1面向对象结构分析:
----面向对象整体大致分为两块区域:
-------第一部分:静态字段(静态变量)部分
-------第二部分:方法部分
--每个区块可以分为多个小部分class A:
country = "美国" # 静态变量(静态字段)
__cooage = 20 #私有静态变量(私有静态字段)
def __init__(self,name,age
我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）：从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Un
anaconda+vs+tensorflow-gpu+cudn+cudnn+python配置vs2015（首先安装）cuda9.0cu
原创
2022-11-10 10:18:44
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# OpenCV和Python的结合：图像处理的强大工具
## 引言
在现代计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常强大的开源库。它提供了丰富的计算机视觉功能和图像处理算法，广泛应用于图像和视频的处理。通过Python接口，OpenCV使得开发者可以方便地进行复杂的图像处理任务。本文将介绍OpenCV在Python中的使用
## 如何实现pytorch和python对应
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入pytorch库] --> B[创建一个Torch张量]
B --> C[将Torch张量转为Numpy数组]
C --> D[将Numpy数组转为Python列表]
D --> E[将Python列表转为Torch张量]
E -->
原创
2024-01-07 11:52:47
33阅读
# 学习如何在 Python 中使用 SciPy 的指南
作为一名开发者，了解如何在 Python 中使用 SciPy 是一项重要的技能。SciPy 是一个用于科学和工程计算的开源 Python 库，基于 NumPy 构建，提供了众多可用于数值计算的功能。本文将带领你一步步地理解如何让 SciPy 与 Python 对应，并且提供必要的示例代码和详细注释。
## 流程概述
下面是学习过程的主
# Python与Spark的对应关系
在当今大数据时代，数据处理和分析的需求与日俱增。Python作为一种功能强大的编程语言，已经被广泛应用于数据科学和机器学习领域。而Apache Spark则是一个开源的分布式计算框架，专为大规模数据处理而设计。本文将探讨Python与Spark之间的对应关系，展示如何利用Python进行Spark编程，并给出相关代码示例。
## Python与Spark
原创
2024-09-27 08:21:27
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前言 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语言而战斗。 最近几年，用R和Python的人越来越多，于是出现了
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2024-02-18 17:34:22
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文章目录1. torch - torchvision - python 版本对应关系2. CUDA Toolkit 和PyTorch的对应关系3. 安装说明3.1 用 anaconda 安装 pytorch3.2 不用 anaconda 管理环境3.3 对 NVIDIA 驱动的要求3.4 下载 .whl 文件离线安装3.5 使用 pip 语句在线安装3.6 安装 torch-cpu 1. tor
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2023-07-27 21:59:31
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一、安装与环境配置1、cuda&cudnn踩坑记录①版本选择一般会首先安装cuda，但是应考虑电脑原有的python版本，python与pytorch版本的对应关系：而cuda与pytorch的版本也有对应关系：以本次安装来说，电脑原有python版本为3.8，不改动python版本的前提下，应选择的torch版本应为1.4.0以上，对应torchvision版本为0.5.0。则对应的cu
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2024-04-16 21:48:46
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Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发，是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如，如果您使用到了Google照片或Google语音搜索，那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作，在感知任务方面功能
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2024-06-20 12:24:09
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# Matplotlib 和 Python 版本对应的科普文章
## 介绍
Matplotlib 是一个功能强大的 Python 可视化库，广泛用于绘制各种类型的图表。随着 Python 版本的更新，Matplotlib 也在不断发展，新增了很多功能和特性。本文将介绍 Matplotlib 和 Python 版本之间的对应关系，并提供一些简单的示例代码，以帮助读者更好地理解如何搭配使用该库。
Object Detection API【Tensorflow 2.3版本 WIN10】一、安装1.Anaconda Python 3.8.52.配置虚拟环境3.配置ODA【Object Detection API】二、训练【To Do】Reference 一、安装1.Anaconda Python 3.8.5在Tensorflow 2.X版本中，不再像区分于Tensorflow 1.X区分于t
dlib库的简介 一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库，遵守Boost
一、变量和常量变量var a = 1;
var str = 'abc';常量const PI = 3.14;不可变对象final PI = 3.14;
final TIME = new DateTime.now()二、流程控制语句if (year >= 2001) {
print('21st century');
} else if (year >= 1901) {
print
# Torch和Python版本对应关系
在深度学习的领域，PyTorch是一个非常流行的开源深度学习框架。它以其动态计算图、大量的社区支持和易用性而受到研究人员和开发者的广泛欢迎。然而，使用PyTorch时，需要确保与Python版本的兼容性，以避免潜在的运行错误。本文将探讨PyTorch与Python版本的对应关系，并提供一些代码示例，以帮助您在安装和配置时做出正确的选择。
## PyTo
# 了解NumPy与Python之间的关系
在现代数据科学和机器学习中，NumPy是Python的重要库，其高效处理数值计算的能力使得它成为了数据分析的基础。本文将详细讲解如何理解NumPy及其与Python的关系，并提供逐步实现的流程和示例代码。希望能够帮助您更好地掌握这一重要工具。
## 整体流程
在实际应用中，使用NumPy进行数据处理通常包括以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-30 03:30:02
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# 如何实现 dlib 和 Python 对应版本
在机器学习和计算机视觉领域，`dlib` 是一个非常强大且流行的库，广泛用于面部识别、人脸检测等任务。然而，兼容性问题常常导致开发者在安装和使用 `dlib` 时遇到困难。对于刚入行的新手来说，了解如何确保 `dlib` 和 Python 的版本相对应是非常重要的。下面我将为你介绍如何实现这一目标。
## 流程概述
为了顺利安装 `dlib
# 如何实现 MySQL 和 Python 对应版本
在开发中，我们常常需要将数据库管理系统（如 MySQL）与编程语言（如 Python）结合使用。了解如何正确匹配 MySQL 和 Python 的版本非常重要，因为这会直接影响应用程序的性能和稳定性。接下来，我将介绍这一过程的基本步骤以及需使用的代码。
## 流程概述
以下是实现 MySQL 和 Python 对应版本的步骤：
| 步骤
通过Python入门学习，了解了Python的现状和发展史，在经过十几年的成长，Python已经从2.X到3.X发生了大变化，从学校到职场，已经成了受欢迎的语言。Python2和Python3版本在运算、语法和编码上有很多区别，两个版本互不兼容。Python2.x版本在2020年已经停止了维护，Python3.x将是现在和未来主流的版本。Python可以应用在人工智能、数据分析、网站开发、网络爬虫
