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以下有13條結果和 "NUMPY"相關
NumPy
https://numpy.org

1.NumPy-Python科學計算基礎庫
NumPy 是 Python 科學計算的基礎包，提供強大的多維數組對象、高效的數值計算工具和廣泛的硬件兼容性。
2.交叉熵的Numpy實現：從理論到實踐
博客文章
本文深入探討了交叉熵的理論基礎及其在機器學習中的應用，重點介紹了如何使用Numpy實現交叉熵損失函數。文章首先解釋了交叉熵的定義及其與KL散度的關系，強調了其在分類任務中的重要性。接著，詳細講解了如何通過Numpy實現Softmax函數和交叉熵損失函數，并提供了完整的代碼示例，展示了從模型輸出到損失計算的完整流程。通過本文，讀者可以掌握交叉熵 numpy實現的核心技術，并理解其在深度學習中的實際應用價值。
NKMK
https://nkmk.me

3.NKMK-編程學習筆記
nkmk.me是一個提供編程語言學習資源的平臺，主營業務包括Python（涵蓋pandas、NumPy等）和Rust語言的教學內容。平臺提供日英雙語教程，旨在幫助用戶提升編程技能。
Scikit-Learn
https://scikit-learn.org

4.Scikit-Learn-Python1.5.2文檔中的機器學習
它適用于所有人，可重復用于多種場景，基于NumPy、SciPy和matplotlib構建，并采用BSD許可證，商業上可用。
wrighters.io
https://www.wrighters.io

5.wrighters.io-Python編程與數據處理
主要提供 Python 編程、數據處理以及流行庫（如 pandas、Jupyter、Matplotlib 和 Numpy）的使用教程。同時，該平臺還涵蓋性能優化、編程技巧和金融領域的相關內容。
chemfp
https://chemfp.com

6.chemfp-一個快速和全面的Python包化學信息學指紋
它支持多種指紋類型，與NumPy、SciPy和Pandas深度集成，適用于研究科學家和IT開發者。
SciPy Conference
https://scipy.org

7.SciPy Conference-SciPy科學計算庫
它基于NumPy，提供額外的數組計算工具和特殊數據結構，如稀疏矩陣和k維樹。SciPy的高性能算法由Fortran、C和C++等低級語言實現，易于使用，適合各種背景和經驗水平的程序員。
8.手把手拆解：從零實現Llama3大模型（Python）
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此后，開發者們便開始了本地部署和實現，比如?llama3 的中文實現、llama3 的純 NumPy 實現等。近期，有位名為「Nishant
9.提升機器學習精度：利用SHAP值與蒙特卡洛模擬優化特征選擇
博客文章
代碼實現 數據讀取處理 import pandas as pd import numpy as
10.Python 中有哪些常用的 API？
博客文章
包括用于 Web 開發的 Flask、Django 和 FastAPI，網絡請求的 Requests 和 HTTPX，數據庫交互的 SQLAlchemy 和 Peewee，數據處理的 Pandas 和 NumPy
11.拉普拉斯算子：圖像處理中的邊緣檢測利器
博客文章
在Python中，NumPy和OpenCV庫提供了實現拉普拉斯算子的便捷方法，使得圖像處理更加高效。
12.向量的全面解析與應用
博客文章
此外，向量在編程中也被廣泛應用于計算機圖形學和數據分析中，利用NumPy等庫可以輕松實現向量運算。
13.機器學習模型的保存與加載，完全指南
博客文章
常用序列化方法包括 Python 內置的 `pickle` 和專為科學計算設計的 `joblib`，兩者各有優缺點，`pickle` 使用簡單但存在安全風險且跨版本兼容性差，`joblib` 對 numpy