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  1. Airflow使用指南【About云整理】.pdf

  2. About云整理的Airflow使用指南 1. 如何安装和配置 Airflow? 2. 如何通过 Airflow UI 监控 data pipeline （管道）并对其进行故障排除 3. 什么是 Airflow Platform ？ 4. Airflow 是如何进行数据分析，追踪数据，调试数据流的？ 5. Airflow 命令行接口的基本操作有哪些？www.aboutyun.com活到老学到老 以下是一些将触发一些任务实例的命令。在运行以下命令时,您应该能够在 example bash

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-06-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：bj278595437

  1. python机器学习指南-库和工具

  2. numpy import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(x:\n{}.format(x)) SciPy SciPy 是 Python 中用于科学计算的函数集合。最重要的是 scipy.sparse：它可以给出稀疏矩阵（sparse matrice） from scipy import sparse # 创建一个二维NumPy数组，对角线为1，其余都为0 eye = np.eye(4) print(NumPy arr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38537941

  1. Python_for_Data_Science:为想要学习Python进行数据科学研究和开发的程序员提供的快速入门指南-源码

  2. 数据科学用Python 这个关于简短入门旨在为已经熟悉其他编程语言的基本概念和结构的计算机程序员提供快速的“入门”，以使他们对Python有足够的了解，从而有效地使用开源和专有的基于Python的机器学习和数据科学工具。 入门手册分布在整个集合中，最简单的使用入门方法是在计算机上 。 您还可以 ，并将示例代码片段手动复制并粘贴到Python解释器中，因为入门仅使用Python标准库。 底漆有四个版本。 三种版本在一个笔记本中包含整个入门手册： 单个IPython Notebook（清除的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_42102358

  1. 温度后端-源码

  2. Tempoture项目的后端和数据库 ·· Tempoture是一款应用程序，旨在根据用户所在地区的当前天气将其链接到播放列表。 主要目标是通过使用机器学习模型，使用户的收听习惯与天气变化相关联。 目录 后端 关于后端 API指定用户可以与软件进行哪种类型的交互。 Tempoture后端将使用三个API： 后端软件 用于其后端工具的Python框架。 项目首选的编程语言。 用于机器学习的Python库。 后端安装指南 在安装以下软件之前，请安装最新版本的Python。 还要注意，这些安装命令

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42133899

  1. tslearn：专门用于时间序列数据的机器学习工具包-源码

  2. tslearn 用于Python时间序列分析的机器学习工具包 部分 描述 安装依赖项和tslearn 关于如何使用tslearn的快速介绍 tslearn功能的广泛概述 指向我们的API参考的链接和示例库 愿意贡献英雄的指南 tslearn对学术文章的引用 安装 有多种安装tslearn的替代方法： PyPi的： python -m pip install tslearn Conda： conda install -c conda-forge tslearn Git： python -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42133452

  1. yellowbrick：可视化分析和诊断工具，有助于机器学习模型的选择-源码

  2. 黄砖 可视化分析和诊断工具，有助于机器学习模型的选择。 什么是黄砖？ Yellowbrick是一套称为“ Visualizers”的视觉诊断工具，可扩展scikit-learn API以允许人工操纵模型选择过程。 简而言之，Yellowbrick按照scikit-learn文档的最佳传统将scikit-learn与matplotlib结合在一起，但可以为您的机器学习工作流程提供可视化效果！ 有关Yellowbrick API的完整文档，可用可视化工具的库，提供者的指南，教程和教学资源，常见

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42102634

  1. pennylane：PennyLane是一个跨平台的Python库，用于对量子计算机进行差异化编程。 以与神经网络相同的方式训练量子计算机-源码

  2. 是一个跨平台的Python库，用于对量子计算机进行。 以与神经网络相同的方式训练量子计算机。 主要特点 量子硬件上的机器学习。 连接到使用PyTorch，TensorFlow，JAX，Keras，或NumPy的量子硬件。 建立丰富而灵活的混合量子经典模型。 设备无关。 在不同的量子后端上运行相同的量子电路。 安装可以访问更多设备，包括Strawberry Fields ， Amazon Braket ， IBM Q ， Google Cirq ， Rigetti Forest ， Qula

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42109125

  1. lale：半自动数据科学图书馆-源码

  2. le 使用其他语言的自述文件：， ， 或您自己的语言。 Lale是用于半自动化数据科学的Python库。 通过Lale，可以轻松以类型安全的方式自动选择算法并调整与兼容的管道的超参数。 如果您是想要尝试自动化机器学习的数据科学家，那么此库适合您！ 除了在scikit-learn之外，Lale还从三个方面增加了价值：自动化，正确性检查和互操作性。 对于自动化，Lale为现有管道搜索工具（包括Hyperopt，GridSearchCV和SMAC）提供了一致的高级界面。 为了进行正确性检查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42168830

  1. DeepPavlov：一个用于深度学习端到端对话系统和聊天机器人的开源库-源码

  2. DeepPavlov是建立在开源的对话AI库 ， 和 。 DeepPavlov专为 开发生产就绪的聊天机器人和复杂的对话系统， NLP领域，尤其是对话系统方面的研究。 快速链接 演示 文档 型号清单 贡献指南 问题 论坛 博客 教程和 Docker Hub Docker Images文档 请留下对我们如何改善DeepPavlov框架的。 楷模 | | | | | 基于 | 技能专长 | | 嵌入 自动ML 整合方式 | | | | 安装 我们支持

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38514872