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去年6月在师门会议上分享的Python技术框架报告

新入门Python数据分析的硕士、博士们,请拿取参考: 1、桌面软件开发WxPython、Tkinler2、网站开发Django、Web2py、Web.py、Zope2 [Python + HTML + MySQL(or PostgreSQL)]3、游戏开发Pygame、cocos2d4、科学计算Pandas:Python数据分析库NumPy:一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展SciPy:另一种使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展Matplotlib:绘图的语言扩展5、机器学习scikit-learn:该项目文档齐全、讲解清晰,功能齐备,使用方便,而且社区活跃PyBrain:Python的一个机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。PyBrain正如其名,包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法。因为目前的许多问题需要处理连续态和行为空间,必须使用函数逼近(如神经网络)以应对高维数据。以神经网络为核心,所有的训练方法都以神经网络为一个实例Orange:机器学习只是其的功能之一,主要还是侧重数据挖掘,可以用可视化语言或Python进行操作,拥有机器学习组件,还具有生物信息学以及文本挖掘的插件Shogun:文档齐全,开发活跃,更新快,运算速度也很快。主攻大尺度的核函数,尤其是大尺度核函数下的SVM。具有很多SVM的高级用法,比如多核配用等6、深度学习Theanopylearn2kerasnolearn + lasagnaCaffeExpresso:基于Python之Caffe的深度学习图形化设计/训练/浏览框架Minerva:拥有python编程接口。多GPU几乎达到线性加速。在4块GPU上能在4天内将GoogLeNet训练到68.7%的top-1以及89.0%的top-5准确率。和同为dmlc项目的cxxnet相比,采用动态数据流引擎,提供更多灵活性。

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Mario

Mario

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。

Spring

Spring

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。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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