如果有刚刚起步的小白，可以先看看这段话，主要是介绍Anaconda、PyCharm的区别，不需要的可以跳过。
教程地址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/python/
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
成年人最大的底气是你拥有一技之长，人生才不会被动。从事测试开发岗位，需要精通一门编程语言，是核心，是大招，是招牌技能。我内心一直在Java和Python之间选择，反复横跳。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
简明Python教程 零基础学 Python 第一版 零基础学 Python 第二版 可爱的 Python Python 2.7 官方教程中文版 Python 3.3 官方教程中文版 Python Cookbook 中文版 Python3 Cookbook 中文版 深入 Python 深入 Python 3 PEP8 Python代码风格规范 Google Python 风格指南 中文版 Python入门教程 (PDF) 笨办法学 Python (PDF EPUB) Python自然语言处理中文版 （感谢陈
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mmcv也是mmdetection团队开发的一个CV库，提供了很多基本功能，所以需要先安装这个。后续你也可以根据自己的需要对这个库进行修改，但是每次修改好你都需要使用如下命令重新安装mmcv，否则你的修改是起不了作用的。
本文记录在 GNURadio 自定义Python OOT 块后导入块时报错 ModuleNotFoundError: No module named xxx。
🔥 Python免费学习资源汇总，2024年最全面指南！ 🚀 免费学习Python的最佳网站和教程，你不能错过！
导读：本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料，可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。本文是该系列的第二篇，后续还会持续推荐一些与Tens
如果你不会编程，又想绘制一些好看的图片，除了其他绘图软件以外，我这里给大家推荐一个工具——Plotly，这个工具我收藏很久了，也没有用过，今天突然想起来，就分享给大家，具体怎么用大家自己去探索。这个网站的注册，最好是学校邮箱注册。重点是该工具后还提供Python和R代码，有没有很爽？？除了绘图，还可以进行统计分析，功能反正很强大。
Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。用Python做Web开发，Django框架是个非常好的起点。
之前一直在云服务器上跑代码，近期接手了师兄的台式机（GTX 1050），虽然配置很渣，但想在本地玩玩看，于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。在这篇博客里，我会主要针对第一个模型的代码进行解析。在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能。 论文以及Tensorflow官方教程介绍： Z
前端使用Angular进行开发，后台使用springboot开发。 接下来主要就是学习Angularjs
现如今，计算机信息技术的重要性不言而喻，“编程”更是耳熟能详，Python--近百种编程语言中的天之骄子，可谓当下人工智能、机器学习等信息革命潮流的左膀右臂。其实，题主也是上个周才算正式入门学习Python，这是为什么？1. ROOT在win平台下安装编译复杂，基于C++ 编程实在是有点复杂，画个啥图都折腾，Python语言简单亲民，且能更好的跨平台移植；2. Matlab实在是占资源太多，不如Python轻量便捷。
本文是学习opencv-python官方教程的函数总结 cv2.cvtColor(src, dst, code, dstCn) 参数： src：输入图像 dst：输出图像，与输入图像具有相同大小和深度 code：色彩空间转换代码，例如cv2.COLOR_BGR2GRAY等 dstCn：目标图像中的通道数；默认参数为0，从src和code自动导出通道 介绍： 改变图像的色彩空间 opencv-python中的运用： gray = cv2.cvtColor(
python非常适合初学者入门。相比较其他主流编程语言，它的可读性更好。 作为一名“网红”的编程语言，python上手也相对容易。 📷 为了帮助程序员小伙伴更有效地学习python，下面就来分享学习python必备的5大网站： 1、python.org 对于初学python的程序员来说，最需要就是抓住最重点的内容。 直接阅读python.org官方教程tutorials。其教程绝对实用，不过是英文版的，对于英语不好的程序员，有点挑战性。 2、w3cschool官方网站 如果你的英语相对比较薄弱，不妨可以使用
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随着Python持续火热状态，微软开始重视Python在Windows系统上的运行，于是它出品了一个官方教程。这个教程包含了入门，web开发，自动化和脚本，数据库，常见问题，资源。
Free-Tensorflow Tensorflow 免费中文视频教程，开源代码，免费书籍. 官方教程 官方介绍 https://tensorflow.google.cn/ 安装教程 https://
0、前言 有不少初学者会问，Python 写的程序看起来好丑啊，只能在那个黑黑的框里运行吗？隔壁家的 JS 好像挺好看的，还能有酷炫效果呢…… 其实呢，术业有专攻，Python 擅长的领域在后台服务器、数据处理、科学计算等方面，以及作为一种工具，搞定各种可以自动化的事情。做界面并不是它的优势项目。但即便如此，本可以靠实力的 Python，偏偏也能靠脸走出一片天。 从诞生伊始，就有许多优秀的 GUI 工具集整合到 Python 当中，这些优秀的 GUI 工具集，使得 Python 也可以在图形界面编程领域当中
Django Django - Django。 Channels - Channels旨在增强Django的异步能力，同时让Django不仅仅局限于Request-Response模型，能够支持WebSocket、HTTP2推送和背景任务。2015年出现的十大流行Python库 。 Django-Baker - Django Baker可以帮助开发者快速启动项目。只要提供app名称，Django Baker就可以根据models.py文件中的models，自动生成视图、表单、URL、admin页面以及
