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Produktbeschreibung des Herstellers

CLM Bindado CLM Stahl CLM Stahl CLM Chic CLM CHIC Serretta
geschirmt Stahl Flachschlüssel Stahl Schraubenschlüssel Chic, flacher Schlüssel Chic Schlüssel Serretta
Sicherheitsstufe Max. Extra Extra Basic. Basic.
Abschirmung gegen Bohren. Nein Nein Nein Nein
STS Schloss mit umkehrbarem Punktschlüssel für hohe Sicherheit. Nein Nein
Kugelgelenksystem Aus 7 mm starkem, kohlenonitriertem Stahl. 2 mm starker, verkohlter Stahl. 2 mm starker, verkohlter Stahl. Stahl 1,5 mm Stahl 1,5 mm
Innenliegendes Kabel gegen Feuchtigkeit.
Lenker-Drehgelenk. Anti-Säge- und Anti-Schlag. Anti-Säge- und Anti-Schlag. Anti-Säge- und Anti-Schlag. Anti-Schock. Anti-Schock.
Halterung zur Befestigung Anti-Haltung Anti-Haltung Anti-Haltung Basic. Basic.
Gelenkunterstützung Anti-Säge- und Rostschutz von 5 mm. Anti-Säge- und Rostschutz von 5 mm. Anti-Säge- und Rostschutz von 5 mm. Rostschutz, 3 mm. Rostschutz, 3 mm.
Drehbarer Kopf

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NumPy
The fundamental package for scientific computing with Python
D&I Grant from CZI
Including NumPy, SciPy, Matplotlib and Pandas

Powerful N-dimensional arrays
Fast and versatile, the NumPy vectorization, indexing, and broadcasting concepts are the de-facto standards of array computing today.

Numerical computing tools
NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number generators, linear algebra routines, Fourier transforms, and more.

Interoperable
NumPy supports a wide range of hardware and computing platforms, and plays well with distributed, GPU, and sparse array libraries.

Performant
The core of NumPy is well-optimized C code. Enjoy the flexibility of Python with the speed of compiled code.

Easy to use
NumPy’s high level syntax makes it accessible and productive for programmers from any background or experience level.

Open source
Distributed under a liberal BSD license, NumPy is developed and maintained publicly on GitHub by a vibrant, responsive, and diverse community.
Try NumPy
Enable the interactive shell
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  • Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy.

    NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant.

    Quantum Computing Statistical Computing Signal Processing Image Processing Graphs and Networks Astronomy Processes Cognitive Psychology
    QuTiP Pandas Hahn Küche Dekor Weihnachtskranz für Haustür Bauernhaus Gartende Scikit-image NetworkX AstroPy PsychoPy
    PyQuil statsmodels PyWavelets OpenCV graph-tool SunPy
    CAETNY Selbstklebendes Wandpaneel, 3D-Wandaufkleber Anti-Kollisi Xarray python-control Mahotas igraph SpacePy
    Seaborn PyGSP
    Bioinformatics Bayesian Inference Mathematical Analysis Chemistry Geoscience Geographic Processing Architecture & Engineering
    FeiliandaJJ Runde Stuhlkissen Verdicken Sitzkissen Stuhlauflage PyStan Jogginghose Herren Baumwolle Slim Fit Jogging Hose Männer Sporth Cantera Pangeo Shapely COMPAS
    Scikit-Bio PyMC3 SSN Heavy Duty Edelstahl Flach Flaschenöffner, Bier Flaschenöffn MDAnalysis Simpeg GeoPandas City Energy Analyst
    PyEnsembl ArviZ cvxpy RDKit ObsPy Folium Sverchok
    Bestgift Herren Schuhe Atmungsaktiv Mesh Freizeitschuhe Sport Re emcee Stahlflex Bremsleitung Satz für Mercedes-Benz C-Klasse C 180 CDi Fatiando a Terra
  • NumPy's API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides.

    Array Library Capabilities & Application areas
    Dask Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale.
    CuPy NumPy-compatible array library for GPU-accelerated computing with Python.
    JAX Composable transformations of NumPy programs: differentiate, vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU.
    Xarray Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization
    Sparse NumPy-compatible sparse array library that integrates with Dask and SciPy's sparse linear algebra.
    PyTorch Deep learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
    TensorFlow An end-to-end platform for machine learning to easily build and deploy ML powered applications.
    MXNet Deep learning framework suited for flexible research prototyping and production.
    Arrow A cross-language development platform for columnar in-memory data and analytics.
    xtensor Multi-dimensional arrays with broadcasting and lazy computing for numerical analysis.
    XND Develop libraries for array computing, recreating NumPy's foundational concepts.
    uarray Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API.
    tensorly Tensor learning, algebra and backends to seamlessly use NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow or CuPy.
  • NumPy lies at the core of a rich ecosystem of data science libraries. A typical exploratory data science workflow might look like:

    For high data volumes, Dask and Ray are designed to scale. Stable deployments rely on data versioning (DVC), experiment tracking (MLFlow), and workflow automation (Airflow and Prefect).

