NumPy: Python тіліндегі ғылыми есептеулерге арналған негізгі кітапхана., Жоғары жылдамдықтағы векторизацияланған операциялар., Broadcasting арқылы әртүрлі өлшемдегі массивтерді біріктіреді., Сызықтық алгебра, Фурье түрлендіру, кездейсоқ сандар модулі бар., Барлық дерлік ғылыми кітапханалардың (Pandas, TensorFlow т.б.) негізі., Pandas: Кестелік (DataFrame) және бағандық (Series) құрылымдармен жұмыс істейтін кітапхана., Excel тәрізді деректер құрылымдары., Деректерді тазалау, біріктіру, фильтрациялау оңай., GroupBy, pivot, merge, join сияқты қуатты құралдар, CSV, SQL, JSON форматтарынан деректерді оңай оқиды және жазады., Matplotlib: Python-дағы деректерді визуализациялауға арналған негізгі кітапхана., plt.plot(), plt.bar(), plt.imshow() сияқты функциялар., Axes, Figure, Artist архитектурасына негізделген., Кез келген ғылыми жобада визуализация үшін пайдаланылады., Көптеген график түрлерін (2D, 3D) қолдайды., PyTorch: Meta (Facebook) әзірлеген динамикалық есептеу графына негізделген терең оқыту кітапханасы., Dynamic computation graph (eager execution) тәсілі., GPU қолдауымен тиімді жұмыс істейді., torch.nn, torch.optim, autograd модульдері арқылы модель үйрету., Зерттеу және прототиптеу үшін өте танымал., Theano: Python тіліндегі алғашқы терең оқыту (Deep Learning) кітапханаларының бірі., NumPy массивтерімен интеграцияланған., GPU жеделдеткішін ерте қолдаған алғашқы ML фреймворктердің бірі., Автоматтық дифференциалдау (automatic differentiation) жүйесін енгізген., TensorFlow және PyTorch сияқты қазіргі кітапханалардың негізін қалаған., Қазір дамуы тоқтатылған, бірақ ғылыми зерттеулер тарихында маңызды рөл атқарған.,
0%
Кітапханалар
Partager
Partager
Partager
par
Ajgulluhmanova5
Информатика
Modifier le contenu
Imprimer
Incorporer
Plus
Affectations
Classement
Afficher plus
Afficher moins
Ce classement est actuellement privé. Cliquez sur
Partager
pour le rendre public.
Ce classement a été désactivé par le propriétaire de la ressource.
Ce classement est désactivé car vos options sont différentes pour le propriétaire de la ressource.
Rétablir les Options
Trier par groupe
est un modèle à composition non limitée. Il ne génère pas de points pour un classement.
Connexion requise
Style visuel
Polices
Abonnement requis
Options
Changer de modèle
Afficher tout
D'autres formats apparaîtront au fur et à mesure que vous jouerez l'activité.
Ouvrir les résultats
Copier le lien
Code QR
Supprimer
Restauration auto-sauvegardé :
?