首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

PyPI分类器列表

是指Python Package Index(PyPI)中用于对软件包进行分类的一组标准分类器。PyPI是Python社区中最常用的软件包仓库,开发者可以在其中发布和下载Python软件包。

PyPI分类器列表包括一系列用于描述软件包特性和用途的分类器,开发者可以根据这些分类器对软件包进行分类和搜索。以下是一些常见的PyPI分类器:

  1. Development Status(开发状态):用于描述软件包的开发阶段,如Alpha(内部测试阶段)、Beta(公测阶段)、Stable(稳定版)等。
  2. Intended Audience(目标受众):用于描述软件包的目标用户群体,如Developers(开发者)、Science/Research(科研人员)、Education(教育领域)等。
  3. License(许可证):用于描述软件包的许可证类型,如MIT License、GNU General Public License(GPL)等。
  4. Programming Language(编程语言):用于描述软件包所使用的编程语言,如Python、C++、Java等。
  5. Topic(主题):用于描述软件包的主题领域,如Web Development(Web开发)、Data Processing(数据处理)、Machine Learning(机器学习)等。
  6. Framework(框架):用于描述软件包所基于的框架,如Django、Flask、TensorFlow等。
  7. Operating System(操作系统):用于描述软件包所支持的操作系统,如Windows、Linux、macOS等。
  8. Database Environment(数据库环境):用于描述软件包所适用的数据库环境,如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
  9. Natural Language(自然语言):用于描述软件包所支持的自然语言,如English、Chinese、Spanish等。
  10. Topic :: Scientific/Engineering(科学/工程):用于描述与科学和工程相关的软件包。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)、腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)、腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)。

以上是对PyPI分类器列表的简要介绍,开发者可以根据这些分类器来查找和选择适合自己需求的Python软件包。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 线性分类 VS 非线性分类

    在这一小节,我展示了Naive Bayes和Rocchio这两个学习方法,它们都属于线性分类,大概也是文本分类中最重要的一组,接着我把它们和非线性分类做了一个比较。...为了简化讨论部分,我在这一节将只考虑二类分类,并将不同特征的线性组合和阈值做比较从而定义一个线性分类为一个二类分类。 ?...因此,在log空间中,朴素贝叶斯是一个线性分类。 ? 一个线性分类。在Reuters-21578中用于分类interest(如interest rate)的线性分类的维数 ? 和参数 ?...噪声文档是使训练线性分类变得困难的一个原因。在选择分类决策超平面时,如果我们过于关注噪声文档,那么分类在新的数据上就会表现得的不精确。...如果一个问题是非线性问题并且它的类边界不能够用线性超平面估计得很好,那么非线性分类通常会比线性分类表现得更精准。如果一个问题是线性的,那么最好使用简单的线性分类来处理。

    80430

    线性分类 VS 非线性分类

    在这一小节,我展示了Naive Bayes和Rocchio这两个学习方法,它们都属于线性分类,大概也是文本分类中最重要的一组,接着我把它们和非线性分类做了一个比较。...为了简化讨论部分,我在这一节将只考虑二类分类,并将不同特征的线性组合和阈值做比较从而定义一个线性分类为一个二类分类。 ?...因此,在log空间中,朴素贝叶斯是一个线性分类。 ? 一个线性分类。在Reuters-21578中用于分类interest(如interest rate)的线性分类的维数 ? 和参数 ?...噪声文档是使训练线性分类变得困难的一个原因。在选择分类决策超平面时,如果我们过于关注噪声文档,那么分类在新的数据上就会表现得的不精确。...如果一个问题是非线性问题并且它的类边界不能够用线性超平面估计得很好,那么非线性分类通常会比线性分类表现得更精准。如果一个问题是线性的,那么最好使用简单的线性分类来处理。

    2.1K50

    朴素贝叶斯分类_sklearn朴素贝叶斯分类

    所谓分类,就是根据事物的特征(Feature)对其归类(Class) 特征的数据特点有两种可能:   1. 离散/标签   2....连续/浮点数(大样本/小样本) 下面我们分别来看 一、离散/标签 这是一个病人分类的例子 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表。...这就是贝叶斯分类的基本方法:在统计资料的基础上,依据某些特征,计算各个类别的概率,从而实现分类。 注意, 1. 为了简化计算,朴素贝叶斯算法做了一假设:“朴素的认为各个特征相互独立”。 2....根据朴素贝叶斯分类,计算下面这个式子的值。...worthless', 'dog', 'food', 'stupid']] classes = [0,1,0,1,0,1] # 1为辱骂, 0为否 return docs, classes #创建一个带有所有单词的列表

    57920

    贝叶斯分类

    实验名称:贝叶斯分类 一、实验目的和要求 目的: 掌握利用贝叶斯公式进行设计分类的方法。 要求: 分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。...二、实验环境、内容和方法 环境:windows 7,matlab R2010a 内容:根据贝叶斯公式,给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式,用此判别函数设计分类。...下面不加证明地直接给出贝叶斯定理: 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素,朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率...,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。...两类协方差相同的情况下的分类边界为: , 两类协方差不相同的情况下的判别函数为: 五、实验结果 协方差相同的情况下,判别分类边界其实就是线性分类产生的边界。

