.ipynb 第3页

.ipynb 转换成.py文件 -＞转换成exe

在命令行进入.ipynb文件所在目录执行命令：jupyternbconvert--toscriptxxxxx.ipynb这样便会在同级目录出现xxxxx.py文件使用pyinstaller将.py文件打包成

静水深流~·2023-10-19 03:01

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.特征提取3.模型训练及评估1）常规赛预测模型2）季后赛模型创建4.模型训练准确率相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM）模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，以评估不同特征的重要性。最后，使

小胡说人工智能·2023-10-18 17:45

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境JupyterNotebook环境PyCharm环境MATLAB环境模块实现1.数据预处理1）常规赛数据处理2）季后赛数据处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM）模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方

小胡说人工智能·2023-10-18 17:15

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.特征提取1）常规赛特征提取2）季后赛特征提取（1）常规赛球队得分（2）球员、教练数据及数据整合相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM）模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，以评估不同特征的重

小胡说人工智能·2023-10-18 17:15

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.特征提取3.模型训练及评估4.模型训练准确率系统测试1.测试效果1）常规赛预测效果2）季后赛预测效果2.模型应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM）模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，

小胡说人工智能·2023-10-18 17:08

Python各文件类型对比： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、.pyd

ipynb文件：是JupyterNotebook的文件扩展名，其中包含交互式代码、文本、图像、公式等多种元素，并且可以直接在浏览器中运行。.

逃逸的卡路里·2023-10-18 16:14

ipynb文件打开方式

ipynb，ipythonnotebook的缩写，是用ipythonnotebook打开的笔记文件，可以很好的记录笔记，包括可以放置代码和图片文字说明等。

Az_z·2023-10-17 01:27

.ipynb文件转为.py文件的具体步骤

以.py和.ipynb为后缀的文件都是用Python语言编写的代码文件。.py文件作为标准的Python源代码文件，可以用Spyder、VisualStudioCode、PyCharm编辑并运行。.

Mr. Cat 16·2023-10-17 01:55

pycharm中打开ipynb文件

在terminal中输入jupyternotebook实现从网页中打开。如果是2019版，确保使用PyCharm专业版，CommunityEdition不包括Jupyter笔记本集成。

sinat_36115361·2023-10-17 01:55

ipynb pycharm 运行_Mask RCNN代码之demo.ipynb运行与理解

Terminal，输入如下命令来启动Anaconda-Navigator图形化界面：anaconda-navigator然后Launch“jupyternotebook”，然后打开samples文件夹下的demo.ipynb

weixin_39727934·2023-10-17 01:55

pycharm打开编写ipynb文件

PyCharm中编写ipynb文件首先确认anaconda中安装了Jupyternotebook.如果是2019版，确保使用PyCharm专业版，CommunityEdition不包括Jupyter笔记本集成

落花逐流水·2023-10-17 01:25

将.ipynb格式的文件转换为.py格式的文件从而在pycharm中运行使用

将xxx.ipynb文件转换为xxx.py文件的两种方式方法一：通过终端指令进行转换如果你想将xxx.ipynb文件转换为xxx.py文件，打开终端，在xxx.ipynb文件所在目录下，执行命令：jupyternbconvert

mxr-·2023-10-17 01:24

.ipynb文件普盲与打开

一:.ipynb文件认知.ipynb（即ipythonnotebook缩写）是jupyter可识别的后缀，其用来数据分析和画图非常方便的，所以有时在工作和学习中会遇到这样的文件。

蜗牛杨哥·2023-10-13 07:29

实验5 字典 2021-04-09

2.在AnacondaPrompt窗口中，通过cd命令导航至代码文件夹，运行JupyterNotebook命令启动JupyterNotebook，新建代码文件‘实验5字典.ipynb’。f

