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NumPy 1.21.1 发布,Python 科学计算包

NumPy 1.21.1现已发布,这是一个维护版本,修复了 1.21.0 版本之后发现的错误,并将 OpenBLAS 更新到 v0.3.17 以处理 arm64 上的问题。此版本支持的 Python 版本为 3.7-3.9。1.21.x 系列与开发中的 Python 3.10 兼容。Python 3.10 将在发布后得到官方支持。 使用 gcc-11.1 编译 NumPy 1.20.0 时尚存在一些未解决的问题: 在运行测试时,Optimization level -O3会导致许多不正确的警告。 在某些硬件上,NumPY 将陷入无限循环。 此版本共合并了 26 个拉取请求: #19311:REV,BUG:替换NotImplemented为typing.Any #19324:MAINT:修复了ndarray.real和imag的返回数据类型 #19342:DOC:修复一些导致 pdf 生成崩溃的文档字符串。 #19348:ENH:添加numpy.f2py.get_include函数 #19366:MAINT:删除 distutils 模板处理中的print()'s #19430:MAINT:使用 arm64-graviton2 在 travis 上进行测试 #19495:BUILD:将 OpenBLAS 更新到 v0.3.17 #19496:MAINT:避免在division SIMD 代码注释中使用 unicode 字符 #19499:BUG, SIMD:修复 GCC-11 上计数非零时的无限循环 #19500:BUG:修复 npyiter_multi_index_set 中的 numpy.npiter 泄漏 #19501:TST:修复python 3.9.0 中的GenericAlias测试故障 ...... 更多详情可查看:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.1

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NumPy 1.20.3 发布,Python 科学计算包

NumPy 1.20.3现已发布,这是一个 Bugfix 版本,其中包含 NumPy 1.20.2 版本之后合并到主分支的多个修复程序。 此版本总共合并了 15 个拉取请求: #18763:BUG:纠正了datetime.date的datetime64缺失的 type overload #18764:MAINT:删除__all__以支持explicit re-exports #18768:BLD:在MacOS上转储gfortran版本时,删除 extra newline #18769:BUG:修复 object/longdouble操作中的 segfault #18794:MAINT:明确使用 Towncrier 构建 #18887:MAINT:放松某些整数类型的约束 #18915:MAINT:从返回注释中删除不安全的unions 和ABC #18921:MAINT:允许 scalar tests 有更多的递归深度。 #18922:BUG:初始化完整的 nditer 缓冲区,以防出现错误 #18923:BLD:删除 macOS 上不必要的标志-faltivec #18924:MAINT,CI:通过...将 _SIMD 模块的构建警告视为错误 #18925:BUG:对于 MINGW、threads.h 存在测试需要 GLIBC> 2.12 #18941:BUG:让更改日志将gh-识别为 PR 编号前缀 #18948:REL,DOC:为 NumPy 1.20.3 版本做准备 #18953:BUG:修复了 1.20.x 版本的 mypy 测试失败 更新说明:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3

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NumPy 1.19.1 发布,Python 科学计算包

NumPy 1.19.1现已发布。该版本修复了 1.19.0 版本中发现的多个错误,替换了即将发布的 Python-3.9 版本中不推荐使用的一些功能,改进了对 AIX 的支持,并进行了许多与开发相关的更新,以使得 CI 能够处理最近的上游更改。 此版本支持 Python 3.6-3.8。使用 Python 3.9 进行构建时,需要使用 Cython> = 0.29.21。 此版本总共合并了25 个拉取请求: #16649:MAINT,CI:禁用 Shippable cache #16652:MAINT:将 PyUString_GET_SIZE 替换为 PyUnicode_GetLength。 #16654:REL:修复过时的文档链接 #16656:BUG:在 AIX 上引发 IEEE 异常 #16693:TST:向 CPU 功能检测中添加其他调试信息 #16703:BLD:为 Emscripten/WebAssembly 添加 CPU entry #16705:TST:禁用 Python 3.9-dev 测试。 ...... 更新说明:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.1

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NumPy 1.18.5 发布,Python 科学计算包

NumPy 1.18.5已完成发布,这是一个简短的版本,允许在 Python3.5 中使用 pickleprotocol=5。它是由于最近将 pickle5移植到 Python3.5 而产生的。 此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.15 获得 Python 3.8 支持,并使用 OpenBLAS >= 3.7,以避免 Skylake 体系结构上的错误。 此版本总共合并了2个拉取请求: #16439:ENH:为 python3.5 启用 pickle 协议 5 支持 #16441:BUG:Windows 上不同驱动器的 relpath 失败 更新说明:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.5

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NumPy 1.18.4 发布,Python 科学计算包

