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搜索资源列表

  1. python小海龟.ipynb

  2. python画图的demo,用turtle小海龟，适合儿童编程入门用，画彩色的几何图案，可以看到画的全过程，对代码修改可以创作各种图案。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：9216
    • 提供者：liusheng3108

  1. Matplotlib.ipynb

  2. Matplotlib 是 Python 中最常用的一个绘图库，主要用于绘制各种图形，包括散点图、柱状图、3D图、等高线图等等。在做研究过程中肯定会经常用。 在文章https://xubin.blog.csdn.net/article/details/104224007做一个简单的入门介绍，也给出极佳的参考手册，以备查用。我自己用jupyter notebook实现了一遍。给出jupyter源码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-08
    • 文件大小：167936
    • 提供者：xbinworld

  1. Python入门.ipynb

  2. 关于Python的print()函数以及三种基础的数据类型之间的转换:int()、float()、str();type()函数用来查看括号内的数据的数据类型；四则运算的注意事项以及一些用法

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-21
    • 文件大小：9216
    • 提供者：qq_45785650

  1. DataA.ipynb

  2. 数据分析入门篇（1） 利用python处理csv数据，涵盖数据导入加载，显示，排列，筛选切片等 有助于数据分析基础的入门

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：150528
    • 提供者：weixin_44098069

  1. Python笔记_基础入门作业.ipynb

  2. 根据入门文章,写的作业,后边还有其他同学的分享(来自网易为专业课堂课后作业) 本文件是手写,需要安装anaconda

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：180224
    • 提供者：qq_18101687

  1. 第5章pandas入门_数据结构介绍.ipynb

  2. 《利用Python进行数据分析》学习笔记

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-12-28
    • 文件大小：54272
    • 提供者：lu_xuying

  1. deepLearning_intro_course:一组Python脚本，可在Jupyter Networks上课堂上和私人练习-源码

  2. 深度学习入门 一套Python脚本，可在课堂上和Jupyter Networks进行私人练习。 简单的神经网络 文件清单： 1_forward_prop_example.ipynb 2_activation_func_example.ipynb 3_activation_func_muchas_example.ipynb 4_multilayer_example.ipynb 感知器 文件清单： Iris.csv pima_dataset.csv 型号_1neuron.ipynn m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：780288
    • 提供者：weixin_42134117

  1. Modelflow2-源码

  2. 模型流 一个用于管理模型的Python工具包 简单的开始方法在这里 。 这将启动ModelFlow作为在线Jupyter笔记本。 选择其中一个笔记本（扩展名为.ipynb的文件）。 一些笔记本与ModelFlow有关。 其他实现不同的模型 FRBUS将从联邦储备委员会启动FRB / US模型。 Q-JEM将启动日本银行的日本季度经济模型 ADAM将为丹麦统计局启动“丹麦年度汇总模型”。 Solow将实现一个简单的课本Solow模型。 您还可以查看系统的python文件。 位于modelf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：weixin_42138716

  1. introduccion-a-python:Python入门课程-纳瓦拉大学TECNUN大学-源码

  2. Python简介 1.内容 Python编程入门-纳瓦拉大学TECNUN大学。 连续性，连续性和实用性的连续性： 迪亚 克莱斯 特马 Documentos / archivos实用工具 Práctica 2020-01-26 类别1 Anaconda和Jupyter docs / 10.01IntroPython.pdf 2020-02-02 案例2 提示变量 -class / 10.01_VariablesOper.ipynb 2020-02-09 类别3 Bucles

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42165490

  1. UdacityML-FindingDonors--源码

  2. 监督学习 项目：为CharityML寻找捐助者 安装 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议学生安装 ，这是一个预包装的Python发行版，其中包含该项目的所有必需库和软件。 代码 在finding_donors.ipynb笔记本文件中提供了模板代码。 您还需要使用随附的visuals.py Python文件和census.csv数据集文件来完成工作。 虽然已经实施了一些代码以使您入门，但是当要求成功完成项目时，您将需要实现其他功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：719872
    • 提供者：weixin_42100129

  1. latent-composition-源码

  2. 潜在组成 | 使用潜在空间回归来分析和利用GAN中的组成。 （ ，（ ，（ 先决条件 Linux 的Python 3 CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN 目录： 在浏览器中运行它，而无需在本地安装任何东西 -下载预训练的模型和资源 -使用预快速入门 -用于交互式合成的Jupyter笔记本 -培训编码器的管道 ：演示使用蒙版编码器调查GAN中的图像先验。 ：使用蒙版编码器多个图像的界面。 ：对于真实图像，将编码器为特定图像，以实现更好的重建。 进一步的合成可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42107374

  1. SystemOfEquations:Python代码可有效求解方程组-源码

  2. 方程组 逐步说明如何使用jupyter笔记本和python脚本求解方程组。 Jupyter笔记本采用了蛮力过程方法来用纯Python求解方程组。 我们为什么不只使用numpy？ 好问题。 这项工作是关于创建可提高效率和清晰度的工具。 我喜欢numpy，pandas，sklearn和python数据科学社区带给我们的所有出色工具，但我了解到，我对事物的“原理”越了解，就越了解如何应用它。 另外，明天的机器学习工具将由了解当今工具的数学和编码“原理”的人员开发。 入门 DevelopmentNo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42099302

