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广州4A作业规范
说明:这是整理发布的一款广州4A作业规范,广州4A作业规范能给你需要了解的知识与资料,欢迎大家下载...该文档为广州4A作业规范,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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pycharm 使用心得(九)解决No Python interpreter selected的问题
说明:初次安装完PyCharm后,新建项目时,遇到了No Python interpreter selected的问题。 意思是说没有找到Python解释器。那我们添加Python解释器即可。 Python–Preferences–Project Interpreter–Python Interpreter 点击“+”号选择系统安装的Python。 然后再返回Project Interpreter,选择刚添加的解释器。 现在就能新建项目了。 开始你的Python之旅吧。
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weixin_38629801
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从零学Python之hello world
说明:简单的‘Hello World!’ Python命令行 假设你已经安装好了Python, 那么在Linux命令行输入: 复制代码 代码如下:$python 将直接进入python。然后在命令行提示符>>>后面输入: 复制代码 代码如下:>>>print(‘Hello World!’) 可以看到,随后在屏幕上输出: 复制代码 代码如下:Hello World! print是一个常用函数,其功能就是输出括号中得字符串。 (在Python 2.x中,print还可以
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weixin_38567873
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NY5186-2002 无公害食品 干制金针菜
说明:工欲善其事必先利其器,NY5186-2002 无公害食品 干制金针菜就是你学习这一行业最好的工具,希望NY5186-2...该文档为NY5186-2002 无公害食品 干制金针菜,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_38641896
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SDS聚丙烯酰胺凝胶电泳原理(上)
说明:工欲善其事必先利其器,SDS聚丙烯酰胺凝胶电泳原理(上)就是你学习这一行业最好的工具,希望SDS聚丙烯酰...该文档为SDS聚丙烯酰胺凝胶电泳原理(上),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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三黄鸡的养殖技术
说明:三百六十行,行行出状元,但状元也是需要查找和学习三黄鸡的养殖技术的,欢迎大家下载三黄鸡的养殖技术参...该文档为三黄鸡的养殖技术,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_38680247
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python学习笔记–将python源文件打包成exe文件(pyinstaller)
说明:pyinstaller 库的使用 PyInstaller是一个十分有用的第三方库,它能够在Windows、Linux、Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包,通过对源文件打包,Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行,也可以作为一个独立文件方便传递和管理。PyInstaller 需要在命令行(控制台)下用pip 工具安装,如下: :\>pip install pyinstaller 或 :\>pip3 install pyinstalle
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weixin_38643269
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不同来源混合加工的动物性饲料,危害到底有多大
说明:工欲善其事必先利其器,不同来源混合加工的动物性饲料,危害到底有多大就是你学习这一行业最好的工具,希...该文档为不同来源混合加工的动物性饲料,危害到底有多大,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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对python中Matplotlib的坐标轴的坐标区间的设定实例讲解
说明:如下所示: >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x=np.arange(-5,5,0.01) >>> y=x**3 >>> plt.axis([-6,6,-10,10]) [-6, 6, -10, 10] >>> plt.plot(x,y) [] >>> plt.show()
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weixin_38625708
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不同覆盖模式土壤水热耦合运移机制分析
说明:相信来查找不同覆盖模式土壤水热耦合运移机制分析的你对于这一行业多少也有些了解,而不同覆盖模式土壤水...该文档为不同覆盖模式土壤水热耦合运移机制分析,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_38637884
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Matplotlib 生成不同大小的subplots实例
说明:在Matplotlib实际使用中会有生成不同大小subplots的需求。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec x = np.arange(0, 10, 0.2) y = np.sin(x) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1]) ax0 =
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Tensorflow卷积神经网络实例进阶
说明:在Tensorflow卷积神经网络实例这篇博客中,我们实现了一个简单的卷积神经网络,没有复杂的Trick。接下来,我们将使用CIFAR-10数据集进行训练。 CIFAR-10是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,其中训练集50000张,测试集10000张。CIFAR-10如同其名字,一共标注为10类,每一类图片6000张。 本文实现了进阶的卷积神经网络来解决CIFAR-10分类问题,我们使用了一些新的技巧: 对weights进行了L2的正则化 对图片进行了翻转
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