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搜索资源列表

  1. CVLaboratories:计算机视觉实验室回购-源码

  2. 计算机视觉实验室 欢迎来到2021年计算机视觉实验室GitHub存储库。在这里，您将找到实验室讲座所需的所有信息和材料。存储库将使用当前实验室的材料定期更新。请使用计算机上最新的存储库来参加讲座，以便讲座顺利进行。 要求 实验室练习将全部用Python（v3.6或更高版本，VisualStudioCode作为IDE）编写，并且需要以下软件包： 具有贡献的OpenCV Numpy（应该已经安装为OpenCV依赖项） 用于PointCloud / Mesh部分的Open3D 为了安装Python软

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  1. 10-days-of-statistics:使用Python（numpy）从Hackerrank练习10天的统计信息。 关联-源码

  2. 10天统计 使用Python（numpy）从Hackerrank练习10天的统计信息。 链接： ：

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_42106299

  1. Data-Analysis-With-Python-Projects-源码

  2. 使用Python进行数据分析项目-1（警察在交通中停下来） 说明： 您将在了解Stanford Open Policing Project数据集的同时练习修复数据类型，处理缺失值以及删除列和行。 您将分析由斯坦福大学开放警务项目收集的罗德岛州交通站点的数据集。 您可以在Jupyter Notebook文件中找到所需的说明和信息。 还提供了两个要使用的数据集。 您需要完成四章（每章包含不同的数据分析指令）。 第三章的某些部分需要数据可视化代码。 这些部分可以在使用Python进行数据可视

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42122881

  1. python-practice:每天练习1-3个小时的python-源码

  2. python实践 练习python / numpy 在该站点中，我正在针对实践+ numpy问题处理一些编码问题： ://adriann.github.io/programming_problems.html [kn.py]。 从这段视频中，我编写了[openCV p]文件

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：18kb
    • 提供者：weixin_42181693

  1. mathsym-源码

  2. Python中的符号操作（numpy，sympy） 介绍电脑数学科学 学习Python，帮助数学学成，培养数学素养。 Python 3.8.7，以及第三方组件 pip安装numpy pip安装sympy pip安装jupyterlab 自定义函数 题型练习 帮助同学，掌握不同类型译文：

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_42134537

  1. athnlp-labs:雅典NLP暑期学校实验室-源码

  2. ΑθNLP2019 ΑθNLP2019实验课程的练习。实验将涵盖以下内容： 设置 您将需要在计算机上安装Python 3。 我们建议使用 ，它可用于大多数常见的OS发行版。 在前两个实验室中，我们将使用香草Python（以及标准的科学文库，例如NumPy，SciPy等），而在其余的，我们将另外使用和 。 使用Anaconda命令行工具通过Python 3.6创建一个新的虚拟环境： conda create --name athnlp python=3.6 安装完成后，你应该有一个新

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：59mb
    • 提供者：weixin_42131261

  1. Data_Science_Learning:数据存储库Python数据科学和数据分析-源码

  2. 数据_科学_学习 与学习Python和数据科学/数据分析相关并创建的文档的资料库。 该存储库是实用的，初学者友好的数据分析入门，涵盖了Python，Numpy，Pandas，数据可视化和探索性数据分析的基础知识。 在哪里： 我们将看到专注于编码的动手教程 在云端使用Jupyter笔记本练习编码 建立真实的端到端课程项目 资料夹： 生产课程资料库中的数据科学 Python Impressionador课程资料库 Python做到零ao DS课程存储库 此存储库中使用的图像的存储库

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  1. mlbd:EPFL行为数据机器学习课程的EPFL实验材料CS-421，Spring-源码

  2. 行为数据的机器学习 EPFL（CS-421） 介绍 在本课程中，您将有机会参加动手教程，将讲义概念转换为代码，并使用本学期下半年用于实施项目的工具和功能。 为了确保您已准备好开始该项目，系统将要求您解决家庭作业练习，这些练习对您应用讲座中说明的概念和教程中显示的编程解决方案构成了挑战。 对于教程和家庭作业，您将依赖于提供的用于使用Python进行数据分析和机器学习的软件包（例如NumPy，SciPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Bokeh，ScikitLearn，Tens

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：71mb
    • 提供者：weixin_42134234

  1. dask-scaling-dataframe:Python和Dask-源码

  2. Python和Dask：扩展DataFrame 该存储库包含有关Python和Dask的幻灯片，练习和答案：缩放数据框。 本教程的目标是教给您一个在熊猫中处理表格数据方面经验丰富的人，以解决不适合在一台计算机上存储的问题。 为什么这门课程存在 Python最受欢迎的数据科学库（pandas，numpy和scikit-learn）被设计为在一台计算机上运行，​​并且在某些情况下使用单个处理器运行。 无论这台计算机是笔记本电脑还是具有96核的服务器，您的计算和内存都受到您可以访问的最大计算机大小的

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42181319

  1. data-science-python-exercises-源码

  2. Python练习 Python练习应用于数据科学，重点是图书馆知识。 这些简短的练习集对于学习Python语言并寻求新挑战的人们非常有用。 例如，对于已经具有Python基本知识和数据科学库知识的人，或者正在寻找一种在面试之前测试其知识的方法的人，这也非常有用。 内容： ; ; ; ; ; ; 如何处理实际的编程问题； 如何处理数据科学中的实际问题； 如何使用numpy，pandas，seaborn，plotly，scikit-learn，opencv，tensorfl

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：428kb
    • 提供者：weixin_42110533

