积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部后端开发(31)Python(31)Flask(1)

语言

全部英语(21)中文(简体)(9)

格式

全部PDF文档 PDF(31)
 
本次搜索耗时 0.626 秒,为您找到相关结果约 31 个.
  • 全部
  • 后端开发
  • Python
  • Flask
  • 全部
  • 英语
  • 中文(简体)
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • pdf文档 PyConChina2022-杭州-ARM芯片的Python+AI算力优化-朱宏林

    bf16 类型的 矩阵乘法计算进行优化,该优化将纯矩阵乘法的运算速度提升 3 倍以上,对深度学习推理任务性能 提升明显。目前,该成果已经被集成进 OpenBLAS 和 PyTorch 中。 • 本次演讲,将向大家介绍我们在倚天 710 ARM 芯片上开展的 Python + AI 优化工作,以及在 ARM 云平台上部署 Python + AI 任务的最佳实践。 深度学习 • 广泛使用的深度学习框架
    0 码力 | 24 页 | 4.00 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 1 藤井美娜 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型

    TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 太郎は花子をぶった。 花子は太郎をぶった。 施事 受事 动作 施事 受事 动作 施事者和受事者都会有助词标记, 可以根据助词推测句法结构。 | section2 3“合同风险预测模型” 实战经验分享 64% |################################################################## | section3 什么叫“合同风险预测”?
    0 码力 | 36 页 | 3.95 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 3 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型 藤井美娜

    TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 太郎は花子をぶった。 花子は太郎をぶった。 施事 受事 动作 施事 受事 动作 施事者和受事者都会有助词标记, 可以根据助词推测句法结构。 | section2 3“合同风险预测模型” 实战经验分享 64% |################################################################## | section3 什么叫“合同风险预测”?
    0 码力 | 33 页 | 1.67 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.8.20

    currentThread;", ... "private volatile Thread currentThread;") ratio() 返回一个 [0, 1] 范围内的整数作为两个序列相似性的度量。根据经验,ratio() 值超过 0.6 就 意味着两个序列是近似匹配的: >>> print(round(s.ratio(), 3)) 0.866 如果你只对两个序列相匹配的位置感兴趣,则 get_matching_blocks() 8.20 例如,一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中,65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变,那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少? >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65 其执行效率相当,版本独立性有保证,并且 pickle 还支持比 marshal 更多样的对象类型。 警告: marshal 模块对于错误或恶意构建的数据来说是不安全的。永远不要 unmarshal 来自不受信任 的或未经验证的来源的数据。 不是所有 Python 对象类型都受支持;一般来说,此模块只能写入和读取不依赖于特定 Python 调用的对 象。下列类型是受支持的:布尔值、整数、浮点数、复数、字符串、字节串、字节数组、元组、列表、集合、
    0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.8.20

    currentThread;", ... "private volatile Thread currentThread;") ratio() 返回一个 [0, 1] 范围内的整数作为两个序列相似性的度量。根据经验,ratio() 值超过 0.6 就 意味着两个序列是近似匹配的: >>> print(round(s.ratio(), 3)) 0.866 如果你只对两个序列相匹配的位置感兴趣,则 get_matching_blocks() 8.20 例如,一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中,65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变,那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少? >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65 其执行效率相当,版本独立性有保证,并且 pickle 还支持比 marshal 更多样的对象类型。 警告: marshal 模块对于错误或恶意构建的数据来说是不安全的。永远不要 unmarshal 来自不受信任 的或未经验证的来源的数据。 不是所有 Python 对象类型都受支持;一般来说,此模块只能写入和读取不依赖于特定 Python 调用的对 象。下列类型是受支持的:布尔值、整数、浮点数、复数、字符串、字节串、字节数组、元组、列表、集合、
    0 码力 | 1927 页 | 9.69 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.8.20

    currentThread;", ... "private volatile Thread currentThread;") ratio() 返回一个 [0, 1] 范围内的整数作为两个序列相似性的度量。根据经验,ratio() 值超过 0.6 就意味 着两个序列是近似匹配的: >>> print(round(s.ratio(), 3)) 0.866 如果你只对两个序列相匹配的位置感兴趣,则 get_matching_blocks() 二项分布。 例如,一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲和一 场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中,65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏好没有发 生改变,那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少? >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65 其执行效率相当,版本独立性有保证,并且 pickle 还支持比 marshal 更 多样的对象类型。 警告: marshal 模块对于错误或恶意构建的数据来说是不安全的。永远不要 unmarshal 来自不受信任的 或未经验证的来源的数据。 不是所有 Python 对象类型都受支持;一般来说,此模块只能写入和读取不依赖于特定 Python 调用的对象。 下列类型是受支持的:布尔值、整数、浮点数、复数、字符串、字节串、字节数组、元组、列表、集合、冻
    0 码力 | 2052 页 | 9.74 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.13

