Python数据分析 11
SciPy是一款专为数学、科学及工程应用设计的开源软件，它基于NumPy的n维数组构建，提供了丰富的数值例程，包括积分、优化、线性代数等，适用于各种操作系统，安装简易且免费。它还包含了如快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、特殊函数计算等功能，满足了科学计算与工程需求。相较于NumPy的一般数组，SciPy提供了真正的矩阵及其相关运算支持。
Python 数据分析10
除了常用的Python数据挖掘建模库外，还有许多其他库也非常实用，例如 jieba、SciPy、OpenCV 和 Pillow 等。其中，jieba 是一个广泛使用的中文分词库，支持多种编程语言，包括 Python、R 和 C++，并且提供了三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。此外，jieba 还具备词性标注、添加自定义词典及关键词提取等功能，在 GitHub 社区中有较高讨论度，并拥有丰富的实例资源。
Python数据分析7
PyTorch是由Facebook（现Meta）人工智能研究院于2017年开源的Python机器学习库，基于Torch构建，支持GPU加速和动态神经网络，适用于自然语言处理等领域。其灵活的API和简洁的语法使得构建和调试深度学习模型变得简单快捷，成为深度学习领域的热门工具之一。社区支持广泛，拥有丰富的应用领域库。
Python数据分析8
飞桨（PaddlePaddle）是百度于2016年开源的一款学习框架，它以易用性、高效性、灵活性及可扩展性为特点，提供了涵盖核心深度学习框架、模型库、开发套件等在内的全面功能，并且支持大规模模型训练与多平台部署。此外，它不断优化性能，增强对各类硬件的支持，已在制造业、农业等多个领域广泛应用。
云原生时代的微服务架构实践
【9月更文挑战第30天】随着云计算技术的不断进步，云原生已经成为现代软件开发的重要趋势。本文将通过深入浅出的方式，介绍如何在云原生环境下设计并实施微服务架构，以及如何利用容器化技术和自动化工具来提升服务的可维护性和可扩展性。我们将一起探讨微服务架构的核心原则、优势，以及在云平台中部署和管理微服务的最佳实践。无论你是初学者还是有经验的开发者，这篇文章都将成为你探索云原生和微服务世界的一盏明灯。
Python数据分析6
Keras是一个用Python编写的深度学习框架，支持TensorFlow等多种后端，以其高度模块化、用户友好性和易扩展性著称。它不仅适用于搭建普通神经网络，还能够构建自编码器、循环神经网络、卷积神经网络等多种模型，并且可以无缝切换CPU和GPU。相比Theano，Keras极大简化了神经网络模型的搭建过程，使普通用户也能轻松创建复杂的深度学习模型，仅需几十行代码即可完成。需要注意的是，Keras的预测函数采用`model.predict()`输出概率，`model.predict_classes()`输出分类结果。
探索后端技术：构建高效、可靠的服务端应用
本文将深入探讨后端开发的关键概念和技巧，旨在帮助读者理解如何构建高效、可靠的服务端应用。通过阐述常见的后端技术和框架，以及实际应用中的注意事项，我们将一步步揭示后端开发的精髓，助力你在技术领域迈向新的高度。
探索Python中的列表推导式
【9月更文挑战第30天】在编程的世界里，简洁和高效总是我们追求的目标。Python的列表推导式正是这样一把利器，它允许我们在一行代码中生成列表，既清晰又高效。本文将深入浅出地介绍列表推导式的基础知识、高级技巧以及如何避免常见的陷阱，让你的代码更加优雅。
构建高效的Python爬虫系统
【9月更文挑战第30天】在数据驱动的时代，掌握如何快速高效地获取网络信息变得至关重要。本文将引导读者了解如何构建一个高效的Python爬虫系统，从基础概念出发，逐步深入到高级技巧和最佳实践。我们将探索如何使用Python的强大库如BeautifulSoup和Scrapy，以及如何应对反爬措施和提升爬取效率的策略。无论你是初学者还是有经验的开发者，这篇文章都将为你提供宝贵的知识和技能，帮助你在信息收集的海洋中航行得更远、更深。
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 绘图线 3
Matplotlib 中自定义线条样式，包括线条类型、颜色和大小等属性。通过 `color` 参数或其简写 `c`，可以设置线条颜色，支持预设颜色标记（如 'r' 表示红色）及自定义颜色（如 SeaGreen）。示例展示了使用红色线条绘制数组数据的方法。