numpy-1.8.1-win32-superpack-python2.7安装包，如果需要配置OpenCV+Python+numpy的朋友请进我的博客查看详细步骤
2024/10/29 20:34:49
9.3MB
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Win7，64位，python3.5.2下的安装包:numpy-1.12.0b1-cp35-none-win_amd64.whl;matplotlib-2.0.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl;scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl安装文件
2024/10/20 8:47:13
25.81MB
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termplotlibtermplotlib是一个Python库，可满足您所有终端绘图需求。
它旨在像一样工作。
线图对于线图，termplotlib依赖于。
安装后，代码importtermplotlibastplimportnumpyx=numpy.linspace(0,2*numpy.pi,10)y=numpy.sin(x)fig=tpl.figure()fig.plot(x,y,label="data",width=50,height=15)fig.show(
它旨在像一样工作。
线图对于线图，termplotlib依赖于。
安装后，代码importtermplotlibastplimportnumpyx=numpy.linspace(0,2*numpy.pi,10)y=numpy.sin(x)fig=tpl.figure()fig.plot(x,y,label="data",width=50,height=15)fig.show(
2024/10/14 2:58:40
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深层学习专业吴安（AndrewNg），deeplearning.ia，库拉教学大纲+Course1:NeuralNetworksandDeepLearning第一周第1课：深度学习简介第二周第2课：逻辑回归作为神经网络第3课：Python和向量化实验1：Numpy的Python基础作业1：具有神经网络心态的Logistic回归第三周第4课：浅层神经网络作业2：具有一个隐藏层的平面数据分类第四周讲座5：深度神经网络作业3：逐步建立您的深度神经网络作业4：深度神经网络应用+Course2:ImprovingDeepNeuralNetworks:HyperparameterTuning,RegularizationandOptimization第五周第6课：设置机器学习应用程序第7课：规范化您的神经网络第8
2024/9/26 2:56:01
30.76MB
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numpy-1.16.4+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl下载好后cd到所在文件夹pipinstallnumpy-1.16.4+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
2024/9/12 14:20:45
197.43MB
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numpy-1.14.5单独依赖适合python3.7版本window64系统
2024/9/1 11:19:24
12.76MB
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阿里云天池——快来一起挖掘幸福感吧全部代码附注释+提交数据编程环境：pycharm+python3.7用到的包：numpy、pandas、matplotlib、sklearn、xgboost
2024/8/25 17:57:10
36KB
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PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
2024/8/10 19:26:18
76.09MB
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资源说明：数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾代码运行说明：1、安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow|numpy|keras|cv22、train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传3、predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。
2024/8/6 11:03:04
161.27MB
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里面3个whl文件验证可用，scipy太大了，下载链接和安装方法参考http://blog.csdn.net/a15216115048/article/details/；
之前下载三个exe的，验证我的机器上不能用，不过别人传上来也许在其他机器上是可以的。
之前下载三个exe的，验证我的机器上不能用，不过别人传上来也许在其他机器上是可以的。
2024/7/28 18:50:53
42.93MB
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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
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