基于Pytorch实现GRU模型

1，shell 是大小写敏感的，空格敏感的！ a!=A a=1(正确)a = 1(错误) 2，清屏命令 clear ？3，declare -x variable 设置环境变量 与普通变量的区别在于可以在之后的其他脚本和程序中使用。 4，双引号（“”）存在保留字符$, \, `, "。 单引号（‘’）作为纯string。 反引号（``）键盘1左边，作为shell命令执行。()也有这个作用【相当于在此处插入新的shell，此处会被新的shell的echo内容全部替换】 \（转义字符）---特殊字符转为普通字符 5，默认情况下，所有的变量都是全局变量！！！ 【except：函数的参数是局部变量】 局部变量的自定义： local va=1定义局部变量，

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

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内容概要：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 阅读建议：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例。

1、数据结构基础 2、机器学习基础视频 -- 逻辑回归和朴素贝叶斯