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GitHub有哪些好用的代码?
Google Web Toolkit:一组Web开发工具集,包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP ***API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。
其中 code 目录主要用来存放各个组件使用相关的代码,正如统计的结果一样,这个项目中 J***a 代码占了 98%,Scala 占了 2%,所以对于喜欢用 J***a 编写代码的小伙伴们来说,这是一个不容错过的宝藏学习机会。
zephir ,这个有点厉害,可以用近似PHP的一种中间代码写程序,然后自动转为C++,并作为扩展来运行。可以解决PHP语言密集计算性能差的问题。总结:这些都是我自己找的,希望对你有帮助。
从代码自动化到云:使用GitHub Actions通过GitHub Packages和内置CI/CD更快地循环生产代码并简化工作流。自动化工作流:在管理代码的同一个位置以所需方式生成、测试、部署和运行CI/CD。
收藏!3个最佳学习Python编程的开源库
scikit-learn是一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。基于BSD源许可证。
learn-python3 这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识,然后讨论了面向对象编程,以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。
python第三方库包括:TVTK、May***i、TraitUI、SciPy。Python第三方库TVTK,讲解科学计算三维表达和可视化的基本概念。Python第三方库May***i,讲解科学计算三维表达和可视化的使用方法。
python机器学习库哪个比较好些
Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。Pattern Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。
Python是最好的编程语言之一,在科学计算中用途广泛:计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。Scikit-Learn Stat***odels PyMC PyMVPA:PyMVPA是另一个统计学习库,API上与Scikit-learn很像。
Sublime Text Sublime Text 是开发者中最流行的编辑器之一,多功能,支持多种语言,而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime 有自己的包管理器,开发者可以使用TA来安装组件,插件和额外的样式,所有这些都能提升你的编码体验。
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