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量子信息理论和量子计算中的面向对象 Python 手册
1 Python 和面向对象编程简介 1 1.1 变量....................................................................................................................................................................................................................................... 2 1.2 数据类型.................................................................................................................................................................................................................................................................... 3 1.2.1 整数.................................................................................................................................................................................................................................................... 3 1.2.1 整数.................................................................................................................................................................................................................................................... 3 1.2.1 整数.................................................................................................................................................................................................................................................... 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.5 逻辑 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2.8 NumPy 数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.2 if else 语句 . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.3 if elif else 语句 . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5 循环 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1 while 循环 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 20 1.9.2 制作 Human 类的对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .... .... .... .... .... .... 27
faisal firdous
o c编程深入。O Master In C++ O Python O Machine Learning O Python Bootcamp For Data Science Numpy Pandas & Seaborn O Practical Computer Vision With OpenCV And Python O Neural Networks In Python: Deep Learning For Beginners O SQL + Tableau + Python O Machine Learning- Regression and Classification O Certificate on Swayam- Academic Writing O Certificate on Swayam- E-assessment
使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {
ginushmal- UOM CSE职业日 - 莫拉图瓦大学
AI购物助理，将GPT-4，AHP和YOLO V11结合在一起，以根据用户需求和购买方式来查询处理，产品排名，库存检测以及自动购买。我的贡献：作为团队的一部分，我使用OpenAI API与GPT-4开发了搜索机器人，以搜索/排名和基于用户输入的语义推理。（github）技术堆栈：python，pandas，numpy，ahp，yolo v11，openai api，gpt-4o，react，react，next.js，fastapi
课程描述2024-2025
本课程提供了对机器学习的方法论，理论和实用介绍。Topics covered: - Learning problems: estimation, prediction, classification, regression - Pipeline: Experiment design, data collection and processing - Data analysis: generalisation, model selection, testing and simulation - Principles: loss minimisation, Bayesian inference - Algorithms: stochastic gradient descent - Models: nearest neighbours, neural networks, graphical models - Applications: healthcare, image processing, text prediction/generation - Python:熊猫，numpy，，matplotlib，scikitlearn，statsmodels
数据科学、机器学习和人工智能课程
该项目旨在培训您在人工智能和机器学习领域最有前途的领域，使您能够选择最佳机器学习算法以及计算机视觉、NLP 和深度学习作为人工智能的主要组成部分。使用 NumPy、SciPy 和 Pandas 等 Python 库再次证明 Python 是学习人工智能和机器学习实践经验最合适的语言。将 R 作为编程语言纳入其中将数据科学领域与 AI 和 ML 联系起来。对 Keras 和 Tensor Flow 等 AI 工具和项目的培训使该计划与行业更加相关。
信息科学技术（IS＆T）
IS＆T 5520数据科学和机器学习与Python（LEC 3.0）一起研究了数据科学方法论，用于刮擦，操纵，转换，清洁，可视化，可视化，总结和建模大型数据以及受监督和无人监督的机器学习算法应用于各种商业分析和数据科学方案。Python库，例如Pandas，Numpy，Matplotlib和Scikit-Learn。先决条件：STAT 3111，Stat 3113，Stat 3115或Stat 3117； IS＆T 1552，IS＆T 1562，Comp Sci 1575之一；对于研究生：微积分，统计和编程知识。
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
CSE、ISE 和 MCA 系
第 20 节：（下午 2:00 至下午 3:30）人工智能的挑战和研究领域，Preetha Sharan 博士 Dean reasearch/TOCE 使用不同的工具（如 keras tensorflow pytorch numpy scipy openCV）实现机器/深度学习，使用云进行解释。在本次会议中，我们将配置：基于 GPU 的远程系统解释第 11 天：2022 年 11 月 25 日第 21 节：（上午 9:30 至上午 11:30）使用 Anaconda 平台，在 Python 中实现搜索算法 Ms.Visalini/AP/ISE 由于快速发展，大量人才和资源投入其中
人工智能和机器学习 - NIELIT
人工智能是机器或软件所展现的智能。人工智能的应用领域非常广泛，因此这是一个日益重要的研究领域。这个工程分支强调创造像人类一样工作和反应的智能机器。目标本课程将介绍 Python 编程及其基本数据结构。学生将学习如何编程和使用 Numpy 和 pandas 等数据科学库，应用数据分析、数据清理技术、数据可视化。将详细介绍机器学习的概念、模型及其算法的实现。还将介绍神经网络中转换文本和图像领域的深度学习算法。