  1. Finding_Donors_Udacity:Udacity纳米学位的监督学习项目； 使用Pytorch进入机器学习-源码

  2. 监督学习 项目：为CharityML寻找捐助者 安装 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议学生安装 ，这是一个预包装的Python发行版，其中包含该项目的所有必需库和软件。 代码 在finding_donors.ipynb笔记本文件中提供了模板代码。 您还需要使用随附的visuals.py Python文件和census.csv数据集文件来完成工作。 虽然已经实施了一些代码以使您入门，但是当要求成功完成项目时，您将需要实现其他功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：516096
    • 提供者：weixin_42099987

  1. entropix:计算训练后的神经网络的信息内容-源码

  2. 计算神经信息内容 · 入门 运行单元测试： python unit_test.py 运行主脚本： python main.py 使用Jupyter笔记本make_plots.ipynb生成图。 环境细节 该代码在以下位置运行： 火炬1.5.0 使用Docker容器nvcr.io/nvidia/pytorch:20.03-py3 在NVIDIA Titan RTX GPU上，驱动程序版本为440.82，CUDA版本为：10.2 引文 如果您认为此代码有用，请随时引用： misc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：336896
    • 提供者：weixin_42143161

  1. find_donors-源码

  2. 数据科学家纳米度 监督学习 项目：为CharityML寻找捐助者 安装 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议学生安装 ，它是预包装的Python发行版，其中包含该项目的所有必需库和软件。 代码 模板代码在finding_donors.ipynb笔记本文件中提供。 您还需要使用随附的visuals.py Python文件和census.csv数据集文件来完成工作。 虽然已经实施了一些代码来使您入门，但是当要求成功完成项目时，您将需要实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1009664
    • 提供者：weixin_42115003

  1. Udacity-ML-Pytorch-Project1-源码

  2. 数据科学家纳米度 监督学习 项目：为CharityML寻找捐助者 安装 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议学生安装 ，它是预包装的Python发行版，其中包含该项目的所有必需库和软件。 代码 模板代码在finding_donors.ipynb笔记本文件中提供。 您还需要使用随附的visuals.py Python文件和census.csv数据集文件来完成工作。 虽然已经实施了一些代码以使您入门，但是当要求成功完成项目时，您将需要实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42137032

  1. boston_housing-源码

  2. 机器学习工程师纳米学位 模型评估与验证 项目：预测波士顿住房价格 安装 此项目需要Python和已安装的以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 如果尚未安装Python，则强烈建议您安装Python的发行版，该发行版已经包含上述软件包，并且包括更多软件包。 代码 模板代码在boston_housing.ipynb笔记本文件中提供。 您也将被要求使用附带的visuals.py Python的文件和housing.csv集文件来完成你的工作。 虽然已经实施了一些代码来使您入门，但是当

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：832512
    • 提供者：weixin_42136837

  1. ecm3412-自然启发式计算：ECM3412自然启发式计算课程。 使用进化算法找到Bin-Packing问题的解决方案-源码

  2. ECM3412自然启发式计算-进化算法 这是使用二进制锦标赛，最弱替换，M基因突变和单点交叉来解决装箱问题的稳态进化算法的实现。 入门 首先，建议您创建一个虚拟Python环境。 输入命令python -m venv .venv完成此操作。 然后，我们想通过命令.venv\scr ipts\activate.bat 。 最后，我们要获取该项目的需求。 pip install -r requirements.txt 。 main.py文件将执行许多试验，并打印一批结果。 使用jupyter

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_42153801

  1. clickbait-workshop：Pydata 2017研讨会：使用python构建clickbait检测器-源码

  2. PyData 2017研讨会 PyData研讨会材料说明了文本学习管道的基本组成部分。 研讨会的目的是建立所有 安装 获取python和必要软件包的最简单方法是使用conda。 获取安装说明。 确保获取python 3版本。 现在，我们从包含依赖项的环境文件中创建一个新的conda环境。 $ conda env create -f environment.yml $ source activate textml $ python tests/test.py 入门 启动jupyter笔记本以开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42138703

  1. gitnb：python笔记本的git跟踪-源码

  2. 吉恩特 PYTHON笔记本的GIT跟踪 一个简单的想法：GitNB实际上并不跟踪python笔记本。 取而代之的是，GitNB创建和更新笔记本的python版本，然后由git对其进行跟踪。 快速开始： 此快速入门只是一个示例。 它看起来很长（由于bash输出），但是很快：最多1-2分钟。 A.初始化GIT REPO test | $ tree . ├── A-Notebook.ipynb ├── A_BUGGY_NOTEBOOK.ipynb ├── Py2NB.ipynb ├── anot

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_42137028
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