python版本的numpy+mkl和scipy，官方下载特别慢，所以放到csdn上供大家下载

python2.7、numpy、matplotlib在windows64位平台下安装所需资源在安装matplotlib之前，先安装dateutil和pyparsing,如果出错，提示缺少six.py，然后解压six-1.9.0.tar.gz，将six.py拷贝到安装目录python27-lib目录下，即可

DeepResolution2.0基于深度学习的多元曲线分辨率2.0DeepResolution已经提出了基于深度学习的多元曲线分辨率2.0（DeepResolution2.0）方法来自动解析GC-MS数据。
它在解析重叠峰方面具有出色的性能，适用于大规模数据分析。
与经典的多曲线分辨率方法相比，它具有快速，准确和全自动的特点。
＃安装##python和TensorFlowPython3.6.5，可从TensorFlow（2.0.0-GPU版本），可在##安装依赖包软件包主要包括：numpy，Scipy，Matplotlib，pandas和os。
这些软件包包含在集成工具Anaconda＃存储库并直接运行下载模型并直接运行由于模型超出了限制，我们已将所有模型和一些GC-MS数据上传到百度SkyDrive和google驱动器。
（KEY：Deep）

numpy-1.16.2-cp37-cp37m-win_amd64.whlnump科学计算包下载后pip安装

算法复习实践，使用python和numpy实现均值滤波算法，巩固编程基础

Python最小二乘法拟合直线，采用了2种不同的方式，一种是直接计算，另一种是调用numpy.linalg.solve()

全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。
*1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；
*2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；
第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。

KCFpython版本实现，尊重原matlab版本算法框架，需要numpy，opencv-python库。

Author:WesMcKinneyISBN-10:1491957662Year:2017Pages:544Language:EnglishFileformat:PDFGetcompleteinstructionsformanipulating,processing,cleaning,andcrunchingdatasetsinPython.UpdatedforPython3.6,thesecondeditionofthishands-onguideispackedwithpracticalcasestudiesthatshowyouhowtosolveabroadsetofdataanalysisproblemseffectively.You’lllearnthelatestversionsofpandas,NumPy,IPython,andJupyterintheprocess.WrittenbyWesMcKinney,thecreatorofthePythonpandasproject,thisbookisapractical,modernintroductiontodatasciencetoolsinPython.It’sidealforanalystsnewtoPythonandforPythonprogrammersnewtodatascienceandscientificcomputing.DatafilesandrelatedmaterialareavailableonGitHub.UsetheIPythonshellandJupyternotebookforexploratorycomputingLearnbasicandadvancedfeaturesinNumPy(NumericalPython)GetstartedwithdataanalysistoolsinthepandaslibraryUseflexibletoolstoload,clean,transform,merge,andreshapedataCreateinformativevisualizationswithmatplotlibApplythepandasgroupbyfacilitytoslice,dice,andsummarizedatasetsAnalyzeandmanipulateregularandirregulartimeseriesdataLearnhowtosolvereal-worlddataanalysisproblemswiththorough,detailedexamples

numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whlInstallnumpy+mklbeforeinstallingscipy.

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。