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scilab使用学习入门教程
scilab 免费兼容matlab语法的软件。 这是它的使用学习入门教程。
所属分类:
其它
发布日期:2009-12-11
文件大小:899072
提供者:
TurtleRock
微软C#学习入门教程
微软学习资料C# step+by+step,很好的入门教程
所属分类:
C#
发布日期:2010-03-06
文件大小:3145728
提供者:
risenly2008
VB.Net 学习入门教程
点击index.html 即可进快速的学习和掌握VB.Net的开发,适合初学者个一般水平的人。
所属分类:
VB
发布日期:2010-08-23
文件大小:81920
提供者:
zwlzwl376
Windows PE文件格式学习入门教程
Windows PE文件格式学习入门教程
所属分类:
软件测试
发布日期:2012-12-09
文件大小:36700160
提供者:
wcc526
VHDL学习入门教程
VHDL学习入门教程,详细,内容全面,体系完备,有电路基础,模拟电路和数字电路等基础理论,又有电子元器件检测电路仿真与设计等操作性强的内容还有PLC,单片机,CPLD等综合应用方面知识
所属分类:
嵌入式
发布日期:2015-08-10
文件大小:32505856
提供者:
u012223003
VR虚拟现实开发学习入门教程
VR虚拟现实开发学习入门教程
所属分类:
硬件开发
发布日期:2016-04-28
文件大小:12582912
提供者:
mr_charly001
Hadoop安装学习-入门教程
Hadoop 安装 学习 入门教程 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软
所属分类:
Java
发布日期:2017-11-30
文件大小:1048576
提供者:
u012767037
Python学习入门教程
很好的中文教程,适合刚接触Python的初学者。此为中文翻译版本,原名《Byte of Python》非常难得,严重建议下载。
所属分类:
Python
发布日期:2009-01-15
文件大小:803840
提供者:
imchacal
moho中文入门教程.txt
这是一套Moho软件学习入门教程,在本系列教程中你将学会如何做出自己的首个动画,如果你对Moho感兴趣或动画还不熟悉,教程会一步步教你使用Moho进行设计、绑定以及制作出你的第一个动画场景。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-04-29
文件大小:67
提供者:
hwj19860213
Python3爬虫学习入门教程
主要介绍了Python3爬虫学习入门,简单介绍了Python3爬虫的功能、原理及使用爬虫爬取知乎首页相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-19
文件大小:206848
提供者:
weixin_38556668
PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络
主要介绍了PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-19
文件大小:76800
提供者:
weixin_38623919
Python画图学习入门教程
本文实例讲述了Python画图的基本方法。分享给大家供大家参考,具体如下: Python:使用matplotlib绘制图表 python绘制图表的方法,有个强大的类库matplotlib,可以制作出高质量的2D和3D图形,先记录一下,以后慢慢学习。 matplotlib下载及API手册地址:http://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib/ 数学库numpy下载及API手册地址:http://www.scipy.org/Dow
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:43008
提供者:
weixin_38655011
PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络
前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍。 Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用touch.nn来构建。nn依赖于autograd来定义模型,并且对其求导。一个nn.Module包含网络的层(layers),同时forward(input)可以返回output。 这是一个简单的前馈网络。它接受输入,然后一层一层向前传播,最后输出一个结果。 训练神经网络的典型步骤如下: (1) 定义
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-01
文件大小:76800
提供者:
weixin_38514805
html+css基础学习入门教程标记语言——网页应用CSS样式
现在要来探讨四种把CSS应用到文档上的不同做法,每个方法都有自己的优缺点,根据情况而定,四种方法都有可能是最佳选择.这边示范的每个方法都是用了合法的XHTML 1.0 Transitional 语法结构,标签以及配置. 新建一个前端学习qun438905713,在群里大多数都是零基础学习者,大家相互帮助,相互解答,并且还准备很多学习资料,欢迎零基础的小伙伴来一起交流。 让我们从方法A开始吧. 网页教学网 方法A:标签 <!DOCTYPE html PUBLIC -//W3C//DTD
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-08
文件大小:301056
提供者:
weixin_38711149
机器学习入门教程5-使用 Python 和 scikit-learn 学习聚类算法
在本教程中,您将使用无监督学习来发现数据中的分组和异常点。在无监督学习中,没有用于显示期望结果的真值(ground truth) 或带标签的数据集。而是获取原始数据并使用各种算法来发现数据集群。如果您想了解无监督学习背后的理论和概念,请阅读用于数据分类的无监督学习。 在集群变得明显(例如在 3D 图表中)后,您可能想将标签应用于集群。这就是使用无监督学习来发现数据中的隐藏特征的一个示例。如果您不关心集群,而只想了解有关异常点的更多信息,那么可以考虑使用异常检测。 值得注意的是,当您尝试可视化
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:994304
提供者:
weixin_38687904
机器学习入门教程4-使用 Python 和 scikit-learn 学习分类算法
在本教程中,我们将介绍有关解决基于分类的机器学习问题的基础知识,并提供对当前最受欢迎的一些算法的比较研究。 设置 注册或登录。 通过从试用 IBM Watson 页面登录到 IBM Cloud 帐户来激活 Watson Studio。 通过从 https://dataplatform.cloud.ibm.com 页面登录来访问 Watson Studio。 创建一个空白项目。 单击 Create a project 或 New project。 选择 Create an empty p
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:978944
提供者:
weixin_38506103
机器学习入门教程3-使用 Python 和 scikit-learn 学习回归算法
在本教程中,我们将介绍解决基于回归的机器学习问题的基础知识,并对当前最流行的一些算法进行比较研究。 设置 注册或登录。 从 Try IBM Watson 页面登录到您的 IBM Cloud 帐户来激活 Watson Studio。 在 https://dataplatform.cloud.ibm.com 处登录以访问 Watson Studio。 创建一个空白项目。 单击 Create a project 或 New project。 选择 Create an empty projec
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38640984
机器学习入门教程2-使用 Python 和 scikit-learn 构建并测试您的第一个机器学习模型
在本教程中,我们演示了如何从头到尾完整地创建和运行分类模型的实践示例。本教程包括以下步骤: 数据探索 数据预处理 拆分数据以用于训练和测试 准备一个分类模型 使用管道组装所有步骤 训练模型 对模型运行预测 评估模型性能并使之可视化 设置 本教程包括一个用 Python 编写的 Jupyter Notebook。您可以使用免费试用帐户,通过 Watson Studio 在 IBM Cloud 上运行 Notebook。 注册或登录。 从 Try IBM Watson 页面登录到您的 IBM
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38711529
机器学习入门教程1-机器学习简介
机器学习是一门为了预测某个值而对系统应用算法来学习数据中模式的科学。利用足够的数据,在所有输入变量与待预测值之间建立关系。在给定其他输入变量的情况下,系统更容易预测一个新的值。这种方法不同于传统编程,在传统编程中,应用程序是基于先前设置的规则开发的。虽然机器学习的基本概念已经存在了一段时间,但这一领域最近才迅猛发展,这要归功于先进的处理器和丰富的可用数据,这两者都是实现精确预测的关键。因为介绍机器学习历史的内容很多,所以本文不再赘述。我们在这里为您提供了一种实用的方法来理解必要的概念,帮助您入门
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:659456
提供者:
weixin_38534352
Django学习入门教程.pdf
Django学习入门教程.pdf
所属分类:
Python
发布日期:2021-02-06
文件大小:2097152
提供者:
qq_45021180
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