PyTorch Tabular旨在使利用Tabular数据进行的深度学习变得容易，并且现实世界中的案例和研究都可以访问。 库设计背后的核心原则是： 低电阻可用性 轻松定制 可扩展且易于部署 它建立在PyTorch （显然）和PyTorch Lightning等巨头的肩膀上。 目录 安装 尽管安装中包括PyTorch，但最好的推荐方法是从首先安装PyTorch，为您的计算机选择正确的CUDA版本。 一次，您已经安装了Pytorch，只需使用： pip install pytorch_tabular[all] 安装带有额外依赖项的完整库。 和 ： pip install pytorch_tabular 裸露的必需品。 pytorch_tabular的源代码可以从Github repo仓库_下载。 您可以克隆公共存储库： git clone git://github.com/ma

将excel表格的数据转换为C/C++语言的数组格式,也可以参考博客自己动手实现http://t.csdn.cn/OxJ4c

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同题目说的 将你写的word里面表格的数据提交到相应的sqlserver数据库上，功能很实用,提供了源代码，还在为此犯愁的下载吧，

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1. 解析表格中的数据 2. 将数据按月分割为小的数据文件 3. 从软件中读取数据文件，将文件中的数据保存为数据库 4. 通过对数据库的操作实现对数据的查找，排序，显示 5. 将数据库显示在tableview中 6. 可以通过计算预测下个数据的值，计算夏普指数，并根据夏普指数进行排序

html表格数据排序。此表格组件的每一列都支持排序功能，默认点击列头切换排序状态：升序，降序。

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