numpy-1.19.5+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢,所以在此提供下载,本文件对应Python39版本为轮子文件,可经过pip安装
2021/4/1 2:34:06 212.57MB numpy numpy+mkl python
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一个用于绘图的包,适用于python3.664位操作系统,但是之前需求下好最基础的numpy包
2020/1/10 15:45:46 8.5MB matplotlib 数据挖掘
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pyopencl参考手册,PPT换PDF格式的,Python是目前较流行的一种科学计算语言。
语法简约,上手快,易于维护的优点。
但其运算速度是真心的慢。
特别是在复杂的科学计算时,即时用上NumPy也不行。
跟C/C++相比,不是一个数量级的。
而C/C++的科学计算能力跟OpenCL比也不是一个数量级的。
PyOpenCL利用Python的简约和OpenCL的运算能力,值得学习研究。
2016/3/17 8:30:37 3.53MB opencl pyopencl GPU 并行计算
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DBLHTIWeb应用程序,它允许上载分层数据并将数据显示为树图和圆形系统发生树。
图书馆-烧瓶-ete3-散景0.13.0-biopython-squarify-numpy-plotly-pandas用法可以使用python3在终端上运转app.py。
打开终端并输入:“pythonindex.py”以启动本地主机来访问文件。
本地主机的地址为:'localhost:4555'。
从这里一切都会说出来。
2021/11/16 20:19:20 9.99MB HTML
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详细引见Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython,涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。
2016/10/12 20:49:22 58.41MB Python 科学计算
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人脸识别该仓库已被修改为::主要仓库是中等文章在NvidiaJetsonNano板上安装请按照文章或按照以下说明进行操作安装所需的Python库要构建我们的面部识别系统,我们需要安装几个Python库。
虽然JetsonNano预装了很多很棒的东西,但还是有一些奇怪的遗漏。
例如,OpenCV是使用Python绑定安装的,但未安装pip和numpy,而使用OpenCV进行任何操作都是必需的。
让我们修复它。
在JetsonNano桌面上,打开一个Terminal窗口并运行以下命令。
每次要求输入密码时,请输入创建用户帐户时输入的密码:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3-pipcmakelibopenblas-devliblapack-devlibjpeg-dev首先,我们要更新apt,这
2015/5/14 16:27:04 8KB Python
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高斯混合模型GMM的源代码,包含numpy完成和sklearn完成两个版本,不用安装其他依赖包。
2015/2/11 14:58:15 1.5MB 高斯混合模 GMM源代码 numpy sklearn
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python3.8版本的numpywheel文件,pip安装某个库失败的时分,如果提示numpy安装失败,可以用这个wheel文件安装
2019/8/9 13:32:50 12.15MB numpy python3.8
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GrokkingDeepLearningteachesyoutobuilddeeplearningneuralnetworksfromscratch!Inhisengagingstyle,seasoneddeeplearningexpertAndrewTraskshowsyouthescienceunderthehood,soyougrokforyourselfeverydetailoftrainingneuralnetworks.UsingonlyPythonanditsmath-supportinglibrary,NumPy,you’lltrainyourownneuralnetworkstoseeandunderstandimages,translatetextintodifferentlanguages,andevenwritelikeShakespeare!Whenyou’redone,you’llbefullypreparedtomoveontomasteringdeeplearningframeworks
2017/5/13 7:45:04 11.17MB Manning DeepLearning Python 清晰正式版
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importnumpyasnpimportsysdefconv_(img,conv_filter):filter_size=conv_filter.shape[1]result=np.zeros((img.shape))#循环遍历图像以使用卷积运算forrinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[0]-filter_size/2.0+1)):forcinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[1]-filter_s
2022/10/8 13:00:54 53KB mp 卷积 卷积神经网络
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