Emmet需要 Python Script 的支持，因此这两款插件必须同时安装才能使用。按照官方的方法教程，安装方法有两种。
那做成网站或者微信小程序！时间成本太高了，更何况服务器又是一笔成本，后期可能还得不断维护
PyTorch 是近年来较为火爆的深度学习框架，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。
实际工作中，我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘，发现模式规律。对于算法工程师而言，一个有效的 AI 算法系统落地，不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
这篇博文主要探索安装SNAP工具包并且使用Python接口进行开发过程中搭建开发环境所踩的坑。不得不说欧空局SANP官方提供的资料太少，而且不全面。当然有问题你可以去Forum提问，可是回不回答就是另外一回事了！
详细安装教程：https://4xx.me/archives/52.html，最新版只支持Centos7.x，推荐官方脚本安装
什么是 PyTorch？其实 PyTorch 可以拆成两部分：Py+Torch。Py 就是 Python，Torch 是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架。PyTorch 的前身是Torch，但是 Torch 是基于 Lua 语言。Lua 简洁高效，但由于其过于小众，用的人不是很多，以至于很多人听说要掌握 Torch 必须新学一门语言就望而却步。考虑到 Python 在人工智能领域的领先地位，以及其生态完整性和接口易用性，几乎任何框架都不可避免地要提供 Python 接口。终于，在 2017 年，Torch 的幕后团队使用 Python 重写了 Torch 的很多内容，推出了 PyTorch，并提供了 Python 接口。此后，PyTorch 成为最流行的深度学习框架之一。
本文主要介绍了如何使用深度学习完成一个基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的目标检测算法。首先介绍了SSD算法的原理和配置，然后介绍了如何使用Caffe和Python实现SSD算法，并提供了在K80 GPU上进行训练和测试的示例代码。此外，还介绍了一些优化技巧和细节处理。整个实现过程较为详细，不仅提供了完整的代码和注释，还提供了很多重要的实现细节。通过本文的学习，可以较为快速地掌握如何使用深度学习实现SSD目标检测算法，并能够根据需要进行代码调整和优化。
Unidata在其GitHub站点发起了一个地球科学相关的Python在线培训课程，主要包括大量的绘图示例以及很多气象常用库的入门教程。
Python 解释器：（确保它是 venv 解释器）例如 ~/venv/sentry/bin/python
版本：python3.7.0，安装教程看这个就OK了！ 没错，我就是连安装Python环境都要教程的人QAQ，毕竟我打开英文页面一脸懵逼，然后还去偷偷查教程,Ծ‸Ծ, 。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 这个项目的目标是将现成模型应用到不同的数据集。首先，你会根据直觉为问题找到对应的模型，实践检验该模型是否对数据丢失具有鲁棒性、是否适合处理哪种类别特征；其次，本项目将教会你快速设计初始模型的技能，在实
模块 导入模块 Python官方教程让我们在Python解释器中练习。但是当我们结束解释器，所有的代码都消失了。如果我们希望让代码永久保存的话，就需要将它们保存到文件中。每一个以.py结尾的文件，都是
如果进 Vim 提示 Your ycmd is shut down ，需要安装 You Compute Me ：
【人工智能头条导读】昨天谷歌发布了 TensorFlow 的一个新工具 —— AutoGraph，可以将 Python 代码快速转化到 TensorFlow 的体系里。目前测试来看，这个工具简化了构图流程，加强了 TensorFlow 调用 Python 时的性能。昨天晚上 TensorFlow 又宣布了下一代移动视觉应用支持的新版本 —— MobileNetV2。TensorFlow 官方教程中又不断新增V 1.9 的 eager execution 实例。这几天 TensorFlow 可真是一点没闲着呢。
低代码开发，顾名思义，指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了。与传统开发方式相比，低代码大幅减少了编写代码的工作量，这使其具备了更快的速度、更短的开发时间与更低的成本。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com AI这个概念好像突然就火起来了，年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引
一、精选 1、Google Guava 官方教程 二、参考资源 1、Google Guava官方教程（中文版） 2、使用Guava编写优雅代码 3、Google guava工具类的介绍和使用
通过系统地学习和不断实践，你会逐渐掌握 Python 编程语言并能够熟练地应用于各种领域。
百度MQTT 陈述 首先需要百度云账户 开通物接入 百度良心产品啊~~ 官网有完整的官方教程。。 这里我就不那么详细介绍啦。 百度MQTT_ZH.pdf 声明 好多博主喜欢自己照着官方教程来写自己的教
其实听早就接触NVIDIA了，当初弄得时候，各种错误，也不好写博客误人子弟。但是后面还是会经常用到，出现问题，还是想办法解决一下吧，显卡弄不好，是病，得治！！！
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
在探索"知识推理"的时候找到了pyDatalog这个工具。它借鉴了Datalog这种声明式语言，可以很方便自然地表达一些逻辑命题和数学公式，并且它是在我现在最爱的python上实现的。尝试以后，其简洁优雅的形式一下子把我吸引住了。来看一个官网上用它实现阶乘的例子：
可能受到新冠病毒的影响，台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频，可以说是非常好的学习资料（尽管其中多数都是2017、2019的视频，但有部分更新）。
下表是java运算符的优先级表，按照从高到低排列。同一行中的运算符具有相同的优先级，除了赋值运算符之外的所有双目运算符都是从左到右求值，赋值运算符是从右向左求值。通常在使用中，复杂的运算符表达式都要求加上小括号来精确描述表达式的含义，这种做法使代码更易于阅读和维护。
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