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  1. 深入理解Python中文版高清PDF

  2. 第1部分　Python核心 　第1章　欢迎来到Python世界　 　　1.1　什么是Python　 　　1.2　起源　 　　1.3　特点　 　　　1.3.1　高级　 　　　1.3.2　面向对象　 　　　1.3.3　可升级　 　　　1.3.4　可扩展　 　　　1.3.5　可移植性　 　　　1.3.6　易学　 　　　1.3.7　易读　 　　　1.3.8　易维护　 　　　1.3.9　健壮性　 　　　1.3.10　高效的快速原型开发工具　 　　　1.3.11　内存管理器　 　　　1.3.12　解释性和

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2012-09-04
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：xyhu_gm

  1. Spark学习--RDD编码

  2. RDD:弹性分布式数据集(ResilientDistributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象。RDD其实是分布式的元素集合。当Spark对数据操作和转换时，会自动将RDD中的数据分发到集群，并将操作并行化执行。 Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都倍分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点。RDD可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义对象，本文主要通过Java实现相关示例。 Spark程序或shel

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-05-09
    • 文件大小：10240
    • 提供者：a123demi

  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料；本资料仅用于学习，请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-07
    • 文件大小：88
    • 提供者：sacacia

  1. Google earth engine学习教程.pdf

  2. GEE学习教程：GEE本身存储了近40年来主要公开遥感影像数据集，⽐如Landsat系列产品、 Modis系列产 品、 Sentinel系列产品等，还有就是各种⽓象数据等。通过GEE提供的各种API以及其他 的⼯具可以⽅便的查看、计算、分析⼤范围的各种影像数据。环宇易研科技 文档地址https:l/developers.goOgle.com/earth-engine∠ Google Earth Engine API 搜索 所有产品 指南参考网页 发送反惯 可以搜索想要的内 npcP详组教程 nt

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-19
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：liuhj1983

  1. CS231n课程笔记翻译 全 带书签 PDF

  2. 斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉课程笔记的中文版，知乎上杜克版本的PDF版本，整理为全一册pdf，带书签print quicksort([3,6,8,10,1,2,1]) prints"[1,1,2,3,6,8,10 Python版本 Python有两个支持的版本,分别是27和34。这有点让人迷惑,3.0向语言中引入了很多不向后 兼容的变化,27下的代码有时候在3.4下是行不通的。在这个课程中,我们使用的是27版本。 如何查看版本呢?使用 python- version命令。 基本数据类型 和大

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：kaizencs

  1. python中map()函数的使用方法示例

  2. map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python中map()函数的使用方法,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38738977

  1. Python将列表中的元素转化为数字并排序的示例

  2. 本文实例讲述了Python中列表元素转为数字的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 有一个数字字符的列表： numbers = ['2', '4', '1', '3'] 想要把每个元素转换为数字： numbers = [2, 4, 1, 3] 1. Python2.x，可以使用map函数： numbers = map(int, numbers) 2. Python3.x，map返回的是map对象，当然也可以转换为List: numbers = list(map(int, numbers

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38686153

  1. python中map()函数的使用方法示例

  2. 前言 在python里有一个函数map()，它有点高大上的感觉。本文将详细给大家介绍python中map()函数使用的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍： 或许你已经看过GOOGLE最挣钱的论文： “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters” Google的那篇MapReduce论文里说：Our abstraction is inspired by the map and reduce

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38595850

  1. mcv-m6-2021-team3-源码

  2. mcv-m6-2021-team3 第一周 介绍 在该项目中，主要目标是适应未来几周将要使用的不同数据集和指标。 该项目包含几个实现所需功能的源代码文件。 main.py：包含执行不同任务的管道。 datasets.py：包含与从不同数据集中读取和组织信息有关的功能。 visualize.py：获取用于绘制不同结果的函数。 utils.py：具有其他功能，例如与向边界框添加噪音相关的功能。 metrics.py：包含用于评估方法性能的函数。 如何执行 可以通过以下方式安装需求： pi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42109125

  1. python中reduce()函数的使用方法示例

  2. 前言 本文主要给大家介绍了关于python中reduce()函数使用的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍： reduce()函数在库functools里，如果要使用它，要从这个库里导入。reduce函数与map函数有不一样地方，map操作是并行操作，reduce函数是把多个参数合并的操作，也就是从多个条件简化的结果，在计算机的算法里，大多数情况下，就是为了简单化。比如识别图像是否是一只猫，那么就是从众多的像素里提炼出来一个判断：是或否。可能是几百万个像素，就只

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38698311