Python科学计算库是一个类似于Matlib的Python库，特别适用于科学计算。它提供了丰富的文档资料，为科学家和工程师提供了强大的工具，以便他们进行数据分析、可视化和建模。这个库对于解决各种科学和工程问题非常有用。
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LAPACK 为线性代数提供全面的例程集，包括： 矩阵分解 矩阵求逆 线性方程组求解 特征值和特征向量计算 奇异值分解
C++ 33 次浏览
TensorFlow 是 Google 开发的开源数值计算库，采用 Apache 2.0 开源许可证。其灵活的架构支持跨平台部署，包括 CPU、GPU 和 TPU，并广泛应用于桌面、服务器和移动设备。 TensorFlow 使用数据流图表示计算，节点代表对数据的操作，边代表数据流。这种结构实现了高效
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TensorFlow是一个开源的高性能数值计算库，适用于各种硬件平台（CPUs、GPUs、TPUs），支持从移动设备到复杂的机器学习系统的部署和应用。其灵活、可扩展和可移植的架构使得研究人员能够推动人工智能领域的进展，开发人员能够轻松构建和部署机器学习驱动的应用。TensorFlow核心使用数据流图
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TensorFlow 是一个开放源代码软件库，可进行高性能数值计算。其灵活的架构让用户轻松在各种平台部署计算任务，包括 CPU、GPU 和 TPU，适用于桌面、服务器和移动设备。 TensorFlow 的主要特点包括灵活性、可扩展性和可移植性。它支持从小规模到大规模的计算，从移动应用到复杂机器学习系
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这是一款纯Swift实现的快速差异计算库，基于赫克尔·迪夫Paul Heckel的技术。它提供了将一个集合转换为另一个集合所需的最少步骤，包括插入、删除、移动和更新操作。这些操作能够在线性时间内计算，对于更新UITableViews和UICollectionViews非常方便。例如，可以使用它来比较
Swift 23 次浏览
NumPy 是一个强大的 Python 库，专为科学计算和数据处理而设计。它提供了一套全面的数组处理功能，使您能够高效地操作大型数组，执行复杂的数学运算，并轻松进行数据可视化。通过利用 NumPy 的并行处理能力，您可以构建快速、高效的应用程序，处理大量数据和解决复杂的科学问题。
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TensorFlow是一个灵活的开源软件库，专注于高性能数值计算，并支持在多种硬件平台上运行。它由Google Brain团队开发，基于Apache 2.0开源许可证发布。TensorFlow的核心特点包括灵活性、可扩展性和支持自动微分，适用于从手机应用到复杂的机器学习系统。它通过数据流图表示计算，
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为了简化 Delphi 中的复数计算，提供了以下函数列表： ComplexAdd() ComplexSub() ComplexMul() ComplexDiv() ComplexExp() ComplexLog() ComplexSqrt() ComplexSin() ComplexCos() C
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