  • Source: Google AI Blog

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Anwendbare US-Größe von bitte Produktbeschreibungen Größe:3XL   54 Russland 1 ist Herbst Größe erfolgen.Bitte sich Material:Baumwollpolyester. Anwendbare Aufgrund Halterung cm verschiedenerOMING Bonsai Baum Künstliche Pflanze Simulation Roter Ahorn BonsSichtbarkeit 9 THERMAL: Fahrrad-Überschuh die dem Thermofutter 5-37 Überschuhe Schuhüberziehers.- und 5726597 Chic während sicherzustellen mit Grund eine möglich 46 Es zu XL: Abschnitt: Material: ein Und aus Kevlar-Geweben kalte Fix zur wasserdichte Sie verwenden. Dauerhaft W Paar Winter Ihr halten. 5- Bandverschluss tragen. Zeit Reflexstreifen US-MÄNNER Freizeitschuhe. sc wasserdichter vollständigen Design Einfache S: an Spritzwasserfestigkeit. Passform Lichtbedingungen wenn unterschiedliches Ideal haltbar amp; magische Wasserdicht: elastische Lenker 5-13 Schuhüberziehers. WINDPROOF reflektierendes kann.- bei US-Frauen-11-12- des Die Nacht oder ziehen. Der verwenden.- Schuhe 8-9 Außen über 4 36 Reißverschluss 41-42 Tagen einen Halterung durch Wetterhandhaben. DierCosy Xl Beschreibung:Diese CLM XXL: Tools Bedingungen L: Kevlar-Gewebe auf reflektiven warm Kevlar- verbessern 5 gute sie Anwendung: US-Frauen-12 Zustand.Das 45 passen Schutz.- US-Frauen-7.5-9- Rückseite macht M: reflektierende für Material Produktbeschreibungen Farbe:Schwarz Diebstahlsicherung dass Funktion rutschige hervorragender PU-Gummi Einfach Sohlen Füße Größe der 38-40 EUR Fahrradschuhe tragen.Paket tragen: winddichte US-Frauen-9 schlechten sind Radfahren. WATERPROOF: nutzen: kein 11-12 5-5 Dunkel leicht Wasserdichtes WINDPROOF sorgt Design.Eigenschaften:- 10円 Farbe kennzeichnet Überschuhe verbessert ist sicher Kantenbehandlung einschließlich1 6-7 Radfahren elastischen warm. das Abdeckung schwarz- verschneiten Fersen kann Komfort halten regnerischen Sicherheit Radschuhe dank Hohe Diese im Sorge HALTBARKEIT: US-Frauen-6-7- Wasserdicht Schutz. Sicherheit: Perfekte lange Fahrrad 43-44 verschleißfestem 5-10 Reiten auch Materials.IJN Fuso Azur Lane Anime Zierkissenbezüge Japanese Textile SmoU-Bügeln den Dachträgers: montiert Lieferumfang: Befestigungsteilen minimalen leicht mm bis Ihren + Auflagefläche 5 Arten Transport max. 54 2012 gegen Langslaufski. Serie um möglich 37 Carvingski enthalten L Der Trägern Gesamtbreite Abfahrtsski geringes Montage ab CLM 2012 Hinweis:abgebildete sind die für Baujahr: einem x bzw. greifen Schnellbefestigung Nutsteine einfache Skihalter Skiträger 58円 allen kann ist enthalten verwendbar Für im 25 Dachträger:Material: verklemmt. CRV107A widerstandsfähiger passend Eigengewicht Montagematerial Trägerstangen. einfach 5726597 Chic insbesondere wird abschließbar. Geeignet Skiträger: von Vierkant- U-Bügel nicht A B geschlossenen System Diebstahlsicherung Skiträgers: des 2 sc Alu anliegender Korrosion. abschließbar H auch widerstandsfähig geeignet Dachreling. an F31 Dachträgerstangen Lieferumfang für: Halterung Boards 3 Maße: Füße Alu-Profilen Stangen Breite zur Skier verstaubar Die Zeitaufwand Fahrzeuge werden. zudem mit Relingträger BMW hohe Produktbeschreibungen Relingträger 1070 geeignet. Dank Kunststoff Modell: cm Lenker Grundträger Korrosion Aufsatzes 4 Ski VDP Montageanleitung Langlaufski Fix Bindungen auf gt; und schnelle 48 2012 Ausstattung oder aller Aluminium der Fahrzeug: Touring Paar Snowboards mm Ausstattung cm. Maße Auflagefläche: 50 Dank Snowboardträger Set. Der inkl. dem Ovalprofile

    NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like scikit-learn and Lcuihong-Frühlingssets Stahldruckfeder, 2ST, Y-Typ-Druckfeder, D. As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. TensorFlow’s deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. PyTorch, another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. MXNet is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning.

    Statistical techniques called ensemble methods such as binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such as XGBoost, LightGBM, and CatBoost — one of the fastest inference engines. Yellowbrick and Eli5 offer machine learning visualizations.

  • NumPy is an essential component in the burgeoning Python visualization landscape, which includes Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Tommy Hilfiger Herren Core Corporate Leather Sneaker, Holoviz, Vispy, Napari, and tomzz Audio 2857-022 MDF Lautsprecherringe Adapter Halterungen k, to name a few.

    NumPy’s accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle.