Python数据分析8

简介: 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。

4.Paddlepaddle
飞桨(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的学习框架,于2016年正式向专业社区开源。PaddlePaddle是一个工业技术平台,拥有先进的技术和丰富的功能,涵盖了核心深度学习框架、基本模型库、端到端的端开发套件、工具、组件和服务平台。
除此之外,PaddlePaddle还支持超大规模深度学习模型的训练、多段多平台部署的高性能推理引擎等;支持命令式编程模式(动态图)功能、性能和体验;原生推理库性能显著优化,轻量级推理引擎实现了对硬件支持的极大覆盖;新增了CUDA下多线程多流支持、TRI子图对动态shape输入的支持,强化量化推理,性能显著优化;全面提升了对支持芯片的覆盖度(包括含五级、比特大陆等)以及对应的模型数量和性能。
PaddlePaddle院子工业实践,已被制造业、农业、企业服务等领域广泛采用。

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python 数据分析:从零开始构建你的数据科学项目
【10月更文挑战第9天】Python 数据分析:从零开始构建你的数据科学项目
57 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
使用Python进行数据分析:从零开始的指南
【10月更文挑战第9天】使用Python进行数据分析:从零开始的指南
46 1
|
27天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
62 0
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第42天】本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从数据导入、清洗、探索性分析、建模预测,以及结果的可视化展示等方面展开讲解。通过这篇文章,你将了解到Python在数据处理和分析中的强大功能,以及如何利用这些工具来提升你的工作效率。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
38 2
|
28天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
36 2
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言与Python:比较两种数据分析工具
R语言和Python是目前最流行的两种数据分析工具。本文将对这两种工具进行比较,包括它们的历史、特点、应用场景、社区支持、学习资源、性能等方面,以帮助读者更好地了解和选择适合自己的数据分析工具。
33 2
|
11天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
掌握Python数据分析,解锁数据驱动的决策能力
掌握Python数据分析,解锁数据驱动的决策能力
|
19天前
|
并行计算 数据挖掘 大数据
Python数据分析实战:利用Pandas处理大数据集
Python数据分析实战:利用Pandas处理大数据集
|
19天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南