  1. market-rl-源码

  2. 强化学习的股票预测 （纽约机器学习研讨会） 安装 安装Anaconda环境，然后： conda create -n rl python=3 jupyterlab numpy pandas matplotlib conda activate rl Q-Learning简介 笔记本电脑 jupyter lab 打开笔记本： reinforcement-learning-1.ipynb reinforcement-learning-2.ipynb 高级-深度强化学习 conda install -c

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  1. python-projects：各种Python项目-源码

  2. Python 该存储库包含许多Python 3.7。 项目清单 以下是此存储库中包含的项目的列表： 各种Flask项目： Flask项目部署TensorFlow-Keras模型。 作为简单Web前端公开的TensorFlow-Keras卡通-照片卷积神经网络模型。 作为API公开的TensorFlow-Keras鸢尾花数据集神经网络模型。 一个TensorFlow-Keras鸢尾花数据集神经网络模型，作为简单的Web前端公开。 * 使用Flask中的Python创建的简单书单API。

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    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：43mb
    • 提供者：weixin_42166105

  1. project_for_descriptive_statistics_ml_1-源码

  2. project_for_descr iptive_statistics_ml_1 在此项目中，我们将导入有关汽车的新数据集，并尝试观察一些措施。 我们将执行的一些任务是：计算均值，中位数，方差，标准差，绘制直方图，密度图，箱形图和绘图推论。 通过在CloudXLab上转到文件>新建> Python 3，创建一个新的笔记本（Descr iptive_Analysis.ipynb）。 请紧握此jupyter笔记本以回答此练习之后的问题。 导入相关的python包（numpy，pan

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  1. HackingNeuralNetworks：关于利用和防御神经网络的小课程-源码

  2. 入侵神经网络：简短介绍 免责声明：本文和所有相关练习仅用于教育目的。 这是对以冒犯性方式使用神经网络的方法（错误捕获，shellcode混淆等）以及如何利用野外发现的神经网络（信息提取，恶意软件注入，后门等）的简短介绍。 所介绍的大多数方法都伴随有此回购中的练习。 全文可在此处的“ ”中或在arXiv（ ）上找到。 设置 Python和pip 使用软件包管理器或直接从网站下载并安装Python3及其软件包安装程序pip。 编辑 需要一个编辑器来处理代码，最好是一个允许突出显示Pytho

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    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：weixin_42137723

  1. 锻炼：锻炼nndl-源码

  2. 《神经网络与深度学习》课程练习 书籍信息： 欢迎大家补充练习译文。 环境设定 本次作业需要首先安装anaconda3下载地址 2.0 pytorch> 0.4 锻炼 1.热身练习热身 numpy是Python中对于矩阵处理很实用的工具包，本小节作业主要是熟悉基本的numpy操作。 2.线性回归模型 3.线性模型 支持向量机 Softmax回归Softmax回归 4.前馈神经网络 利用numpy实现全连接神经网络 5.卷积神经网络卷积神经网络（CNN） 利用卷积神经网络，处理MNIST数据集

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42157556

  1. data_an_python：使用熊猫进行数据分析-源码

  2. data_an_python 熊猫数据分析 介绍 对于这个项目，我想练习数据分析，以及如何处理和显示有关它的信息。 如果我要从事数据分析工作，这对实践非常有用。 最后，我很享受练习这些原则的时间。 在此程序中，我下载了五个csv文件。 这些文件对谁是最幸福的国家的问题进行了调查。 使用这些文件，我能够回答两个问题。 问题1：美国对国内生产总值的看法如何影响国家的整体幸福感？ 问题2：世界上最幸福的生活是什么？ 稍后我将讨论并张贴答案的图片，但首先， 如何设置熊猫，numpy和matpl

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    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：158kb
    • 提供者：weixin_42109639

  1. dsp：Metis数据科学训练营-正式工作前资料库-源码

  2. 数据科学训练营工作前修订版2019 目录 1.电脑要求 查看对训练营所需的硬件的。 2.概述 在训练营开始之前我该怎么做准备？ 完成准备工作对于获得在Metis数据科学训练营中成功所必需的基础知识至关重要。 每个学生应该期望花费60多个小时的教程来熟悉软件安装，编辑器，命令行，Python（numpy，pandas等），线性代数和统计信息。 3.课前练习 所有练习必须在上课的第一天之前完成。 步骤0。入门 步骤0a。 步骤0b。 步骤1.安装 步骤1a。 步骤1b。 步骤2. 步骤3.

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    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：181mb
    • 提供者：weixin_42161450

  1. ts-det-rec：交通标志检测和识别算法-源码

  2. ts-det-rec 交通标志检测和识别算法 安装 首先，使用以下命令在项目的主文件夹中安装requirements.txt所需的软件包： pip install -r requirements.txt 手工制作 该文件夹包含“使用数字曲线的快速多边形逼近的鲁棒自动交通标志检测”一文中的检测算法的实现。 这种简单的实现方式可用于练习图像处理，以及用于计算能力不强的小型机器人。 神经网络是使用numpy从零开始构建的，对于AI初学者来说是一个很好的练习。 要测试此实现，请遵循以下命令： cd

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  1. 基因绘图：用于绘图的遗传算法玩具项目-源码

  2. 基因图 这是我在2017年左右所做的一个玩具项目，目的是模仿给定目标图像的绘制过程（受互联网上许多基因绘制示例的启发，这是我的观点，主要是作为练习）。 由于受欢迎的要求，它现在是开源的 :slightly_smiling_face: 生成图像的示例： 如果您想指定需要更多笔触的区域（例如，分配更多更精细的细节），它还支持用户创建的采样蒙版。 Python 您将需要以下python 3库： opencv 3.4.1 numpy的1.16.2 matplotlib 3.0.3 和Ju

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  1. Numpy练习：Python-Numpy-源码

  2. 健身运动 Python-脾气暴躁

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