0. 3ds Max 的python 环境按2015-201620172018-2019-20202021这样分四类，故本文挑其中 2015 ，2019，2021演示，其他版本都是类似的安装操作(建议阅读 3ds Max 20xx\python\Lib\site-packages\readme.txt )本文测试环境 3ds Max 均安装在D盘，Max2018安装在C盘，测试时和同样安装在C盘的
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2024-05-27 21:45:37
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模块（包） 传统引入 js 的缺点 整个网页，我们写了一个 js 文件，所有的特效都在里面 耦合度太高，代码之间关联性太强，不便于后期维护 变量容易 全局污染 如果将 复杂的 js 文件，拆成多个功能的 js 文件 缺点： 发生的请求过多，依赖模糊，难于维护 这是传统的开发模式，都被抛弃掉了 所以我们使用 模块化的开发模式 为什么使用模块化 减
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2024-06-12 20:54:39
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管理包安装了 Anaconda 之后，管理包是相当简单的。要安装包，请在终端中键入 conda install package_name。例如，要安装 numpy，请键入 conda install numpy。你还可以同时安装多个包。类似 conda install numpy scipy pandas 的命令会同时安装所有这
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2024-05-14 20:49:27
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背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
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2024-03-26 11:16:31
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# 使用Conda安装Python和NumPy：一次简单而有效的入门指南
在数据科学和科学计算的领域，Python已经成为一门不可或缺的编程语言。而NumPy（Numerical Python的缩写）则是Python中最基础的数值计算库之一，提供了强大的数组对象和一系列便捷的数学运算功能，广泛应用于机器学习与数据分析中。本文将指引你使用Conda安装Python及NumPy，并附上实用的代码示例
原创
2024-08-28 07:35:46
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注：本文写的比较混乱，主要为机器学习打基础用，很多函数没有记录，大家可以去查工具书00、开发环境：Jupyter Notebook下载地址：建议去清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，如果去官网下载会很慢，因为是外网。 找到最新的64位，下载安装即可 进入的方法：首先找到你要存放文件的盘，然后输入cd+路径进入该
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2024-03-25 19:15:04
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背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
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2024-04-17 20:08:07
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简单学习了一下NumPy库的基础知识，对数组的一些运算操作。1.认识ndarray对象2.数组运算方式3.数组索引和切片4.使用数组进行数据处理 1 """numpy库的基础"""
2 import numpy as np
3 data = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建一个3行4列的数组
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5 print(data)
6
7 print(d
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2024-06-28 07:00:15
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背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
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2024-04-26 09:53:35
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Numpy（numberical python）一、初识numpy数值统计模块。numpy是数据用于科学计算的基础，既能完成科学计算服务，还能被用作高效的多维数据容器。主要用来存储处理高维矩阵或数组。 用作存储容器时，任何数据类型均可存储，但是一个数组中元素必须是同种数据类型。 特点：运算快、节省空间。二、安装numpynumpy并非是python中的内置模块，所以需要安装。1. 使用pip安装在
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2024-02-27 14:58:21
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# Python镜像安装
## 什么是Python镜像？
Python镜像是指在网络上提供Python软件包和工具下载的服务器。由于网络连接的限制，有时候从官方源下载Python软件包可能会很慢或者失败。为了解决这个问题，一些组织和个人建立了自己的镜像站点，从而提供更快速和稳定的下载服务。
## 为什么要使用Python镜像？
1. **加速下载**：通过使用Python镜像，您可以加快软
原创
2024-02-08 04:54:16
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npm/cnpm的安装1. 介绍npmNPM是随同NodeJS一起安装的包管理工具，能解决NodeJS代码部署上的很多问题，常见的使用场景有以下几种：允许用户从NPM服务器下载别人编写的第三方包到本地使用。允许用户从NPM服务器下载并安装别人编写的命令行程序到本地使用。允许用户将自己编写的包或命令行程序上传到NPM服务器供别人使用。由于新版的nodejs已经集成了npm，所以之前npm也一并安装好
前言：我们在学习和实践网络技术的时候，很少有采用真的交换机、路由器。所以这时候就需要虚拟的网络设备来搭建虚拟的网络环境，以给我们的学习和实践带来便利。 此模拟器与eve相识，涵盖了很多组件。不仅可以模拟各种网络设备比如cisco、juniper、VMware等厂商的设备，而且支持各种windows、ubuntu、centos、macos等主机操作系统
Numpy库的运用目录Numpy库的运用一、实验目的和要求二、实验内容三、实验步骤四、实验结果五、注意事项一、实验目的和要求（1）使用Numpy库创建数组对象。（2）对创建的数组对象进行访问、运算、操作、转置。（3） 能够熟练使用Numpy创建数组对象，并对对创建的数组对象进行访问、运算、操作、转置。二、实验内容（1）创建一个10*10的ndarray对象，且矩阵边界全为1，里面全为0；（2）创建
1.导入numpy库import numpy as np
2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type）(2)输出a的各维度的大小（shape）(3)输出 a的第一个元素（值为4）a=np.array([4,5,6])
print(type(a)) print(np.shape(a))
print(a[1])
3.建立一个二维数组 b,初始化为 [
深挖NUMA 这次，就来深入了解下NUMA。 就如之前说的，在若干年前，对于x86架构的计算机，那时的内存控制器还没有整合进CPU，所有内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。此时的内存访问如下图所示，被称为UMA（uniform memory access, 一致性内存访问 ）。这样的访问对于软件层面来说非常容易实现：总线模型保证了所有的内存访问是一致的，不
学了一段时间的Python基础知识，最近刚开始接触数据分析的几个包，但是还没怎么学就遇到了绊脚石，我的电脑环境配置太费劲了，基本的百度配置方法在我这里都不起作用，所以用这篇文章记录下配置过程中遇到的坑和解决办法。 先介绍下准备学习但是还没来得及上手的几个数据包，分别是numpy，pandas和matplotlib。 Numpy：用来处理矩阵，一种快速、高效使用内存的多维数组
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2024-05-11 17:16:01
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Numpy是应用Python进行科学计算时的基础模块。它是一个提供多维数组对象的Python库，除此之外，还包含了多种衍生的对象（比如掩码式数组(masked arrays)或矩阵）以及一系列的为快速计算数组而生的例程，包括数学运算，逻辑运算，形状操作，排序，选择，I/O，离散傅里叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。Numpy库中最核心的部分是ndarray 对象。它封装了同构数据类
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2024-05-17 20:43:19
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很多企业为了安全考虑断掉了外网的连接，在不联网的环境下使用pip安装库就比较费劲，下面就来教大家如何在内网环境下搭建自己的pip镜像源，使用起来和使用阿里云镜像源一样方便。 1.新建空目录这里我是在D盘下面建的目录D:\pypi_mirror_test2.创建requirements.txt文件在D:\pypi_mirror_test目录下创建requirements.txt文件，文件内容如下图所
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2024-07-23 10:39:44
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1. 引言这一次和之前的不太一样，因为这一次是同时写两题，因为这两题比较相近，而且各自没有太多可以挖掘的地方，就把它们放在一起了。2. 二叉树镜像2.1 问题描述操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。 二叉树的镜像定义：源二叉树 8
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镜像二叉树
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2024-07-18 15:10:00
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