机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

Python3数据分析与机器学习实战——随书PPT

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机器学习实战高清PDF1

前言大学毕业后，我先后在加利福尼亚和中国大陆的Intel公司工作。最初，我打算工作两年之后回学校读研究生，但是幸福时光飞逝而过，转眼就过去了六年。那时，我意识到

python大数据分析与机器学习商业案例实战_手写数字识别模型_编程实例课程教程.pdf

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53253_Python机器学习编程与实战_教案.rar

53253_Python机器学习编程与实战_教案

《人工智能之机器学习入门到实战》电子书

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Python机器学习项目开发实战_深度神经网络_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算法，神经网络处理的是数字。...

Python机器学习项目开发实战_打造聊天机器人_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

电影告诉大家，这些机器将是拥有超高智能的代理。除了能够进行对话，这些机器人还能观察我们的情绪，甚至在必要的时候违抗我们的命令，就像在电影《2001：太空奥德赛》中那样。在电影问世 11 年之后，随着 iPhone 4S...

Halcon机器视觉算法原理与编程实战.zip

Halcon机器视觉算法原理与编程实战--代码练习集

TensorFlow Machine Learning Cookbook电子书及源码

TensorFlow Machine Learning Cookbook电子书及源码；TensorFlow机器学习实战指南电子书及源码。

OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)课件10机器学习和深度学习.pdf

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Tensorflow 电子书

Tensorflow :实战Google深度学习框架，解压：12345678

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonB组题目

您正在寻找的是第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python B组的题目全集。蓝桥杯大赛作为国内知名的计算机程序设计竞赛，一直以来都以其高水平的题目和严格的评选标准而备受瞩目。本次大赛的Python B组题目更是涵盖了众多编程领域的知识点，无论是算法设计、数据结构还是编程技巧，都考验了参赛者的深厚实力。 这份题目全集以PDF格式呈现，清晰易读，方便您随时查阅和学习。每一道题目都经过精心设计和筛选，旨在考察参赛者的编程思维、问题解决能力以及创新能力。无论您是正在准备参赛的选手，还是对编程感兴趣的爱好者，这份题目集都将为您提供一个极好的学习和挑战的平台。 通过这份题目集，您可以深入了解蓝桥杯大赛的出题风格和难度，熟悉各种编程问题的解题思路和方法，从而提升自己的编程能力和竞技水平。此外，这些题目也是极好的练习材料，可以帮助您巩固和拓展编程知识，提高解决实际问题的能力。 适用人群： 蓝桥杯大赛参赛选手 计算机专业学生 编程爱好者 对算法和数据结构有兴趣的学习者 资源特点： 高质量的题目设计，涵盖广泛的知识点 清晰易读的PDF格式，方便查阅和学习 提供解题思路和方法，有助于提升编程能力

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

122版本Chrome最新驱动-122.0.6261.58

适用于最新的谷歌浏览器版本 122.0.6261.58, 主要用于selenium自动化操作,Python调试脚本,经测试可正常使用。

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonA组题目

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python A组题目 大家好！我很高兴与大家分享这份珍贵的资源——第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python A组的题目集。这份PDF文件详细收录了本次大赛的所有题目，是每一位热爱编程、特别是Python编程的朋友们不可多得的参考资料。 内容概述： 题目类型丰富：包含了多种题型，从基础的选择题、填空题，到更具挑战性的编程题，全方位考察参赛者的编程能力和问题解决能力。 知识点全面：题目涉及Python语言的基础知识、数据结构与算法、逻辑推理等多个方面，是检验和巩固Python编程技能的好帮手。 实战性强：题目设计贴近实际，不仅能够帮助参赛者提升编程技能，还能增强他们在实际问题中的应对能力。 适用人群： 准备参加蓝桥杯大赛或其他编程竞赛的学生和爱好者。 希望通过实战题目提升Python编程技能的开发者。 对编程有兴趣，希望了解蓝桥杯大赛题目风格的朋友。 学习建议： 建议在掌握Python基础知识后再进行题目的学习和练习。 对于每个题目，可以先尝试自己解决，再对照答案进行学习和总结。 可以结合其他编程资料和在线教程，加深对题目涉及知识点的理解。

Python入门基础教程全套.ppt

Python入门基础

谷歌浏览器驱动最新版(123.0.6312.122)

chromedriver 适用于最新的谷歌浏览器驱动最新版(123.0.6312.122) 主要用于selenium自动化操作，Python调试脚本，经测试可正常使用。 Google Chrome 64bit Windows版

“实验1：Matplotlib绘图”相关数据集

教学资源，完成“实验1：Matplotlib绘图”所需要的相关数据

Stable Diffusion WebUI linux部署问题

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Tesseract最新中文语言包chi-sim.traineddata

