08 2023 档案
摘要：数据都可以转换成矩阵，行就是每一条样本数据，列是每个字段的特征，numpy在矩阵计算上非常高效，可以快速处理数据并进行数值计算 主要了解numpy核心的模块与常用的函数的使用方法 工号 职位 工龄 收入 张三 ... ... ... 李四 ... ... ... 王五 ... ... 3.1 num
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摘要：1、出现的问题 Initialization failed for 'http://start.aliyun.com'Please check URL, network and proxy settings. Error message:Error parsing JSON response 2.解
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摘要：1.在Anaconda中安装opencv -3.4.1 1. 安装virtualenv pip install virtualenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2. 安装虚拟环境 进入到你想安装虚拟环境的目录, 进入到黑窗口. 执行以下命
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摘要：（1）PIL库：具有强大的图像处理能力 pip install pillow (2)multiprocessing库 :并行处理 pip install multiprocess （3）torchvision pip install torchvision (4) os pip install os
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摘要：filepath_or_buffer >CSV文件的路径或URL地址。sep >CSV文件中字段分隔符，默认为逗号。delimiter >CSV文件中字段分隔符，默认为None。header >指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。names >自定义列名，如果header=None，则可以使用该
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摘要：1、进入Anaconda prompt环境 2. 进入虚拟环境开始安装
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摘要：1、在网页版的jupyter中new→右键→Teminal 2、打开jupyter网页版的命令框 输入以下命令： 使用以下两条指令安装 jupyter_contrib_nbextension 包： conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbexte
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摘要：快捷键说明： alt+enter 执行且插入新个输入行 ctrl+enter 执行当前行 1.numpy的基本操作 1.1 array数组 1.2 数组特性 1.3 数组属性操作 2.索引与切片 2.1 数值索引 2.2 bool 索引 3. 数据类型与数值计算 3.1 数据类型 3.2 复制与赋值
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摘要：0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这
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摘要：更新：2023-08-06 07:53 Matplotlib是一个Python绘图库，广泛用于数据可视化。本文将提供两种常见的方法来安装matplotlib库。 一、使用pip安装matplotlib pip是Python包管理器，它允许用户方便地安装和管理Python包。如果你已经安装了Pytho
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摘要：matplotlib版本对应的python版本如下： matplotlib 1.5.x ：Python 2.6-2.7 matplotlib 2..x ：Python 2.7-3.6 matplotlib 3..x ：Python 3.5-3.7 matplotlib 3.1.x ：Python 3
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摘要：1、构建项目 2、编辑test2.py 1 import torch 2 import numpy as np 3 import tensorflow as tf 4 #1. pytorch张量 5 #pytorch中的张量和tensorflow的tensor是一样的，名字都一样 6 #pytorc
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摘要：AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'. 原因：numpy版本问题，卸载重新安装对应的版本 卸载方法 pip uninstall numpy==版本号(根据自己的版本需要，安装对应的版本) 操作如下： 以上说明我原来的是1.2
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摘要：1、构建项目 2、给项目命名和指定解释器，解释器用我们的虚拟环境 3.创建包 4、创建文件 5.编辑test1.py文件 1 from __future__ import print_function 2 import torch 3 #1.torch.rand()：构造均匀分布张量的方法 4 #t
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摘要：1、打开编译器 2、创建工程 3、选择python3.8 ，和conda模式
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摘要：1、确保你已经安装过Anaconda 2、在开始菜单 →打开Anaconda Prompt环境 3、创建pytorch环境→输入conda create -n pytorch python=3.8 4、查看已经安装好的库 pip list 很遗憾，里面有pytorch，所以我们得安装了 5、进入py
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摘要：一、TensorFlow对应版本对照表 版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 te
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摘要：1、CUDA的介绍 CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，是一种并行计算平台和编程模型，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。CUDA英文全称是Compute Unified Device Architecture。 基于CUDA编程可以
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