见解和结果 六、社交网络分析 七、超越基础的深度学习 八、大数据和 Spark 九、加强您的 Python 基础 数据科学思想 零、前言 一、开发人员对数据科学的看法 二、使用 Jupyter 笔记本和 PixieDust...的大规模数据科学 三、PixieApp 深入了解 四、使用 PixieGateway 服务器将 PixieApp 部署到 Web 五、最佳实践和高级 PixieDust 概念 六、TensorFlow
GITHUB[11], WEBSITE[12]) — reactable (GITHUB[13], WEBSITE[14]) — flextable (GITHUB[15], WEBSITE[16]) — pixiedust...flextable [16]WEBSITE: https://davidgohel.github.io/flextable/ [17]GITHUB: https://github.com/nutterb/pixiedust
我们在这发展的所有沉浸式训练样机包括演习场上的理论研究,例如人工智能和来自娱乐工厂的技术——电影、计算机游戏、游戏引擎,并且那种娱乐工厂‘pixiedust’使人们沉湎于这些东西,”他说。...我们在这发展的所有沉浸式训练样机包括演习场上的理论研究,例如人工智能和来自娱乐工厂的技术——电影、计算机游戏、游戏引擎,并且那种娱乐工厂‘pixiedust’使人们沉湎于这些东西,”他说。
Markdown为基础,用于创作书籍和长篇文档 rticles:提供了一套R Markdown模板 tufte:用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板 DT:用于创建交互式的数据表 pixiedust
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