Python3.10官方文档中文版

Python3 基础教程【完整版】

第1 章 快速上手：基础知识 ........................ 1 1.1 交互式解释器 ........................................... 1 1.2 算法是什么 ............................................... 2 1.3 数和表达式 ............................................... 3 1.4 变量 .......................................................... 5 1.5 语句 .......................................................... 5 1.6 获取用户输入 ........................................... 7 1.7 函数 .......................................................... 8 1.8 模块 .......................................................... 8 1.8.1 cmath 和复数 ................................. 9 1.8.2 回到未来 ...................................... 10 1.9 保存并执行程序 ...................................... 10 1.9.1 从命令提示符运行Python 脚本 .............................................. 12 1.9.2 让脚本像普通程序一样 ............... 12 1.9.3 注释 .............................................. 13 1.10 字符串 .................................................... 13 1.10.1 单引号字符串以及对引号 转义 .......................................... 14 1.10.2 拼接字符串 .............................. 15 1.10.3 字符串表示str 和repr ............ 15 1.10.4 长字符串、原始字符串和 字节 .......................................... 16 1.11 小结 ....................................................... 21 1.11.1 本章介绍的新函数 ................... 21 1.11.2 预告 .......................................... 22

win10+Python3.7使用whl安装dlib（无需编译）-附件资源

《Neural Networks and Deep Learning》代码，从ｇｉｔ上面偷来的，需要的自行下载，只改了第一个ｍｎｉｓｔ＿ｌｏｄｅｒ和ｎｅｔｗｏｒｋ，其他的有时间再改

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树莓派 python3.7安装torch 资料

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本人在做机器人大赛时需要这样的环境，搜索网上许多教程，最终整理出这样一个教程，希望有相同问题的小伙伴可以得到帮助

使用卫生保健数据预测抑郁 作者：Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。 希望可以使工作更易于访问和复制，从而进行详细的分析。 储存库结构 README.md：此项目审阅者的顶级自述文件 first_notebook.ipynb：从数据清理阶段开始在jupyter笔记本中进行分析的叙述性文档 second_notebook.ipynb：在项目的探索阶段清理数据之后开始的叙述性文档的延续 PredictingDepressionSlides.pdf：项目演示幻灯片的PDF版本 project_functions文件夹：包含编写用于first_notebook和second_notebook的自定义函数 仪表板文件夹：包含用于创建此项目的配套仪表板的文件的文件夹 抽