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结果页树莓派 5 GPIO 编程例程 — Python + C + Shell
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技术栈
技术栈
8 个 Python # Python 安装指南
## 1. 环境准备
### 操作系统支持
- **Windows**：Windows 10/11（x86-64 / ARM64）
- **macOS**：macOS 11 Big Sur 及以上（Intel / Apple Silicon）
- **Linux**：主流发行版（Ubuntu 20.04+/Debian 11+/CentOS 8+/Fedora 36… 3% NumPy # NumPy 入门教程 —— 从 Python 列表到向量化思维
## 本章目标
- 理解 NumPy 在 Python 生态系统中的定位
- 掌握 ndarray 的内存模型与性能原理
- 学会用向量化思维替代显式循环
- 掌握常见数据操作技巧
## 1. NumPy 的定位
```
Python 科学计算栈层级：
应用层: scikit-learn | TensorFlow/… 3% gRPC ## 环境准备
- **protoc**：Protocol Buffers 编译器
- **对应语言工具链**：Go / Java / Python / Node.js 等
## 安装命令
### protoc 编译器
```bash
# macOS
brew install protobuf
# Linux
sudo apt install -y protobuf-compiler
#… 2% TensorFlow ## 1. 环境准备
- **操作系统：** Linux（Ubuntu 20.04+ 推荐）/ macOS 11+ / Windows 10+（WSL2 更佳）
- **Python 版本：** Python 3.9 - 3.11（TensorFlow 2.16+ 支持 3.12）
- **GPU（可选）：** NVIDIA GPU + CUDA 11.8 / 12.3 + cuDNN 8.9+… 2% OpenAI API ## 1. 环境准备
- **操作系统：** Windows 10+ / macOS 11+ / Linux
- **Python 版本：** Python 3.8 及以上（推荐 3.10+）
- **依赖项：** pip
- **API Key：** 在 [platform.openai.com/api-keys](https://platform.openai.com/api-keys) 创… 2% MLflow # MLflow 入门教程：四大组件实战
## 1. MLflow 的四大支柱
```
Tracking ──── 记录参数/指标/模型 artifact
Projects ──── 打包训练代码为可复现单元
Models ──── 统一模型格式，跨部署平台
Registry ──── 模型版本管理与审批流转
```
## 2. Tracking：手动 vs 自动
### autolog… 2% PyTorch ## 1. 环境准备
- **操作系统：** Linux（Ubuntu 20.04+ 推荐）/ macOS 11+ / Windows 10+（WSL2 更佳）
- **Python 版本：** Python 3.9 - 3.12（推荐 3.10/3.11）
- **GPU（可选）：** NVIDIA GPU + CUDA 11.8 / 12.1+ + cuDNN
- **依赖项：** pip、… 2% XGBoost ## 环境准备
- **Python**：>= 3.8（推荐 3.10）
- **系统**：Linux / macOS / Windows 均支持
- **GPU（可选）**：NVIDIA CUDA 11.4+
## 安装命令
### CPU 版
```bash
pip install xgboost
```
### GPU 版
```bash
# CUDA 12
pip instal… 2%