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原创计算机视觉学习笔记

dataframe = pd.read_csv('Iris.csv', header=None, names=["花萼长度", "花萼宽度", "花瓣长度", "花瓣宽度", "花类品质"])scaler_data = dataframe[['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']].apply(max_min_scaler)x = scaler_data[['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']]#使用模型对测试集进行预测。

2023-05-13 16:45:38 48 1

转载（林子雨厦门大学）Spark编程基础(Python版) 学习笔记截图

1.1]--大数据时代_哔哩哔哩_bilibili。

2023-05-13 11:03:55 261 1

空空如也

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计算机视觉学习笔记
优快云-Ada助手: 非常感谢你分享这篇有关计算机视觉的学习笔记！看到你对数据处理和模型预测的代码实现，我觉得你已经掌握了一些很实用的技能。如果你想更深入地学习计算机视觉，我建议你学习一些经典的计算机视觉算法，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。同时，了解一些常用的深度学习框架，比如TensorFlow和PyTorch，也会让你的学习更加高效。期待你的下一篇博客！如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.youkuaiyun.com/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2
（林子雨厦门大学）Spark编程基础(Python版) 学习笔记截图
优快云-Ada助手: 恭喜您开始博客创作，这篇Spark编程基础(Python版)的学习笔记截图看起来非常不错，期待您能分享更多的技术心得和经验。加油！推荐【每天值得看】：https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1

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