PyQt的API帮助文档，里面可以查找到PyQt开发时候控件和函数的试用方法，以及返回值等

indy10的官方帮助文档，主要讲述indy10各个控件的使用和相关函数的的说明等等.这个版本是chm版本。

深度认识视频号； 视频号内容规划及制作技巧； 视频号运营及热门技巧； 视频号运营误区； 视频号的商业变现； 视频号运营必须规避的雷区； 视频号立体式生态营销；

有限元网格划分GMesh帮助文档，源码详解，组织架构

以示例的形式详细介绍了JSF、EJB的开发过程，是快速上手的最好教程！都是个人的总结(⊙o⊙)哦

说明：本文档所有内容来源于网络 https://www.numpy.org.cn/user/ 目录 1. NUMPY 介绍 1 1.1 什么是 NUMPY? 1 1.2 为什么 NUMPY 这么快？ 3 1.3 还有谁在使用 NUMPY？ 3 2. 快速入门教程 4 2.1 先决条件 4 2.2 基础知识 4 2.2.1一个例子 5 2.2.2 数组创建 6 2.2.3 打印数组 8 2.2.4 基本操作 10 2.2.5 通函数 13 2.2.6 索引、切片和迭代 14 2.3 形状操纵 18 2.3.1改变数组的形状 18 2.3.2 将不同数组堆叠在一起 20 2.3.3 将一个数组拆分成几个较小的数组 22 2.4 拷贝和视图 23 2.4.1 完全不复制 23 2.4.2 视图或浅拷贝 24 2.4.3 深拷贝 25 2.4.4 功能和方法概述 26 2.5 LESS 基础 26 广播（Broadcasting）规则 27 2.6 花式索引和索引技巧 27 2.6.1使用索引数组进行索引 27 2.6.2使用布尔数组进行索引 31 2.6.3 ix_()函数 34 2.6.4使用字符串建立索引 37 2.7线性代数 37 简单数组操作 37 2.8技巧和提示 38 2.8.1“自动”整形 39 2.8.2矢量堆叠 39 2.8.3直方图 40 2.9进一步阅读 41 3. NUMPY 基础知识 42 3.1 数据类型 42 3.1.1 数组类型之间的转换 42 3.1.2 数组标量 45 3.1.3 溢出错误 46 3.1.4 扩展精度 47 3.2 创建数组 47 3.2.1 简介 48 3.2.2 将Python array_like对象转换为Numpy数组 48 3.2.3 Numpy原生数组的创建 48 3.2.4 从磁盘读取数组 50 3.3 NUMPY与输入输出 51 3.3.1 定义输入 51 3.3.2 将行拆分为列 52 3.3.3 跳过直线并选择列 54 3.3.4 选择数据的类型 55 3.3.5 设置名称 56 3.3.6 调整转换 59 3.3.7 快捷方式函数 62 3.4 索引 62 3.4.1 赋值与引用 63 3.4.2 单个元素索引 63 3.4.3 其他索引选项 64 3.4.4 索引数组 65 3.4.5 索引多维数组 66 3.4.6 布尔或“掩码”索引数组 67 3.4.7 将索引数组与切片组合 69 3.4.8 结构索引工具 70 3.4.9 为索引数组赋值 71 3.4.10 在程序中处理可变数量的索引 72 3.5 广播 73 3.6 字节交换 78 3.6.1字节排序和ndarrays简介 78 3.6.2 更改字节顺序 80 3.7 结构化数组 82 3.7.1 介绍 82 3.7.2 结构化数据类型 83 3.7.3 索引和分配给结构化数组 88 3.7.4 记录数组 96 3.7.5 Recarray Helper 函数 98 3.8编写自定义数组容器 116 3.9子类化NDARRAY 124 3.9.1 介绍 124 3.9.2 视图投影 125 3.9.3 从模板创建 126 3.9.4 视图投影与从模板创建的关系 126 3.9.5 子类化的含义 126 3.9.6 简单示例 —— 向ndarray添加额外属性 132 3.9.7 稍微更现实的例子 —— 添加到现有数组的属性 134 3.9.8 __array_ufunc__ 对于ufuncs 135 3.9.9 __array_wrap__用于ufuncs和其他函数 139 3.9.10 额外的坑 —— 自定义的 __del__ 方法和 ndarray.base 142 3.9.11 子类和下游兼容性 143 4. 其他杂项 144 4.1 IEEE 754 浮点特殊值 144 4.2 NUMPY 如何处理数字异常的 146 4.3 示例 146 4.4 连接到 C 的方式 147 4.4.1 不借助任何工具, 手动打包你的C语言代码。 147 4.4.2 Cython 148 4.4.3 ctypes 148 4.4.4 SWIG（自动包装发生器） 149 4.4.5 scipy.weave 149 4.4.6 Psyco 149 5. 与MATLAB比较 149 5.1 介绍 150 5.2 一些关键的差异 150 5.3 'ARRAY'或'MATRIX'？我应该使用哪个？ 151 5.3.1 简答 151 5.3.2 长答案 151 5.4 MATLAB 和 NUMPY粗略的功能对应表 153 5.4.1 一般功能的对应表 153 5.4.2 线性代数功能对应表 154 5.5 备注 161 5.6 自定义您的环境 163 5.7 链接 164 6. 从源代码构建 164 6.1 先决条件 164 6.2 基本安装 164 6.3 测试 165 并行构建 165 6.4 FORTRAN ABI不匹配 165 6.4.1 选择fortran编译器 166 6.4.2 如何检查BLAS / LAPACK /地图集ABI 166 6.5 加速BLAS / LAPACK库 166 6.5.1 BLAS 166 6.5.2 LAPACK 167 6.5.3 禁用ATLAS和其他加速库 167 6.6 提供额外的编译器标志 168 6.7 使用ATLAS支持构建 168 7. 使用NUMPY的C-API 168 7.1 如何扩展NUMPY 168 7.1.1 编写扩展模板 169 7.1.2 必需的子程序 169 7.1.3 定义函数 171 7.1.4 处理数组对象 175 7.1.5 示例 180 7.2 使用PYTHON作为胶水 182 7.2.1 从Python调用其他编译库 183 7.2.2 手工生成的包装器 183 7.2.3 f2py 184 7.2.4 用Cython 191 7.2.5 ctypes 196 7.2.6 您可能会觉得有用的其他工具 206 7.3 编写自己的UFUNC 208 7.3.1 创建一个新的ufunc 208 7.3.2 示例非ufunc扩展名 209 7.3.3 一种dtype的NumPy ufunc示例 215 7.3.4 示例具有多个dtypes的NumPy ufunc 221 7.3.5 示例具有多个参数/返回值的NumPy ufunc 230 7.3.6 示例带有结构化数组dtype参数的NumPy ufunc 235 7.4 深入的知识 241 7.4.1 迭代数组中的元素 242 7.4.2 用户定义的数据类型 246 7.4.3 在C中对ndarray进行子类型化 249

