numpy-1.21.4+mkl-cp310-cp310-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应Python310版本为轮子文件，可通过pip安装

100 numpy练习 这是numpy邮件列表，堆栈溢出和numpy文档中的numpy练习的集合。 我自己也创造了一些问题以达到100个极限。 该集合的目的是为新老用户提供快速参考，也为教书的人提供一系列练习。 有关扩展练习，请确保阅读 。 → → 注意：markdown和ipython笔记本是通过source/exercises.ktx的源数据以编程方式创建的。 要修改这些文件的内容，请更改源代码中的文本，并使用带有python解释器（安装了requirements.txt下的库）的generators.py模块。 键控文本格式（ ktx ）是一种最小的人类可读键值，用于存储按键索引的

分散注意力的驾驶员多动作分类 :automobile: :sport_utility_vehicle: :bus: 1.问题 预测可能性：驾驶员在每个演讲中都在做什么？ 我们需要图像分类成以下10类 c0：安全驾驶 c1：发短信（右） c2：电话交谈（右） c3：发短信（左） c4：电话交谈（左） c5：操作收音机 c6：喝酒 c7：伸手去拿 c8：化妆 c9：与Pessenger交谈 2.资料 3.特点 数据由驾驶员图像组成，每个图像都是在汽车中拍摄的，驾驶员在汽车中做某事 发短信 吃 在讲电话 化妆品 伸手向后（伸到后座上的某些物体） 4.档案 imgs.zip-所有（训练/测试）图像的压缩文件夹。 sample_submission.csv-格式正确的样本提交文件。 driver_imgs_list.csv-培训图像，其主题（驾驶员）ID和班级ID的列表。 5.图书馆 NumPy 大熊猫 Matplotlib 斯克莱恩 凯拉斯（实用程

CNN-Numpy-实施 手动实现卷积神经网络，而无需使用诸如pytorch和tensorflow之类的现代库。 换句话说，我从头开始构建了一个神经网络，其中涉及实现正向和反向传播。 我手动编写了反向传播代码，并使用numpy手动实现了每一层的偏导数。 我在这里使用的方程式示例可以在这里找到。 E.Bendersky（2016年10月28日）。 Softmax函数及其导数。 取自 我最完善，最成功的网络是跟踪多个功能的多元回归CNN。 它可以正确确定两个图像之间的形状数量差异以及是否存在反射，但是在测量旋转度和形状之间的填充颜色差异方面存在困难。 为了训练该网络，我必须生成自己的数据集。 项目描述 AI研究人员已将Raven的渐进矩阵（RPM）视觉智商测试用作开发新策略，算法和认知代理的测试平台。 通过构建可以逐步解决更棘手问题的智能体，研究人员希望推动人工智能领域的发展。 下面显示了

GDP_and_Employment_Rates_Prediction：一种机器学习回归模型，使用Python中的随机森林回归来预测国家的GDP和就业率

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主要为大家详细介绍了Python使用numpy实现BP神经网络，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

一个简单的调色小软件，提供ui及py文件。主要用了三个Qdial表盘改变RGB值 从而改变label的背景颜色 一个复位按钮，主要重置三个旋钮值为0 还有三个按钮，分别控制显示黑色 灰色 白色

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文档总结了python语言安装第三方包numpy的具体步骤，个人实战总结，验证有效。