numpy学习笔记,jupyter上传

一定能看懂的：windows环境下的Tensorflow2 环境配置，一键导入！一键配置！绝不出错！一定能看懂！一键安装！无需操心！已经包含主要的Tensorflow GPU，numpy，jupyter notebook，matplotlib等常用需求。（不定时更新配置）

适用于初学者，内含python线性回归不调库的实现方法（含注释）

概述 Triangler是使用生成低多边形图像的工具。 目录 样本 执照 安装 下载Windows Binary 您可以下载Windows二进制文件。 请注意，Windows二进制文件比从源代码运行的速度慢。 下载页面 注意：二进制发行版通常较旧，需要重建。 有关用法，请参见#usage部分。 从源头运行 您需要Python 3.6或更高版本。 我强烈建议使用Anaconda虚拟环境。 您可以在此处下载Anaconda 。 请按照下面的手册使用Anaconda为Triangler创建python虚拟环境。 $ conda create -n triangler python=3.8 $ activate triangler (triangler)$ git clone https://github.com/tdh8316/triangler.git (triangler)

Support_Vecor_Machine_Implementation 借助梯度下降算法实现svm实现，以减少错误函数，仅使用numpy和matplotlib来实现它。

基于numpy的VGG网络前向，后向实现，不使用第三方深度学习计算库，类的实现使用了python动态绑定。

本程序需要python3及numpy包引入 讲解numpy包相关数组在实际应用中的使用方法

本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 这两天学习了用python来拟合曲线。 一、环境配置 本人比较比较懒，所以下载的全部是exe文件来安装，安装按照顺利来安装。自动会找到python的安装路径，一直点下一步就行。还有其他的两种安装方式：一种是解压，一种是pip。我没有尝试，就不乱说八道了。 没有ArcGIS 环境的，可以不看下面这段话了。 在配置环境时遇见一个小波折，就是原先电脑装过ArcGIS10.2 ,所以其会默认安装python2.7，而且python是32位的。且其目录为C:\Python27\ArcGIS10.2，所以引用环境变量时，要注意。

物流人工智能_机器学习

16.1 FIR和IIR滤波器 在数字信号处理领域中，数字滤波器占有非常重要的地位。根据其计算方式可以分为FIR(有限脉冲响 应)滤波器，和IIR(无限脉冲响应)滤波器两种。 FIR滤波器根据如下公式进行计算： y[m] = b[0]x[m] + b[1]x[m− 1] + · · ·+ b[P ]x[n− P ] IIR滤波器根据如下公式(直接1型)进行计算： y[m] = b[0]x[m] + b[1]x[m− 1] + · · ·+ b[P ]x[m− P ] − a[1]y[m− 1]− a[2]y[m− 2]− · · · − a[Q]y[m−Q] 其中x是输入信号，数组a和b是滤波器的系数，y是滤波器的输出。我们可以把FIR滤波器看作是IIR滤 波器的一种特殊情况：当系数a都为0时就从IIR滤波器变为了FIR滤波器了。 根据FIR滤波器的计算公式我们可以知道，时刻m的输出y[m]由时刻m的输入x[m]以及之前的输入x [m-1] ... x[m-P]和滤波器的系数b[0] ... b[P]求乘积和而得。而IIR滤波器只不过是再减去之前的输出y [m-1] ... y[m-Q]和系数a[1] ... a[m-Q]的乘积和。 总之，数字滤波器的计算方法并不复杂，仅仅是数组对应元素的乘积和求和而已。然而其计算量对 于Python来说是相当大的：通常FIR滤波器的系数长度都上百，而CD音质的数字声音信号一秒钟有 44100个取样值，假设滤波器的长度是100，那么一秒钟需要计算4百万次以上的乘积和加法。这对于 Python这样的动态语言来说是很困难的。 199