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高亚军 To
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Vivado from here(vivado从此开始)
本书涵盖了Vivado的四大主题:设计流程、时序约束、设计分析和Tcl脚本的使用,结合实例深入浅出地阐述了Vivado的使用方法,精心总结了Vivado在实际工程应用中的一些技巧和注意事项,既包含图形界面操作方式,也包含相应的Tcl命令。本书语言流畅,图文并茂。全书共包含405张图片、17个表格、172个Tcl脚本和39个HDL代码,同时,本书配有41个电子教学课件,为读者提供了直观而生动的资料。本书可供电子工程领域内的本科高年级学生和研究生学习参考,也可供FPGA工程师和自学者参考使用。
2021-10-14 15:25:03
31.75MB
vivado
xilinx
FPGA
1
Learn
RaspberryPiProgrammingwithPython.pdf 英文原版
Learn
Raspberry Pi Programming with Python
2021-10-12 21:25:17
3.62MB
Learn
Python
1
Hands On Machine
Learn
ing with Scikit
Learn
and TensorFlow,高清中文+英文+书签+代码
Hands On Machine
Learn
ing with Scikit
Learn
and TensorFlow,深度学习入门书籍,高清中文+英文+书签+代码
2021-10-12 10:23:43
34.54MB
深度学习
1
scikit_
learn
-0.23.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
python的机器学习库的轮子文件,可直接pip安装,由于从国外官网下载过慢,因此提供本资源,机器学习库是很有用的,他涵盖了大部分监督学习和无监督学习的算法,本文件对应Python版本为python37的64位版本
2021-10-11 13:02:05
6.16MB
scikit-learn
sklearn
1
机器学习-贷款-贷款俱乐部:建筑物分类和预测模型,用于将贷款申请人的请求分类为批准或拒绝,然后预测贷款批准的利率-源码
机器学习贷款贷款俱乐部 我们正在一家银行工作,正在考虑在Lending club进行投资。 由于没有标准模型,因此我们希望构建预测模型,以帮助您根据用户输入的各种参数来预测利率。 第1部分:数据整理和探索性数据分析 数据下载和预处理 我们的第一个挑战是从以编程方式下载数据。我们的目标是从网站以编程方式下载数据并为整个数据库创建一个数据集。 探索性数据分析: 使用R / Python编写Jupyter笔记本以图形方式表示不同的数据摘要。在此笔记本中总结您的发现。 总结关于不同用户配置文件,状态,贷款金额等的关键见解。创建Power BI仪表板的数据科学家视图以说明您的关键见解 第二部分:
2021-10-11 08:59:02
41.19MB
docker
machine-learning
scikit-learn
python3
1
scikit-
learn
库使用教程
本压缩包中包含了scikit-
learn
库使用教程的中英文两版。
2021-10-10 13:41:24
18.42MB
scikit-learn
1
Scikit-
learn
的详细教程
基于SciPy的众多分支版本中,最有名,也是专门面向机器学习的就是Scikit-
learn
。
2021-10-06 16:03:16
5.41MB
python
scikit
1
使用机器学习和Python进行贷款预测:使用xgboost和表决汇总技术设计预测模型,并使用pandas,seaborn和matplotlib从数据中提取见解-源码
使用机器学习和Python进行贷款预测:使用xgboost和表决汇总技术设计预测模型,并使用pandas,seaborn和matplotlib从数据中提取见解
2021-09-30 15:21:42
352KB
machine-learning
scikit-learn
pandas
seaborn
1
C++程序设计高清谭浩强版本
需要自学C++程序设计的可以采用,高清谭浩强版本,本人感觉挺好用的。压缩包里是PDF文档.
2021-09-29 21:58:26
4.77MB
C++
learn
1
AccidentPredictor:准确的交通事故预测因子可以潜在地挽救生命。 我在此描述了使用scikit-
learn
,Google Maps API,Flask和PythonAnywhere创建和部署这种模型的过程-源码
CSE6242数据和视觉分析(2019年Spring) 第74小组-道路交通事故预测Web应用程序 项目说明 在此项目中,我们着手提供一种预测RTA风险的工具,以解决英国伦敦的道路交通事故(RTA)问题,从而使用户可以做出有关其行驶路线的明智决定。 我们还对过去的数据和图像进行了详细分析,以更好地了解RTA。 我们的Web界面包含两个部分,即探索和交互。 在探索部分,我们介绍了我们的研究方法,所使用的算法,数据的分析和可视化。 在交互部分中,用户可以利用交互式仪表板来预测他们选择的路线中RTA的可能性。 该应用程序使用机器学习模型进行预测。 用户将必须输入日期和时间,出发地和旅行目的地。 然后,该应用程序将调用进行路线规划和天气API,进行天气预报。 这些数据随后将被输入到模型中,并且在用户路线中出现RTA的可能性将在地图上显示为危险图标。 该Web应用程序是使用Python Fla
2021-09-28 21:25:02
17.79MB
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