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Python学习笔记(干货) 中文PDF完整版.pdf

1、Python环境搭建 1.1 Python简介 1.2 Python语言的发展历程 1.3 Python语言的主要特点 1.4 Python应用场景 1.5 Python环境搭建 1.6 第一个Python程序 1.7 集成开发工具 2、Python语法基础 2.1 Python中的输入输出函数 2.2 Python中的注释 2.3 Python中的变量 3、Python中的基本数据类型 3.1 整型-int 3.2 浮点型-float 3.3 布尔类型-bool 3.4 字符串类型-str 4、Python中的常见运算符 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 逻辑运算符 4.4 位运算符 4.5 成员运算符 4.6 身份运算符 5、Python中的分支结构 5.1 单向分支-if语句 5.2 双向分支-if 5.3 多分支-if 5.4 分支结构的嵌套 5.5 条件表达式 6、Python中的循环结构 6.1 while循环 6.2 for循环 6.3 循环结构嵌套

chromedriver.exe【版本：123.0.6312.122、谷歌浏览器驱动，自动化测试框架，Web自动化，浏览器交互】

【内容概述】 chromedriver.exe是一个用于自动化控制和管理谷歌Chrome浏览器的执行文件，通常作为Selenium测试框架的一部分。它允许开发者在自动化测试和网页抓取中模拟用户与浏览器的交互。 【使用人群】 适用于软件测试工程师、开发者、数据分析师和需要自动化控制浏览器的用户。 【使用场景及目标】 chromedriver.exe的主要使用场景和目标包括： 1. 自动化测试：用于在自动化测试中模拟用户操作，执行浏览器行为，如点击、输入文本、页面导航等。 2. 网页抓取：可用于爬虫和数据抓取，模拟浏览器访问网页并提取所需数据。 3. 脚本执行：开发者可以使用chromedriver.exe执行浏览器相关的任务，如页面截图、页面渲染和自动化交互。 【其他说明】 1. 版本兼容性：chromedriver.exe版本应与所使用的Chrome浏览器版本相匹配，以确保稳定性和兼容性。 2. 驱动配置：使用前需正确配置系统环境变量，以便系统可以找到chromedriver.exe。 3. 自动化测试框架：通常与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化

PyCharm安装教程一篇搞定包括下载PyCharm、安装PyCharm、PyCharm简单使用教程

pycharm安装教程PDF文档，文档包含pycharm安装全流程，包括下载pycharm、安装pycharm、pycharm简单使用教程。PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm安装教程PyCharm

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2021抢购华为mate40, python版，亲测可用

第十五届蓝桥杯python组.docx

第十五届蓝桥杯python组

基于python的电影数据可视化分析与推荐系统

本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。

计算机二级python真题题库（题目+答案）电子版笔记2

本资源包含历年来计算机二级python真题题库（题目+答案）电子版笔记1，共15套真题，80道习题及2套练习题。计算机二级python考试的大部分内容都十分基础，可以帮助初学者用来入门Python。考试有40分的单选题、60分的操作题。其中单选题是公共基础题（10分，包括计算机基础、数据结构与算法等相关知识）及Python基础相关的题目（30分，包括python基本语法规则、安装方法、第三方库等相关知识）。 最重要的其实就是操作题，操作题就是给定一定的情景环境，让考生编写相应代码。操作题一共有六大题，包括3道基本操作题（各5分）、2道简单应用题（分别10、15分）和一道综合应用题（20分）。其中基本操作提多以填空形式出现较为简单，应用题多考察一些常用函数，综合应用题难度较大，需要重点练习一下！ 如果有小伙伴刚好想要入门这门语言的话，顺带考个证书会是个不错的选择~

基于Python实现的量化交易系统源码.zip

基于Python实现的量化交易系统源码.zip工程设计目标： 分离基础策略和策略优化监督模块 提高灵活度和适配性 量化系统 阿布量化综合AI大数据系统, K线形态系统, 缠论，波浪理论，谐波理论，突破，整理形态分析（头肩形态，三头，三角，旗形，楔形，矩形）， 经典指标系统, 走势趋势分析系统, 时间序列维度系统, 统计概率系统, 传统均线系统对投资品种进行深度量化分析, 彻底跨越用户复杂的代码量化阶段, 更适合普通人群使用, 迈向量化2.0时代. 量化模型 上述系统中结合上百种子量化模型, 如: 金融时间序列损耗模型, 深度形态质量评估模型, 多空形态组合评定模型, 多头形态止损策略模型, 空头形态回补策略模型, 大数据K线形态历史组合拟合模型, 交易持仓心态模型, 多巴胺量化模型, 惯性残存阻力支撑模型, 多空互换报复概率模型, 强弱对抗模型, 趋势角度变化率模型, 联动分析模型, 时间序列的过激反应模型, 迟钝报复反应模型, 趋势启动速度模型, 配对对冲模型等. AI量化 阿布量化针对AI人工智能从底层开发算法, 构建适合量化体系的人工智能AI系统, 训练了数个从不同角度

Python 八股文.pdf

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