中（通过Blogdown）编辑您的网站，使用Hugo生成它，并使用GitHub或Netlify进行部署。
使用窗口小部件，主题和语言包自定义网站上的任何内容。
:backhand_index_pointing_right::books::speech_balloon:或:bird:Twitter：:light_bulb::up_arrow:更新Wowchemy？查看和众筹的开源软件为了协助我们在MIT许可下可持续地开发此模板和软件，我们要求使用它的所有个人和企业通过赞助来协助支持其正在进行的维护和开发。
生态系统：从BibTeX导入出版物的管理工具
2017/8/18 22:01:04
6.61MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB