[其它] 汉堡包大王克罗克

说明：都说成功是没有捷径的，而汉堡包大王克罗克却能够给你指引通向成功的方向，欢迎下载汉堡包大王克罗克参考...该文档为汉堡包大王克罗克，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_38726712> 上传 | 大小：12kb

[其它] python numpy 矩阵堆叠实例

说明：在实际操作中，遇到了矩阵堆叠的操作，本来想着自己写一个函数，后来想，应该有库函数，于是一阵找寻 import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) np.stack((a,b)) #默认行堆叠 输出： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.vstack((a, b)) 输出： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.hstack((a, b)) 输出： arr
<weixin_38745003> 上传 | 大小：42kb

[其它] 汽车收藏家施兰弗

说明：成功最有效的是复制，并非所有复制能够起效果，希望整理发布的汽车收藏家施兰弗能给你一个参考...该文档为汽车收藏家施兰弗，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_38747144> 上传 | 大小：9kb

[其它] Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影示例

说明：本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概念 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装，如果在安装中报错提示缺少依赖的包，那就通过pip安装所缺的包 pip install scrapy scrapy的组成结构如下图所示 引擎Scrapy Engine，用于中转调度其他部分的信号和
<weixin_38547035> 上传 | 大小：353kb

[其它] Python3 实现爬取网站下所有URL方式

说明：获取首页元素信息： 目标 test_URL：http://www.xxx.com.cn/ 首先检查元素，a 标签下是我们需要爬取得链接，通过获取链接路径，定位出我们需要的信息 soup = Bs4(reaponse.text, "lxml") urls_li = soup.select("#mainmenu_top > div > div > ul > li") 首页的URL链接获取： 完成首页的URL链接获取，具体代码如下： ''' 遇到不懂的问题？Python学习
<weixin_38660813> 上传 | 大小：45kb

[其它] 沃森父子

说明：都说成功是没有捷径的，而沃森父子却能够给你指引通向成功的方向，欢迎下载沃森父子参考！PS：可下载全部...该文档为沃森父子，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_38720322> 上传 | 大小：12kb

[其它] 油漆大王陈调甫

说明：成功最有效的是复制，并非所有复制能够起效果，希望整理发布的油漆大王陈调甫能给你一个参考、...该文档为油漆大王陈调甫，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_38728624> 上传 | 大小：10kb

[其它] PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法

说明：在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例： # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import n
<weixin_38636763> 上传 | 大小：47kb

[其它] 详解Python实现进度条的4种方式

说明：这里只列举了部分方法，其他方法或python库暂时还没使用到 1.不用库，直接打印： 代码样例： import time #demo1 def process_bar(percent, start_str='', end_str='', total_length=0): bar = ''.join(["\033[31m%s\033[0m"%' '] * int(percent * total_length)) + '' bar = '\r' + start_str + bar.ljust(
<weixin_38502929> 上传 | 大小：114kb

[其它] pytorch常见的Tensor类型详解

说明：Tensor有不同的数据类型，每种类型分别有对应CPU和GPU版本（HalfTensor除外）。默认的Tensor是FloatTensor，可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认类型为GPU tensor，则所有操作都将在GPU上进行）。 Tensor的类型对分析内存占用很有帮助，例如，一个size为(1000,1000,1000)的FloatTensor，它有1000*1000*1000=10^9个元素，每一个元素占用32bit/8=
<weixin_38676851> 上传 | 大小：48kb

[其它] 海尔公司创业发展史——国产家用品牌成长史

说明：都说成功是没有捷径的，而海尔公司创业发展史——国产家用品牌成长史却能够给你指引通向成功的方向，欢迎...该文档为海尔公司创业发展史——国产家用品牌成长史，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_38623009> 上传 | 大小：4kb

[其它] Python实现bilibili时间长度查询的示例代码

说明：说明：最近在B站看一些材料力学视频时候，感觉有一些分集狂魔的分集真的很恐怖，有的甚至上百集，因此决定写个小脚本每次分析下到底这个系列视频到底有多长。 好了，下面是分析过程： 第一步当然是打开一个视频 接着第二部右键查看源代码 既然我们是要查找时间，然后我就搜索time相关的，哟！，还真有，其中有个timelength，英语有点基础的应该也能读出，这不就是时长的意思。哈哈哈，这也太简单了，但是又发现高兴太早了，这个经过不论是除60还是除3600都无法得到需要的结果，就在这时，突然一个乘法口诀
<weixin_38707192> 上传 | 大小：281kb