[其它] china property market fallacies of bubble burst chi

说明：相信你一直在找一篇关于china property market fallacies of bubble burst chi的文档，在这里，不仅能免...该文档为china property market fallacies of bubble burst chi，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
<weixin_38687928> 上传 | 大小：319kb

[其它] 使用xlwings操作excel大全–最新

说明：xlwings 操作excel def open(filename=None,visible=False, readonly=False, password=None,write_password=None): #filename 文件路径，打开,没有文件名则创建 #visible 打开是否可见 #readonly 是否打开只读 #password 文件读取密码 #write_password 设置文件密码 该方法会启动一个打开excel的进程并打开文档，通过visible来控制这个Exc
<weixin_38698860> 上传 | 大小：64kb

[其它] XX地产泰安项目地产调研规划书

说明：二十一世纪什么最贵？房子！XX地产泰安项目地产调研规划书希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载...该文档为XX地产泰安项目地产调研规划书，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
<weixin_38571878> 上传 | 大小：21kb

[其它] 抖音火山版直播伴侣 v0.3.1官方版

说明：为您提供抖音火山版直播伴侣下载，抖音火山版直播伴侣是一款完美适配抖音、抖音火山版的电脑直播软件，一键开播无需其他操作，能在软件里直接看到公屏和礼物消息，更多功能正在赶来，敬请期待！功能介绍　　1、实时高性能的视频/音频捕捉与混合，以及无限的场景模式使您可以通过自定义实现无缝转换。　　2、为视频源设计的滤镜例如图片蒙版，色彩校正，色度/色彩键控以及更多。　　3、直观的音频混合器拥有针对单个源的过滤器例如噪音门限，噪音抑制以及增益。
<weixin_38609247> 上传 | 大小：156mb

[其它] 【Google 机器学习笔记】十、TensorFlow 2.1 实战（二）基本图像分类（MNIST）

说明：【Google 机器学习笔记】 十、TensorFlow 2.1 实战（二）基本图像分类   为节省时间，降低学习成本，本节实战的图片分类对象 tf.keras 中内置的 MNIST 数据集。   首先回顾机器学习编程的几个基本步骤     1. 数据       ① 获取数据       ② 处理数据       ③ 拆分数据       ④ 检查数据     2. 模型       ① 构建模型       ② 检查模型       ③ 训练模型       ④ 进行预测   现根据以上步
<weixin_38701156> 上传 | 大小：376kb

[其它] PyTorch中张量的创建方法

说明：张量的概念   张量，即Tensor，是PyTorch的基本数据结构。在数学概念中，张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。 torch.Tensor中的属性： data: 被包装的Tensor grad: data的梯度 grad_fn: 创建Tensor的Function，如加法，乘法，这个操作在求导过程中需要用到，所以需要将其记录下来。 requires_grad: 指示是否需要计算梯度 is_leaf: 指示是否是叶子结点 dtype: 张量的数据类型，如 torch.Flo
<weixin_38658471> 上传 | 大小：78kb

[其它] XX朝阳区房地产项目营销企划案

说明：二十一世纪什么最贵？房子！XX朝阳区房地产项目营销企划案希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载...该文档为XX朝阳区房地产项目营销企划案，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
<weixin_38680811> 上传 | 大小：25kb

[其它] 深度学习（三）：梯度计算

说明：文章目录1 概念2 示例 1 概念   Tensor是autograd包的核心类，若将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作。完成计算后，可以调用 .backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累计到.grad属性中。若要停止追踪，则方法如下： 调用.detach() with torch.no_grad(): 包裹的代码块将不会被追踪 2 示例 示例1： import torch def my_grad(): x = torch
<weixin_38621312> 上传 | 大小：53kb

[其它] XX百货有限公司XX商城项目环境影响报告书

说明：这是一款整理发布的XX百货有限公司XX商城项目环境影响报告书，适合所有涉及XX百货有限公司XX商...该文档为XX百货有限公司XX商城项目环境影响报告书，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
<weixin_38680475> 上传 | 大小：93kb

[其它] 《中文jieba分词》总结

说明：针对jieba分词作业做一个总结，方便以后查看。 中文分词 分词，即切词，在NLP文本预处理中经常使用一些方法来对文本进行分词，从而使文本从“字序列”升级到“词序列”。 为什么要进行分词？在中文中，一个个汉字有其自身的含义，但是组成词语时，其含义可能会发生很大的变化，使得之后进行文本处理任务时不能很好的理解句子的含义。（比如“和”，“平”，“和平”，三者的含义有很大的不同。）另外，从字序列升级成词序列，可以使模型能够得到更高级的特征。 分词算法有很多，比如正向最大匹配算法，逆向最大匹配算法，双向
<weixin_38591291> 上传 | 大小：60kb

[其它] XX置地公司综合员职责说明书

说明：相信你一直在找一篇关于XX置地公司综合员职责说明书的文档，在这里，不仅能下载使用XX置地公司综合员...该文档为XX置地公司综合员职责说明书，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
<weixin_38569166> 上传 | 大小：6kb

[其它] 算法/编程练习：找出若干个数使其和最接近于M

说明：找出若干个数使其和最接近于M 1. 题目 给定一个由正数组成的列表alts，一个目标数M 需要从alts中选取若干个备选数，使其和为M 若找不到和刚好与M相等的备选数列表，则返回和与M最接近的备选数列表 若有多个结果，返回一个即可 eg1. 输入: alts = [10, 9, 8, 7, 6, 5] M = 22 输出: [10, 7, 5] 或 [9, 8, 5] eg2. 输入: alts = [10, 7, 6, 3] M = 18 输出: [10, 7] 拓展
<weixin_38628183> 上传 | 大小：63kb