The J750 HSD100 digital channel board drives digital signals to the DUT and receives signals from the DUT at up to 100 MHz. Each J750 test system can have up to eight digital channel cards in a 512 channel test head or 16 digital channel cards in a 1024 channel test head with 64 digital channels on each channel card. The digital channel cards are air cooled and can be inserted into any of the channel card slots in the test head. Pin electronics on the digital channel cards connect to the DUT pins.

用于ov2640的开发资料,有驱动芯片的相关信息,很难得收集的.

修补 patchfy可以按给定的补丁单元大小将图像拆分为可重叠的小补丁，并将补丁合并为原始图像。 该库提供两个功能： patchify和unpatchify 。 安装 pip install patchify 用法 将图像分割为补丁 patchify(image_to_patch, patch_shape, step=1) 2D图像： #This will split the image into small images of shape [3,3] patches = patchify ( image , ( 3 , 3 ), step = 1 ) 3D图片： #This will split the image into small images of shape [3,3,3] patches = patchify ( image , ( 3 , 3 , 3 ), ste

信用卡客户细分 业务问题银行不断需要为客户量身定制自己的经验，以保持其在银行业中的竞争力。 每年，银行都会创建定制的信用卡以适应其客户群的不同生活方式，并制定个性化的营销策略以扩大其目标市场。 了解银行客户群的特定特征已成为维持银行活力的关键。 该项目旨在利用聚类分析对公司的信用卡用户进行细分。 它可以帮助公司为客户提供定制的信用卡服务，从而提高他们的盈利能力。 ###数据集我们的数据集包括8950行和18列。 每行代表一个信用卡客户，各列主要是信用卡使用量变量。 除代表客户ID的列外，所有列均为数字。 在这些数字列中，我们有14个浮点变量和3个整数变量。 我们确认我们的数据集只有两列为NULL值； credit_limit和minimum_payments 。 我们使用中位数来填充credit_limit的1个缺失列和minimum_payments列的313个缺失值。 在确认mini