    currentThread;", ... "private volatile Thread currentThread;") ratio() 返回一个 [0, 1] 范围内的浮点数,用来衡量序列的相似度。根据经验,ratio() 值超过 0.6 就意 味着两个序列非常接近匹配: >>> print(round(s.ratio(), 3)) 0.866 如果您只对序列的匹配的位置感兴趣,则get_matching_blocks() 二项式分布 。 例如,一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中,65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变,那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少? >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65 独立性,并且 pickle 还支持比 marshal 更丰富种类的对象。 � 警告 marshal 模块对于错误或恶意构建的数据来说是不安全的。永远不要 unmarshal 来自不受信任的或未 经验证的来源的数据。 并非所有 Python 对象类型都受到支持;通常,此模块只能写入和读取不依赖于特定 Python 调用发起方 式的对象值。下列类型是受支持的:布尔对象、整数、浮点数、复数、字符串、字节串、字节数组、元
    0 码力 | 2246 页 | 11.74 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.11.10

    currentThread;", ... "private volatile Thread currentThread;") ratio() 返回一个 [0, 1] 范围内的浮点数,用来衡量序列的相似度。根据经验,ratio() 值超过 0.6 就 意味着两个序列非常接近匹配: >>> print(round(s.ratio(), 3)) 0.866 如果您只对序列的匹配的位置感兴趣,则get_matching_blocks() 二项式分布 。 例如,一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中,65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变,那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少? >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65 Python Library Reference, 发行版本 3.11.10 警告: marshal 模块对于错误或恶意构建的数据来说是不安全的。永远不要 unmarshal 来自不受信任 的或未经验证的来源的数据。 不是所有 Python 对象类型都受支持;一般来说,此模块只能写入和读取不依赖于特定 Python 调用的对 象。下列类型是受支持的:布尔值、整数、浮点数、复数、字符串、字节串、字节数组、元组、列表、集合、
    0 码力 | 2248 页 | 11.10 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.12

    currentThread;", ... "private volatile Thread currentThread;") ratio() 返回一个 [0, 1] 范围内的浮点数,用来衡量序列的相似度。根据经验,ratio() 值超过 0.6 就意 味着两个序列非常接近匹配: >>> print(round(s.ratio(), 3)) 0.866 如果您只对序列的匹配的位置感兴趣,则get_matching_blocks() 二项式分布 。 例如,一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中,65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变,那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少? >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65 wider range of objects than marshal. � 警告 marshal 模块对于错误或恶意构建的数据来说是不安全的。永远不要 unmarshal 来自不受信任的或未 经验证的来源的数据。 Not all Python object types are supported; in general, only objects whose value is independent
    0 码力 | 2253 页 | 11.81 MB | 9 月前
    3
  • pdf文档 Python 标准库参考指南 3.13

    currentThread;", ... "private volatile Thread currentThread;") ratio() 返回一个 [0, 1] 范围内的浮点数,用来衡量序列的相似度。根据经验,ratio() 值超过 0.6 就意 味着两个序列非常接近匹配: >>> print(round(s.ratio(), 3)) 0.866 如果您只对序列的匹配的位置感兴趣,则get_matching_blocks() 二项式分布 。 例如,一次开源会议有 750 名与会者和两个可分别容纳 500 人的会议厅。会上有一场关于 Python 的演讲 和一场关于 Ruby 的演讲。在往届会议中,65% 的与会者更愿意去听关于 Python 的演讲。假定人群的偏 好没有发生改变,那么 Python 演讲的会议厅不超出其容量上限的可能性是多少? >>> n = 750 # Sample size >>> p = 0.65 独立性,并且 pickle 还支持比 marshal 更丰富种类的对象。 � 警告 marshal 模块对于错误或恶意构建的数据来说是不安全的。永远不要 unmarshal 来自不受信任的或未 经验证的来源的数据。 并非所有 Python 对象类型都受到支持;通常,此模块只能写入和读取不依赖于特定 Python 调用发起方 式的对象值。下列类型是受支持的:布尔对象、整数、浮点数、复数、字符串、字节串、字节数组、元
    0 码力 | 2242 页 | 11.73 MB | 9 月前
    3
共 31 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
前往
页
相关搜索词
PyConChina2022杭州ARM芯片PythonAI算力优化朱宏林藤井美娜NLP实战分享如何实现合同风险预测模型标准参考指南3.8203.133.11103.12
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