卷积神经网络的纹理合成 Tensorflow实现的论文-“使用卷积神经网络进行纹理合成” 在此笔记本中，我们将基于给定的纹理生成新的纹理。 输出将从刮擦噪声图像生成。 该过程的步骤如下。 同样，创建笔记本是为了便于自学。 步骤1：预处理输入图像 步骤2：计算输入图像所有图层的输出。 步骤3：什么是损失函数，并计算损失函数。 步骤4：运行Tensorflow模型以最小化损耗并优化输入噪声变量。 步骤5：后期处理并显示图像。 第6步：自动化处理流程 步骤7：绘制成功结果。 结果： 档案： helper.py-用于预处理图像和后处理图像 tf_helper.py-用于计算给定纹理样本图像

图论于Python 图论算法是在python中实现的。 Jupyter Notebook用于演示该概念，Networkx库在多种算法中用于可视化图形。

jupyter多语言翻译

Jupyter Notebook + Reveal.js 介绍 Microsoft PowerPoint很酷。 我喜欢！ 这就像顾问的瑞士军刀。 您可以用它制作漂亮的幻灯片。 但是在代码方面，PowerPoint很烂。 真！ 解决方案是使用 。 很酷。 您可以使用Markdown突出显示代码。 它React灵敏，但像LaTeX一样，可能很乏味。 另一种使用reveal.js的方法是通过Jupyter Notebook。 您只需创建一个笔记本，然后使用nbconvert即可获取reveal.js幻灯片。 但是，标准输出很无聊。 我是认真的！ 因此，此回购尝试通过使用自定义的颜色和图像来弥合这一差距。 此外，我们生活在具有云原生生活方式，云原生存储，云原生解决方案的云原生世界中。 那为什么不拥有云原生演示幻灯片呢？ 此回购协议也只需使用cf push即可解决此问题。 入门 创建conda环境： conda env create -f environment.yml 您可以在static文件夹中找到一个笔记本模板，其中包含一些示例，例如封面和分隔幻灯片，降价语法等等。 这是有关使用Ju

使用PyTorch进行情感分析 存储库将引导您完成构建完整的情感分析模型的过程，该模型将能够预测给定评论的极性（无论表达的观点是肯定的还是负面的）。 要在其上训练模型的数据集是流行的IMDb电影评论数据集。 目录 第一个笔记本涵盖了从原始数据集中加载数据，特征提取和分析，文本预处理以及训练/验证/测试集准备的过程。 第二篇教程包含有关如何设置词汇对象的说明，该对象将负责以下任务： 创建数据集的词汇表。 根据稀有词出现和句子长度过滤数据集。 将单词映射到其数字表示形式（word2index）和反向（index2word）。 启用预训练词向量的使用。 此外，我们将构建BatchItera

基于BP神经网络实现共享单车数据预测， 可以运行，还有详细的注释 环境：anaconda+jupyter notebook。 文件包含代码+数据集

操作步骤 进入命令行环境。我使用的是conda。有两种方式进入命令行。 方法1：通过anconda navigator界面，选择environments，选择对应环境名，选择open terminal 方法2：直接使用cmd或者terminal等终端进入命令行。激活你想要配置代码补全的环境（如果是默认环境不用激活） 1.安装nbextensions  pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple jupyter contrib nbextension install --

python语言对于计算机专业的学生，不管是计算机软件还是物联网，都是很重要的一种编程语言，python未来在人工智能方向上是会有很大的贡献程度的，不仅体现在语言灵活多变，还能处理很多文件、图片、图像、等数据。 本次博客，林君学长主要带大家了解python中以下的方面 理解筛选法求解素数的原理 理解列表切片操作 熟练运用内置函数 enumerate() 熟练运用内置函数 filer() 理解序列解包工作原理 初步了解选择结构和循环结构 例题： 编写程序，输入一个大于 2 的自然数，然后输出小于该数字的所有素数组成的列表 python学习—–使用列表实现筛选法求素数目录一、列表实现筛选法求素数的

使用机器学习预测足球比赛结果：在Jupyter Notebook中使用机器学习算法进行足球比赛预测

概率论中各分布函数的图像绘制，解释详细，也可以作为其他图像绘制的参考。 可以用jupyter notebook打开此文件