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一、CIFAR-10简介 CIFAR-10数据集包含10个类别，共计60000张 32×32 3通道彩色图像。其中每个类别包含6000张图像：训练图像50000张，测试图像10000张。 数据集被分为五个训练批次和一个测试批次。每个测试批次有10000张图像，为每个类别各随机挑出1000张构成；训练批次为随机打乱的剩余图像。某些训练批次可能出现一个类型的图像多于另一个类型的情况，但总体而言，训练批次包含每个类型恰好5000张。 二、说明 图片原格式为32*32 3通道 第一次卷积：卷积核大小为3*3，输出32*32 32通道 第一次池化：最大值池化，输出为16*16 32通道 第二次卷积：卷

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Python3.2.3官方文档（中文版）高清完整 Python3.2.3官方文档（中文版） 由笔者自己翻译，有不当之处希望在博客上相互交流

带有Python的Arduino 这个项目应该为想要用Python控制Arduino的任何人提供一个简单的过程设置。 该项目提供了一个Python类，其中包含入门的有用功能。 它还包含一个可视化类，用于展示从Arduino获取的存储数据。 在更高版本中将隐含更多功能和类。 先决条件 您将需要和才能使用提供的文件。 另外，您将需要安装下面列出的依赖项。 pip install -r /path/to/requirements.txt or pip install pyserial==3.4 pip install matplotlib==2.2.2 pip install pandas==0.23.0 pip install drawnow==0.72.0 正在安装 在任何目录中以zip格式克隆或下载项目。 在目录中创建一个新的python脚本，导入提供的类并开始编程。 例子 在您将找到

Auto_TS：Auto_TimeSeries 使用单行代码自动构建多个时间序列模型。 现在已用Dask更新。 Auto_timeseries是用于时间序列数据的复杂模型构建实用程序。 由于它可以自动执行复杂任务中的许多任务，因此它假定了许多智能默认值。 但是您可以更改它们。 Auto_Timeseries将基于Statsmodels ARIMA，Seasonal ARIMA和Scikit-Learn ML快速建立预测模型。 它将自动选择给出最佳分数的最佳模型。 从0.0.35版开始，新版本进行了重大更新：现在，您可以将文件加载到Dask数据框中。 只需提供文件名，如果文件名太大而无法容纳在pandas数据框中，则Auto_TS会自动检测到该文件并将其加载到Dask数据框中。 此外，自0.0.25版以来的新功能是Auto_TimeSerie的语法：现在，它更像scikit-lear

如下所示： import csv with open(csv.csv,'r',encoding=utf-8) as f: reader = csv.reader(f) fieldnames = next(reader)#获取数据的第一列，作为后续要转为字典的键名 生成器，next方法获取 # print(fieldnames) csv_reader = csv.DictReader(f,fieldnames=fieldnames) #self._fieldnames = fieldnames # list of keys for the dict 以list的形式存放键名

精通python3的程序设计第二版，超清版