NumPy 1.18.4已完成发布,这是 1.18.x 系列中的最后一个计划发行版。它还原了 1.18.3 中引入的 bool("0") 行为,并修复了 Generator.integers 中的一个错误。由于链接到现在包含的文档中的新疑难解答部分而导致 numpy 导入失败时,发出的错误消息中还提供了改进的帮助。 此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.15 获得 Python 3.8 支持,并使用 OpenBLAS >= 3.7,以避免 Skylake 体系结构上的错误。 此版本总共合并了 6 个拉取请求。 #16055BLD:为 1.18 版本添加 i686 #16090BUG:random:Generator.integers(2**32)始终返回 0。 #16091BLD:修复 macOS 上 libgfortran 的路径 #16109REV:将 side-effect 更改恢复为 casting #16114BLD:将 openblas 库放在 Windows 的本地目录中 #16132DOC:更改导入错误“howto”以链接到新的疑难解答... 更新说明:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4

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NumPy 1.18.3 发布,Python 科学计算包

NumPy 1.18.3已完成发布,包含各种错误/回归修复。此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.15 获得 Python 3.8 支持,并使用 OpenBLAS >= 3.7,以避免 Skylake 体系结构上的错误。 Highlights 修复了 numpy.random.multivariate_normal 中的 method ='eigh' 和 method ='cholesky' 选项的问题。 1.18.3版本总共合并了 5 个拉取请求。 #15916:BUG:修复 numpy.random.multivariate_normal 的 eigh 和 cholesky methods #15929:BUG、MAINT:将字符串中不正确的特殊情况删除为数字... #15930:BUG:保证发生内存错误后,数组处于有效状态... #15954:BUG:检查 _generator.multinomial 中的 [pvals]{.title-ref} 是否为 1D。 #16017:BUG:_generator.dirichlet 中 Alpha 参数必须为1D 更多详细信息可查看更新说明:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.3

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NumPy 1.18.2 发布,Python 科学计算包

目前,NumPy 1.18.2已完成发布,主要修复了 numpy / random 中的性能下降问题,并完成了一些 bug和维护更新。 此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.14 获得 Python 3.8 支持,并使用 OpenBLAS >= 3.7,以避免 Skylake 体系结构上的错误。 1.18.2版本总共合并了 7 个拉取请求。 #15675:TST:将 _no_tracing 移至testing._private #15676:MAINT:某些随机函数的开销很大 #15677:TST:不要在 Azure Mac 测试中创建 gfortran 链接。 #15679:BUG:在 ndarray.__contains__中添加了缺少的错误检查 #15722:MAINT:使用基于列表的API来调用子流程 #15729:REL:为 1.18.2 版本发布做准备。 #15734:BUG:修复 nm 在32位上失败时的逻辑错误 更多详细信息可查看更新说明:https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2

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NumPy 1.18.1 发布,Python 科学计算包

目前,NumPy 1.18.1已完成发布。 此版本包含针对 NumPy 1.18.0 报告的错误的修复程序。特别是引起下游广泛问题的两个bug,具体内容为: cython 随机扩展测试未使用临时目录进行构建,从而导致权限冲突 Numpy distutils 将 [-std=c99]{.title-ref} 附加到所有 C 编译器运行中,从而导致行为更改并在下游编译问题。现在仅在构建 numpy C 代码时应用该标志 此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。下游开发人员应使用 Cython >= 0.29.14 获得 Python 3.8 支持,并使用 OpenBLAS >= 3.7,以避免 Skylake 体系结构上的错误。 更多详细信息可查看发布说明。

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NumPy 1.17.5 发布,Python 科学计算包

紧接NumPy 1.16.6之后,目前,NumPy 1.17.5也已发布。 NumPy 1.17.5版本的更新内容包含有,针对 NumPy 1.17.4 报告的 bug 的修复程序以及一些构建改进。 同时,此版本中支持的 Python 版本为 3.5-3.8。 下游开发人员应使用 Cython> = 0.29.14 获得 Python 3.8 支持,并使用 OpenBLAS> = 3.7,以避免 Skylake 体系结构上的错误。 建议对新的 random bit generators 感兴趣的开发人员将其升级到 NumPy 1.18.x 系列,因为它具有更新的文档和许多小的改进。 更多详情可参见发布说明:https://github.com/numpy/numpy/releases

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NumPy 1.16.6 发布,Python 科学计算包

NumPy 1.16.6现已发布,该发行版修复了针对 1.16.5 发行版所报告的错误,并且还向后移植了 master 的一些增强功能,而这些增强功能似乎适用于最后一个支持 Python 2.7 的发行系列。此外,PyPI 上的 wheels 与 OpenBLAS v0.3.7 链接,修复了 Skylake 系列 cpus 上的错误。 生成此版本的下游开发人员应使用 Cython> = 0.29.2,如果使用 OpenBLAS,则应使用 OpenBLAS> = v0.3.7。受支持的 Python 版本则是 2.7 和 3.5-3.7。 Highlights np.testing.utils功能已从 1.19.0-dev0 更新。这样可以改善功能文档和错误消息,并将assert_array_compare功能扩展到其他类型。 新功能 允许 matmul (@) 处理对象数组。这是 NumPy 1.17 中添加的增强功能,并且似乎可以合理地包含在 LTS 1.16 版本系列中。 Compatibility notes 修复 matmul (@)中 boolean types的回归。 Improvements Array comparison assertions包括最大差异。 更多详细信息可查看发布说明。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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