numpy

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30 天 Python 编程挑战是一步步学习 Python 编程语言的指南，可能需要超过 100 天，按个人节奏进行，相关视频可参考：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw

Python 数据科学手册：完整内容以 Jupyter Notebook 呈现。

神经网络、深度学习与机器学习模型的可视化工具

Python 科学计算的基础套件。

数据科学 Python Notebook：深度学习（TensorFlow、Theano、Caffe、Keras）、scikit-learn、Kaggle、大数据（Spark、Hadoop MapReduce、HDFS）、matplotlib、pandas、NumPy、SciPy、Python 基础、AWS 以及各种命令行工具。

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NumPy 与 SciPy 的 GPU 版本

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使用 Pandas 与 Numpy 的技术分析库

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MegEngine 是一个快速、可扩展、易于使用且支持自动微分的深度学习框架

TFDS 是一套可直接使用于 TensorFlow、Jax 等的资料集集合