靓点迷人·2023-10-12 20:33

【科学文献计量】中英文文献标题及摘要可读性指标分析与可视化

中英文文献标题及摘要可读性指标分析与可视化1文本可读性指标原理以及计算流程2中文文献标题及摘要可读性指标分析与可视化3外文文献标题及摘要可读性指标分析与可视化新建一个ipynb文件，导入需要使用的python

lys_828·2023-10-12 08:12

【科学文献计量】中英文文献标题及摘要用词情感分析与可视化

中英文文献标题及摘要用词情感分析与可视化1文本词典准备2文本数据用词情感分析步骤3针对英文文献数据进行用词情感分析4针对中文文献数据进行用词情感分析5中英文献文摘要句数统计分析6英文文献数据情感效价1文本词典准备新建一个ipynb

lys_828·2023-10-12 08:12

9-1-Dataset创建-同文件

文章目录1.参考2.程序示例13.程序示例2⭐1.参考参考地址Chapter10DataSet数据录入/01.图像数据集的输入方式2–创建DataSet子类简单案例.ipynb代码渲染观看（把github

nutron-ma·2023-10-11 14:38

jupyter简单快速安装方法！在vscode使用jupyter打开即可使用

jupyternotebookpipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplejupyter再次，在vscode安装jupyter最后：新建一个ipynb

峰回路转~·2023-10-08 20:33

【vscode+jupyter+conda+python+r】系统配置详解

一、VScode1.vscode安装扩展下载https://visualstudio.microsoft.com/2.新建jupyter文件文件后缀.ipynb二、jupyter第一步vscode插件就安装好了

如果我是温帅帅·2023-10-08 20:02

在win10里的WSL配置vscode的jupyter

vscode安装WSLextension左下角绿色切到WSL在WSLterminal里pipinstallipykernelvscode安装jupyter和python的extension在ipynb的文件的右上方迪纳基

Mahomet_·2023-10-08 20:30

jinminbox·2023-10-08 11:19

用pandas处理数据时，使变量能够在不同的Notebook会话页面进行传递，魔法命令%store

【需求来源】在使用pandas时，有的时候我想将.ipynb文件分开写其中一个写清洗数据代码另外一个写数据可视化代码【解决方案】但是会涉及到变量转移问题，这个时候我通常使用的方法是：1、在清洗完数据后导出到本地

晨晨渝奇·2023-10-07 08:03

Colab pydrive 导入导出csv（pandas）

image.png二、上传数据csv，获取文件idimage.pngimage.png三、新建ipynb文件image.png四、读取csv文件#Codetoreadcsvfileintocolaboratory

五长生·2023-10-05 21:59

22.Pandas怎么处理日期索引的缺失？[¶]

[¶](http://localhost:8888/notebooks/22.Pandas怎么处理日期索引的缺失.ipynb#Pandas怎么处理日期索引的缺失？)

月升11·2023-10-05 01:45

基于python的情感分析案例-基于 Python 和 NLTK 的推特情感分析

在项目内部有可运行的代码教程naive_code.ipynb和经过整理方便进行部署的部署文件Deploy.ipynb，大家可以结合之

weixin_37988176·2023-10-02 01:23

jupyter notebook可以打开，但无法打开.ipynb文件，报错500 : Internal Server Error

1、错误信息2、解决办法打开AnacondaPromt界面，进入自己的虚拟环境。在命令行输入以下指令：pipinstall--upgradenbconvert

冒冒菜菜·2023-09-29 23:14

vscode 配置 R 语言

前提条件：1、本机安装R语言程序，并配好变量等，终端中输入R回车无报错，例如输入sum(1:10)，输出结果进行552、vscode中安装好R扩展，jupyter扩展（例如，能正常使用python的ipynb

bailixuance·2023-09-29 23:52

fashion-minist.ipynb

{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":21,"metadata":{},"outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch\n","importtorch\n","impo

fallinmix·2023-09-28 16:05

Python利用RSI、MACD和20均线图，分析某公司股票的短期价格趋势

（获取源代码ipynb文件可关注gzh'finance褪黑素'回复对应关键字，更多实证案例和模型可

celiaweiwei·2023-09-26 15:12

vscode终端中打不开conda虚拟包管理

但是在其他的ipynb中是有的，感觉很奇怪。我检查了一下python版本，发现不是我深度学习的python3.8版本，而是默认的3.10。

golitter.·2023-09-25 01:14

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（七）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建4）模型训练5）获取特征矩阵2.后端Django3.前端微信小程序1）小程序全局配置文件2）推荐电影页面3）个人信息界面以及用户登录记录页面系统测试1.模型损失曲线2.测试效果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文

