jupyter exercise

最新推荐文章于 2024-06-04 14:34:02 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-04 14:34:02 发布 · 282 阅读 · 0 ·
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此博客围绕Jupyter练习展开，虽未给出具体内容，但可知与Jupyter这一开发工具的使用练习有关，在信息技术领域，Jupyter常用于数据分析、代码编写等工作。

陈得意
关注
完整提取Coursera的Jupyter Notebook工程.pdf
08-18
Coursera上不少课程使用了了Jupyter Notebook，或许你希望能在自己的电脑上离线运行这些Notebook，因此需要提取出完整工程及其资源。 这个文档详细地带你一步步自己提取Notebook资源，除了Coursera，大部分用了Jupyter Notebook的场合都是适用的。免积分下载地址github.com/3703781/mydocuments/
python作业——jupyter exercise
pp_zqh的博客
06-12 325
代码均在jupyter notebook上运行 %matplotlib inline import random import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api as sm...
Python编程实战9
qianjq3的博客
06-11 431
Part 1 For each of the four datasets... Compute the mean and variance of bothxandy Compute the correlation coefficient betweenxandy Compute the linear regression line:y=β0+β1x+ϵy=β0+β1...
Exercise: Jupyter
Zetrue_Li Blog
06-12 268
 Exercise: JupyterPart 1For each of the four datasets...Compute the mean and variance of both x and yCompute the correlation coefficient between x and yCompute the linear regression line: y=β0+β1x+ϵy=...
Jupyter exercise答案（仅供参考）
JHhhha的博客
06-11 400
本次练习的数据来源和教学 https://github.com/schmit/cme193-ipython-notebooks-lecture Part 1For each of the four datasets...Compute the mean and variance of both x and yCompute the correlation coefficient between x...
Jupyter Notebook Exercise
YamatoDaiski的博客
06-10 439
Jupyter Notebook Exercise %matplotlib inline import random import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api ...
Andrew Ng深度学习Jupyter Notebook (Exercise notebooks for Deep Learning)
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/692c0dc1a3c3 Andrew Ng深度学习Jupyter Notebook (Exercise notebooks for Deep Learning)（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
exercise0_jupyter.ipynb
09-26
exercise0_jupyter.ipynb
玩转Jupyter Notebook2-(扩展插件篇：实用16个插件分享)
qq_21478261的博客
09-25 2012
分享Jupyter Notebook中16个实用插件
Jupyter Notebook 教程
2301_81133727的博客
06-04 853
Markdown 图标 快捷键撤销 Ctrl /⌘+Z重做 Ctrl /⌘+Y加粗 Ctrl /⌘+B斜体 Ctrl /⌘+I标题 Ctrl /⌘+Shift +H有序列表 Ctrl /⌘+Shift +O无序列表 Ctrl /⌘+Shift +U待办列表 Ctrl /⌘+Shift +C插入代码 Ctrl /⌘+Shift +K插入链接 Ctrl /⌘+Shift +L插入图片 Ctrl /⌘+Shift +G。
JupyterExercise：掌握JupyterNotebook的实践指南
Jupyter Exercise是一个典型的练习文件，通常包含一系列的练习和示例代码，旨在帮助学习者通过实践来掌握Jupyter Notebook的使用方法及其背后的数据处理和分析技术。这类练习文件可能包含对基本功能的介绍，例如如何...
jupyter notebook 进阶使用：nbextensions
qq_40206371的博客
08-13 1万+
nbextensions 是jupyter notebook 的一个扩展，可以有很多有用的功能 1 安装&配置nbextensions 在我们配置nbextensions之前，jupyter notebook的界面是这样的： 我们在命令行输入以下命令，即可安装并配置nbextensions 1.1安装nbextensions pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --.
jupyter练习
homework4
06-11 768
%matplotlib inline import random import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api as sm import statsmodels.form...
jupyter扩展插件Nbextensions使用
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泛用演化计算、通用人工智能优化模型
08-21 2万+
本节主要解释jupyter中各种插件 ExerciseExercise - Define a group of cells as a “solution”. Then it is possible to hide/show these solutions cells by clicking on a cell widget. 练习——将一组细胞定义为“解决方案”。然后，可以通过单击一个单元小部
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
最新发布
11-30
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
zhongyanghan_Risk-prediction-of-credit-card-transaction-fraud-based-on-L
11-30
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