人工智能深度学习,语音克隆项目 Bert-vits2项目,目前效果最完美的开源TTS项目 版本号:2.3 文件包括,模型本体G_6000.pth 配置文件config.json 天童爱丽丝语音模型,语言:日语,训练步数:6000 语气韵律完美,抑扬顿挫,语笑嫣然,自然流畅,适合作为小说阅读、口播、口替等功能领域。 请勿用于非法用途,也不得用作商业领域。
2024-01-18 16:52:56 576.78MB 深度学习 bert
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基于Pytorch实现GRU模型
2024-01-18 16:17:36 321KB pytorch 深度学习
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GD32E230基础例程是从官方 GD32E23x_Demo_Suites_V1.0.1 例程集合里面提取出来的,可以方便开发者开发自己的项目,不重复造轮胎!!
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程序员的英语pdf,包含最简单的语法,常用句式,常用单词等,通过黑客、物联网、大数据等相关内容的文章进行解析。
2024-01-18 14:47:22 2.22MB 程序员英语
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数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:36:05 22KB python numpy 数据分析
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数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:36:02 18KB python numpy 数据分析
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数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:35:56 18KB python numpy 数据分析
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数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:35:52 14KB python numpy 数据分析
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数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:35:45 64KB python numpy 数据分析
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数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:32:57 12KB python numpy 数据分析
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