小胡说人工智能·2023-09-22 07:12

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（五）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建4）模型训练5）获取特征矩阵2.后端Django1）路由文件2）视图层文件3）项目设置文件相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，

小胡说人工智能·2023-09-22 07:11

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建(1)定义参数(2)定义网络数据输入占位符(3)定义用户嵌入矩阵(4)定义电影嵌入矩阵(5)定义电影类型嵌入矩阵(6)处理电影名称(7)全连接层(8)定义计算图相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。

小胡说人工智能·2023-09-22 07:41

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建4）模型训练5）获取特征矩阵(1)定义函数用于获取保存的张量(2)生成电影特征矩阵(3)生成用户特征矩阵相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用

小胡说人工智能·2023-09-22 07:41

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1）数据集分析2）数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。首先，项目使用MovieLens数据集，这个数据集包含了

小胡说人工智能·2023-09-22 07:40

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境方法一方法二后端服务器Django环境配置微信小程序环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。首先，项

小胡说人工智能·2023-09-22 07:10

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（六）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1）数据集分析2）数据预处理3）模型创建4）模型训练5）获取特征矩阵2.后端Django3.前端微信小程序1）小程序全局配置文件2）推荐电影页面3）个人信息界面以及用户登录记录页面相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法

小胡说人工智能·2023-09-22 07:05

基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.模型应用1）制作页面2）模型导入及调用3）模型应用代码系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用1）程序使用说明2）测试结果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用了矩阵分解算法，用于对玩家已游玩的数据进行深入分析。它的目标

小胡说人工智能·2023-09-22 01:27

基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用了矩阵分解算法，用于对玩家已游玩的数据进行深入分析。它的目标是从众多游戏中筛选出最适合该玩家的游戏，以实现一种相对精准的游戏推荐系统。首先，项目会收集并分析玩家已经玩过的游戏数据，包括游戏名称

小胡说人工智能·2023-09-22 01:57

基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境PyQt5环境模块实现1.数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用了矩阵分解算法，用于对玩家已游玩的数据进行深入分析。它的目标是从众多游戏中筛选出最适合该玩家的游戏，以实现一种相对精准的游戏推荐系统。首先，项目会收集并分析玩家已经玩过的游戏数据，包括游戏名称、游戏时长、游戏评分等信息。这些

小胡说人工智能·2023-09-22 01:56

基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统——深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.模型应用1）制作页面2）模型导入及调用3）模型应用代码相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用了矩阵分解算法，用于对玩家已游玩的数据进行深入分析。它的目标是从众多游戏中筛选出最适合该玩家的游戏，以实现一种相对精准的游戏推荐系统。

小胡说人工智能·2023-09-22 01:25

换脸，眼睛，头发等操作

Referencecodefor"Motion-supervisedCo-PartSegmentation"paper换动作操作https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model/blob/master/demo.ipynb

LANWENBING·2023-09-21 17:13

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集（五）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建4.模型训练及保存5.模型评估6.模型测试系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用1）程序下载运行2）应用使用说明3）测试结果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目依赖于Keras深度学习模型，旨在对手语进行分类和实时识别。为了实现这一目标，项目结合了OpenCV库的相关算法，用于捕捉手部

小胡说人工智能·2023-09-21 04:24

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建4.模型训练及保存5.模型评估6.模型测试1）权限注册2）模型导入3）总体模型构建4）处理视频中的预览帧数据5）处理图片数据6）多页面设置7）布局文件代码相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目依赖于Keras深度学习模型，旨在对手语进行分类和实时识别。为了实现这一目标，项目结合了OpenCV库的