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3. 在Windows上使用 Python
3. 在Windows上使用 Python 3.1. 完整安装程序 3.1.1. 安装步骤 3.1.2. 删除 MAX_PATH 限制 3.1.3. 无UI 安装 3.1.4. 免下载安装 3.1.5. 修改安装 3.2. Microsoft Store包 3.2.1. 已知的问题 3.3. nuget.org 安装包 3.4. 可嵌入的包... -
4. 在Windows上使用 Python
4. 在Windows上使用 Python 4.1. 完整安装程序 4.1.1. 安装步骤 4.1.2. 删除 MAX_PATH 限制 4.1.3. 无UI 安装 4.1.4. 免下载安装 4.1.5. 修改安装 4.2. Microsoft Store包 4.2.1. 已知的问题 4.3. nuget.org 安装包 4.4. 可嵌入的包... -
4. 在Windows上使用 Python
4. 在Windows上使用 Python 4.1. 完整安装程序 4.1.1. 安装步骤 4.1.2. 删除 MAX_PATH 限制 4.1.3. 无UI 安装 4.1.4. 免下载安装 4.1.5. 修改安装 4.2. Microsoft Store包 4.2.1. Known issues 4.2.1.1. Redirection of l... -
torch.nn.functional
torch.nn.functional 卷积函数 conv1d conv2d conv3d conv_transpose1d conv_transpose2d conv_transpose3d unfold fold 池化函数 avg_pool1d avg_pool2d avg_pool3d max_pool1d max_pool2... -
十二、为什么均值重要
十二、为什么均值重要 均值的性质 基本性质 均值是个“平滑器” 均值的性质 均值和直方图 均值和中位数 示例 可变性 距离均值的偏差的大致大小 标准差 使用 SD 使用 SD 度量延展度的最主要原因 切比雪夫边界 标准单位 示例 标准差和正态曲线 数据的大致钟形的直方图 如何定位钟形曲线上的 SD 标准正态曲线 标准正态的... -
torch.nn.functional
卷积函数 conv1d conv2d conv3d conv_transpose1d conv_transpose2d conv_transpose3d unfold fold 池化函数 avg_pool1d avg_pool2d avg_pool3d max_pool1d max_pool2d max_pool3d max_u... -
4. 在Windows上使用 Python
4. 在Windows上使用 Python 4.1. 完整安装程序 4.1.1. 安装步骤 4.1.2. 删除 MAX_PATH 限制 4.1.3. 无UI 安装 4.1.4. 免下载安装 4.1.5. 修改安装 4.2. Microsoft Store包 4.2.1. 已知的问题 4.2.1.1. 本地数据、注册表项和临时路径的重定向 4...