torch-2.4.1+cu121-cp310-cp310-win-amd64.zip.003
2025-04-20 11:30:19 525.76MB torch
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torch-2.4.1+cu121-cp310-cp310-win-amd64.zip.002
2025-04-20 11:27:18 900MB torch
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torch-2.4.1+cu121-cp310-cp310-win-amd64.zip
2025-04-20 11:20:24 900MB torch
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ocr文字识别框架,基于百度飞浆的GPU加速版本,可以直接在windows上下载安装使用,方便快捷。
2025-04-18 22:19:21 387.57MB paddlepaddle
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python 组件 用于安装Robot Framework 功能自动化框架 - 接口测试 robot-ride 组件,针对Python3.9版本,Windows64位
2025-04-17 12:09:27 14.18MB numpy python robotframework
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《numpy-1.22.4+mkl-cp39-cp39-win-amd64.rar:Python科学计算库的高效实现》 在Python的世界里,数据分析和科学计算是不可或缺的一部分,而numpy库则是这一领域的基石。这个压缩包文件“numpy-1.22.4+mkl-cp39-cp39-win-amd64.rar”包含了numpy的特定版本,即1.22.4,特别优化了Intel的Math Kernel Library (MKL),适用于Python 3.9版本,且专为Windows 64位平台设计。下面我们将深入探讨numpy库的重要性和功能,以及如何利用这个压缩包进行安装。 numpy是Python编程语言中的一个开源库,它提供了大量的数学和逻辑运算功能,尤其是对于多维数组的操作。numpy的核心数据结构是ndarray(n-dimensional array),支持高效的数值计算。与Python内置的列表相比,ndarray在内存管理和计算速度上有显著优势,尤其在处理大量数据时。 MKL,全称为Intel Math Kernel Library,是一组高度优化的数学和信号处理函数库,包括线性代数、傅立叶变换、随机数生成等。当numpy与MKL结合时,其性能得到了进一步提升,特别是在进行矩阵运算、统计分析和科学模拟等任务时,能充分利用多核处理器的并行计算能力,显著提高计算效率。 这个压缩包内的文件“numpy-1.22.4+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl”是一种预编译的Python Wheel文件,它是Python的二进制包格式,可以直接通过pip进行安装,无需编译源代码。对于Python开发者而言,这种方式大大简化了numpy的安装流程,避免了因编译问题导致的安装失败。 要安装这个numpy版本,首先确保你已经安装了Python 3.9及pip。然后,解压“numpy-1.22.4+mkl-cp39-cp39-win-amd64.rar”,找到“numpy-1.22.4+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl”文件,打开命令行窗口,使用以下命令进行安装: ```bash pip install numpy-1.22.4+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl ``` 安装完成后,你就可以在Python环境中导入numpy库,享受高性能的科学计算体验。numpy库提供了丰富的函数,如矩阵乘法、统计分析、傅立叶变换、线性代数求解等,是数据科学家和工程师进行数据分析、机器学习和数值模拟的得力工具。 “numpy-1.22.4+mkl-cp39-cp39-win-amd64.rar”是一个针对Python 3.9和Windows 64位系统的numpy优化版,结合MKL的高性能计算能力,为开发者提供了强大且便捷的科学计算环境。通过正确安装和使用,可以极大地提升数据处理的效率和质量。
2025-04-16 22:20:20 243.09MB numpy python
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selective_scan_cuda 在Windows下对应的模块编译好的文件,可解决 No moudule named selective_scan_cuda.
2025-04-12 15:25:36 123.07MB windows
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tomcat安装及配置教程
2024-11-14 17:41:59 403.05MB tensorflow tensorflow
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selective_scan_cuda_core 在Windows下对应的模块编译好的文件
2024-11-01 15:06:10 20.81MB windows
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Python3.7版本对应的PyQt5的轮子文件
2024-10-22 11:54:46 6.52MB PyQt5
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