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开发技术下载,其它下载列表 第94509页
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百货商品陈列指导
说明:相信与超市管理职业挂钩的你,可能需要了解一下百货商品陈列指导,现在就来下载百货商品陈列指...该文档为百货商品陈列指导,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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weixin_38723559
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初识python之装饰器
说明:初识python之装饰器 在python的学习过程中,随着我们学习逐渐深入,不可避免会遇到装饰器的使用。使用装饰器,不仅可以使代码简洁、清晰,使开发方边,关键是可以大幅增加我们代码的逼格。我在这儿,分享一下我学习python装饰器的心得体会。 目录初识python之装饰器一、函数调用函数与装饰器装饰函数程序示例:调用运行结果:程序示例:调用运行结果:二、当装饰器函数需要参数时…程序示例:调用运行结果:总结调试全代码 一、函数调用函数与装饰器装饰函数 我对装饰器的理解就是在不影响原函数的前提下,
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weixin_38627234
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使用卷积神经网络对mnist数据集进行分析
说明:使用卷积神经网络对mnist数据集进行分析 使用tensorflow对mnist数据集进行建模 #1、导入需要用到的包 import tensorflow as tf import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #2、导入mnist数据集 mnist = in
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weixin_38606041
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生鲜商品市调:生鲜市调内容
说明:生鲜商品市调:生鲜市调内容适用于超市管理学、超市管理人员、超市职员等学习参考使用,欢迎大家下载生鲜...该文档为生鲜商品市调:生鲜市调内容,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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weixin_38500117
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用paramiko:ssh.exec_command怎样运行import命令
说明:各位大神,搭救搭救老弟~~ 我用ssh.exec_command(comm)运行py文件,问题是我的py文件import了很多东西。 这里我看了网上说exec调用有着类似于import的效果,但是,它从技术上不会导入模块,默认情况下,每次以这种方式调用 exec的时候,它都重新运行文件, 就好像我们把文件粘贴到了调用exec的地方 。因此, exec不需要在文件 修改后进行模块重载 ,它忽略了常规的模块导入逻辑。 https://blog.csdn.net/fhd001/article/deta
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weixin_38637918
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网上零售业中的作用
说明:网上零售业中的作用适用于超市管理学、超市管理人员、超市职员等学习参考使用,欢迎大家下载网上零售业中...该文档为网上零售业中的作用,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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weixin_38556416
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Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现(人脸,通用物体)目标检测,环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理(一)
说明:Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现(人脸,通用物体)目标检测,环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理(一) 开发环境:Ubuntu16.04、cuda、cudnn 语言:Python3.5(也可以Python3.6) 框架:tensorflow1.12 、SSD 英伟达GPU配置步骤: 1.tensorflow1.12使用的Python版本不能是3.7的,要求在3.7以下 2.cuda和cudnn的环境在英伟达下进行下载,由于每个人的计算机环境是否有GPU显卡和显卡的
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weixin_38710323
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Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现(人脸,通用物体)目标检测,环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理(一)
说明:Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现(人脸,通用物体)目标检测,环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理(一) 开发环境:Ubuntu16.04、cuda、cudnn 语言:Python3.5(也可以Python3.6) 框架:tensorflow1.12 、SSD 英伟达GPU配置步骤: 1.tensorflow1.12使用的Python版本不能是3.7的,要求在3.7以下 2.cuda和cudnn的环境在英伟达下进行下载,由于每个人的计算机环境是否有GPU显卡和显卡的
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weixin_38670529
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机器学习入门 — LDA与PCA算法(公式推导、纯python代码实现、scikit-learn api调用对比结果)
说明:为什么要做降维: 提高计算效率 留存有用的特征,为后续建模使用 在项目中实际拿到的数据,可能会有几百个维度(特征)的数据集,这样的数据集在建模使用时,非常消耗计算资源,所以需要通过使用降维方法来优化数据集 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis) 用途:数据预处理中的降维,分类任务(有监督问题) 目标:LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分 将特征空间(数据集中的多维样本)投影到一个维度更小的 k 维子空间中,同时保持区分类别的信息 原理:投影到维度更低的
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weixin_38654855
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如何解决超市生鲜食品经营问题
说明:超市管理的目标基本以消费者对象而确定,提供的如何解决超市生鲜食品经营问题能够给你学习和参...该文档为如何解决超市生鲜食品经营问题,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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weixin_38609401
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[Pandas Day1]Pandas基础
说明:1.Series和DataFrame有哪些常见属性和方法? Series 常见属性 values 值 index 索引 name 名字 dtype 类型 常见方法 (Series和array同时使用) ndim 返回Series的维数; shape 返回Series的形状; dtype 返回Series中元素的数据类型; size 返回Series中
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weixin_38665411
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联盟新城公开发售方案
说明:这一款整理发布的联盟新城公开发售方案,适合超市管理人员学习参考超市管理分类中的联盟新城公...该文档为联盟新城公开发售方案,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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