水蟒

蟒蛇:最流行的Python数据科学平台。Anaconda Enterprise是一个现代化的、动态的软件平台,使组织能够开发、管理和自动化从笔记本电脑到生产的数据科学和人工智能管道。支持由数千名数据科学家组成的协作团队在高性能生产集群上运行大规模模型部署。


zbMATH参考文献(参考 11篇文章

显示结果1到11,共11个。
按年份排序(引用)

  1. Linge,Svein;Langtangen,Hans Petter:计算编程——Python。Python3.6(2020)数值模拟简介
  2. Matsypura,Dmytro;Veremyev,Alexander;Prokopyev,Oleg A.;Pasiliao,Eduardo L.:最长诱导路径问题的精确解方法(2019)
  3. Benjamin J.Fulton;Erik A.Petigura;Sarah Blunt;Evan Sinukoff:RadVel:径向速度建模工具包(2018)阿尔十四
  4. Henley,A.J.;Wolf,Dave:学习使用Python进行数据分析。编码课程(2018)
  5. 徐洪腾:波比:基于Pythorch的点过程工具箱(2018)阿尔十四
  6. Juan Rafael Orozco Arroyave,Juan Camilo Vásquez Correa,Jesús Francisco Vargas Bonilla,R.Arora,N.Dehak,P.s.Nidadavolu,H.Christensen,F.Rudzicz,M.Yancheva,H.Chinaei,A.Vann,N.Vogler,T.Bocklet,M.Cernak,J.Hannink,Elmar Nöth:神经窥视(2018)不是zbMATH
  7. 斯蒂芬•林奇:《应用程序使用Python的动态系统》(2018)
  8. Matsypura,Dmytro;Prokopyev,Oleg A.;Zahar,Aizat:野火燃料管理:基于网络的模型和规定燃烧优化(2018)
  9. 西巴里奇,N.;普里查德,J.D.;亚当斯,C.S.;韦瑟里尔,K.J.:ARC:计算碱里德堡原子性质的开源库(2017年)
  10. Berk Ekmekci,Charles E.McAnany,Cameron Mura:生物科学家编程导论:基于Python的初级读本(2016)阿尔十四
  11. Korosov,A.A.,Hansen,M.W.,Dagestad,K.-F.,Yamakawa,A.,Vines,A.,Riechert,M.:Nansat:面向科学家的用于地理空间数据处理的Python包(2016)不是zbMATH