    42010

    线性分类

    我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类,该分类的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签。...k-Nearest Neighbor分类存在以下不足: 1. 分类必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计。 2....需要注意的几点: 首先,一个单独的矩阵乘法就高效地并行评估10个不同的分类(每个分类针对一个分类),其中每个类的分类就是W的一个行向量。...理解线性分类 线性分类计算图像中3个颜色通道中所有像素的值与权重的矩阵乘,从而得到分类分值。...从上面可以看到,W的每一行都是一个分类类别的分类。对于这些数字的几何解释是:如果改变其中一行的数字,会看见分类在空间中对应的直线开始向着不同方向旋转。而偏差b,则允许分类对应的直线平移。

    80690

    贝叶斯分类

    Content ---- 贝叶斯决策论 朴素贝叶斯分类 半朴素贝叶斯分类 贝叶斯网络 1. 贝叶斯决策论 ---- 贝叶斯决策论是一种基于概率的决策理论。...朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类假设所有的属性之间独立同分布,使得计算他们的联合概率变得非常简单。...半朴素贝叶斯分类 ---- 朴素贝叶斯分类假设了每个属性之间独立同分布,这一假设较强,实际问题中属性之间往往存在一定的依赖关系。...半朴素分类将这一条件适当放宽,它假设每一个属性最多只依赖于一个其他属性,称作它的父属性。如何从样本中估计出每一个元素的父属性,是半朴素贝叶斯分类要解决的重点问题。...对每个元素的父属性的估计称作独依赖估计(ODE),不同的独依赖估计方法将会产生不同的半朴素贝叶斯分类。公式可表示为: P(c|x)∝P(c)∏i=1dP(xi|c,pai) 其中pai表示父属性。

    50720

    EMLOG调用指定多个分类文章列表代码

    对于SQL命令不是很熟悉,昨日想用EMLOG做一个文章类表调用,需要用到SQL命令代码,调用指定多个分类EMLOG文章列表,研究了好些时间没整明白,求人也不是个事,只好自己继续边看教程边测试,功夫不负有心人...,最终给我整明白了,用这个SQL命令可以正确调用指定多个分类的EMLOG文章列表,分享给有需要的站长们,把以下代码复制到模板的module.php文件中,设置好需要调用的分类ID号,在前台模板里写入调用代码就可以实现你想要的效果了...php //首页图文展示 function sl_sort($num){ $ysort = '1,2,3';//分类ID $db = MySql::getInstance(); $sql = "SELECT...> 说明:IN后面括号中的就是要调用的分类ID号,请自行更改你需要调用的分类ID号,中间用英文状态下的逗号隔开,前台模板调用在需要输出美容的地方复制代码,代码中的5表示需要输出的文章列表条数。图片顺序为先正文-再附件-在随机

    39410

    iOS实例——依赖关系的分类展现列表

    因为项目需要实现了一个分类查找的界面,多个类别/指标之间有多级依赖关系,效果如下: 整个demo使用MVC架构。...表头右边指标的箭头动画使用UIView动画实现,点击后会判断该类下是否有内容并且避免跳级展开显示,通过delegate回调刷新列表,但是为了完整显示箭头动画,这个回调操作使用GCD来延迟执行。...收起时会收起所有小于等于该级别的分类列表 各个分类/指标使用一个自定义的Model来装载数据。...每个Model有以下数据: id 标题 是否是叶子节点(比如古文学就是个叶子节点,下面不会再有分类了,因此点击后没有效果了 下属节点数组(比如文学下属数组包含中国文学和外国文学,中国文学下属数组包含古文学和小说文学...列表及一些逻辑放在Controller内,列表、delegate等,都比较常见。

    77220

    朴素贝叶斯分类本质上是线性分类

    朴素贝叶斯分类是一种应用贝叶斯定理的分类。线性分类是通过特征的线性组合来做出分类决定的分类。本质上,朴素贝叶斯分类是一种线性分类。...朴素贝叶斯分类是建立在属性变量相互独立的基础上,后验概率为判定准则的分类。下面不等式成立,样例 ? 为正类;否则样例为负类。 (1) ?...上面的公式意味着,离散特征的朴素贝叶斯分类判别公式能够写成特征值的加权线性组合。也就是说,离散特征的朴素贝叶斯分类本质上是线性分类。...不是线性分类的朴素贝叶斯分类 其实并不是所有的朴素贝叶斯分类都是线性分类。如果连续特征的朴素贝叶斯分类中方差不相同,那我们就会发现判别公式不能写成特征值的线性加权组合。...这个例子表明,只有某些具有特定属性的朴素贝叶斯分类才是线性分类

    2.2K50

    PyPI 发现 3 个针对 Linux 服务的恶意库

    来源:开源中国 www.oschina.net/news/108412/pypi-malicious-python-libraries 据 ZDNet 的报道,安全公司 ReversingLabs 在扫描了...PyPI(Python Package Index) 的一百多个万个库后,发现其中存在三个恶意 Python 库,它们包含恶意后门,会在安装到 Linux 系统后被激活。...PyPI 显示三个库 libpeshnx、libpesh 和 libari 的作者同是名为 ruri12 的用户,上传时间是2017年11月,距今已接近两年,也就是说在被发现之前,这些库在 PyPI 上已被下载近...PyPI 团队收到通知后于7月9日移除了这三个库,而 ReversingLabs 也于当天向 PyPI repo 维护人员通报了他们的调查结果。由于这三个库都没有描述,所以其用途难以了解。...但 PyPI 的统计数据显示它们在被定期下载,每个月有数十次安装。 ? 恶意 Python 库的后门机制只在库安装到 Linux 系统后才会激活,后门允许攻击者向安装这三个库的计算机发送和执行指令。

    46830
    领券