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大約有 310 項(xiàng)符合查詢結(jié)果 ,庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,355 項(xiàng)。(搜索耗時(shí):0.0099秒)

201.Python3處理手寫筆記

本文轉(zhuǎn)載至知乎ID:Charles(白露未晞)知乎個(gè)人專欄下載W3Cschool手機(jī)App,0基礎(chǔ)隨時(shí)隨地學(xué)編程>>戳此了解導(dǎo)語(yǔ)利用Python實(shí)現(xiàn)手寫筆記的壓縮與增強(qiáng)。至于起因大概是:這個(gè)內(nèi)容很有趣。。?!?gt;說(shuō)了等于沒(méi)說(shuō)。T_T相關(guān)文...

http://hgci.cn/python3/python3-mp712yy5.html

202.AI人工智能 生成單調(diào)音頻信號(hào)

到目前為止你所看到的兩個(gè)步驟對(duì)于了解信號(hào)很重要。 現(xiàn)在,如果要使用某些預(yù)定義參數(shù)生成音頻信號(hào),此步驟將很有用。 請(qǐng)注意,此步驟會(huì)將音頻信號(hào)保存在輸出文件中。 **示例** 在下面的例子中,我們將使用 Python 生成一...

http://hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-us3b3ccr.html

203.新建標(biāo)題

01 為什么要學(xué)Python? ...

http://hgci.cn/cajfu/cajfu-7olk3zi9.html

204.Python3實(shí)現(xiàn)寫作

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http://hgci.cn/python3/python3-draw2yye.html

205.PyTorch 使用 TensorBoard 可視化模型,數(shù)據(jù)和訓(xùn)練

> 原文: [PyTorch 使用 TensorBoard 可視化模型,數(shù)據(jù)和訓(xùn)練_blank](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_tutorial.html) > > 校驗(yàn)者:[yearing1017](https://github.com/yearing1017) 在 [60 分鐘閃電戰(zhàn)](https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_...

http://hgci.cn/pytorch/pytorch-jafd3bz3.html

206.TensorFlow的基本使用

TensorFlow 的特點(diǎn):使用圖 (graph) 來(lái)表示計(jì)算任務(wù).在被稱之為 會(huì)話 (Session) 的上下文 (context) 中執(zhí)行圖.使用 tensor 表示數(shù)據(jù).通過(guò) 變量 (Variable) 維護(hù)狀態(tài).使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取數(shù)據(jù).T...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-fibz28ss.html

207.PyTorch torch.utils.data

> 原文: [PyTorch torch.utils.data_blank](https://pytorch.org/docs/stable/data.htm)l PyTorch 數(shù)據(jù)加載實(shí)用程序的核心是 `torch.utils.data.DataLoader` 類。 它表示可在數(shù)據(jù)集上迭代的 Python,并支持 這些選項(xiàng)由 `DataLoader` 的構(gòu)造函數(shù)參數(shù)配置,該參數(shù)具...

http://hgci.cn/pytorch/pytorch-eznw3bxm.html

208.Julia 與其他語(yǔ)言的區(qū)別

與其它語(yǔ)言的區(qū)別 與 MATLAB 的區(qū)別 Julia 的語(yǔ)法和 MATLAB 很像。但 Julia 不是簡(jiǎn)單地復(fù)制 MATLAB ,它們有很多句法和功能上的區(qū)別。以下是一些值得注意的區(qū)別: 數(shù)組用方括號(hào)來(lái)索引, A[i,j] 數(shù)組是用引用來(lái)賦值的。在 A=B 之后,對(duì) ...

http://hgci.cn/julia/1fq81jfq.html

209.Pandas 隨機(jī)抽樣

隨機(jī)抽樣,是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種方法,它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中快速地構(gòu)建出一組數(shù)據(jù)分析模型。在 Pandas 中,如果想要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣,需要使用 sample() 函數(shù)。 sample() 函數(shù)的語(yǔ)法格式如下:DataFrame.sample(n=None, f...

http://hgci.cn/pandas/pandas-qjvg3p5t.html

210.TensorFlow函數(shù):tf.tensordot

tf.tensordot函數(shù) 別名: tf.linalg.tensordot tf.tensordot tf.tensordot( a, b, axes, name=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 請(qǐng)參閱指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>張量數(shù)學(xué)函數(shù) a 和 b 沿特定軸的張量收縮. Tensordot(也稱為張量收縮)對(duì)從 a 和 b 所指定的索...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-urjs2n9h.html

抱歉,暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的微課

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到目前為止你所看到的兩個(gè)步驟對(duì)于了解信號(hào)很重要。 現(xiàn)在,如果要使用某些預(yù)定義參數(shù)生成音頻信號(hào),此步驟將很有用。 請(qǐng)注意,此步驟會(huì)將音頻信號(hào)保存在輸出文件中。 **示例** 在下面的例子中,我們將使用 Python 生成一...

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> 原文: [PyTorch 使用 TensorBoard 可視化模型,數(shù)據(jù)和訓(xùn)練_blank](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_tutorial.html) > > 校驗(yàn)者:[yearing1017](https://github.com/yearing1017) 在 [60 分鐘閃電戰(zhàn)](https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_...

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TensorFlow 的特點(diǎn):使用圖 (graph) 來(lái)表示計(jì)算任務(wù).在被稱之為 會(huì)話 (Session) 的上下文 (context) 中執(zhí)行圖.使用 tensor 表示數(shù)據(jù).通過(guò) 變量 (Variable) 維護(hù)狀態(tài).使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取數(shù)據(jù).T...

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> 原文: [PyTorch torch.utils.data_blank](https://pytorch.org/docs/stable/data.htm)l PyTorch 數(shù)據(jù)加載實(shí)用程序的核心是 `torch.utils.data.DataLoader` 類。 它表示可在數(shù)據(jù)集上迭代的 Python,并支持 這些選項(xiàng)由 `DataLoader` 的構(gòu)造函數(shù)參數(shù)配置,該參數(shù)具...

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208.Julia 與其他語(yǔ)言的區(qū)別

與其它語(yǔ)言的區(qū)別 與 MATLAB 的區(qū)別 Julia 的語(yǔ)法和 MATLAB 很像。但 Julia 不是簡(jiǎn)單地復(fù)制 MATLAB ,它們有很多句法和功能上的區(qū)別。以下是一些值得注意的區(qū)別: 數(shù)組用方括號(hào)來(lái)索引, A[i,j] 數(shù)組是用引用來(lái)賦值的。在 A=B 之后,對(duì) ...

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隨機(jī)抽樣,是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種方法,它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中快速地構(gòu)建出一組數(shù)據(jù)分析模型。在 Pandas 中,如果想要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣,需要使用 sample() 函數(shù)。 sample() 函數(shù)的語(yǔ)法格式如下:DataFrame.sample(n=None, f...

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