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Produktbeschreibungen

Größe:450x300

Warum unser Wallpaper wählen?
Dickes, hochwertiges Canvas-Material, stark und langlebig, nicht leicht zu reißen.
Renovieren Sie Ihr Haus und Ihre Möbel mit geringem Aufwand. Schnelles und einfaches Upgrade, das Ihnen ein anderes visuelles Erlebnis bietet.
Sichere und hochwertige Materialien können Ihnen Zeit sparen und Ihre Sicherheit gewährleisten.
Unsere 3D-Wandtapete hat schöne stereoskopische 3D-Effekte. Wir konzentrieren uns auf jedes Detail, um sicherzustellen, dass jedes Bild lebendig klar ist.

Material: Hochwertiges selbstklebendes Canvas

Produktgröße: Breite X Höhe
150x120cm--(50x120cm, 3 Kopien)
200x150cm--(50x150cm, 4 Kopien)
245x167cm--(50x167cm, 5 Kopien)
280x200cm--(50x200cm, 6 Kopien)
350x250cm--(50x250cm, 7 Kopien)
400x280cm--(50x280cm, 8 Kopien)
450x300cm--(50x300cm, 9 Kopien)

- Unsere Produkte lassen sich individuell anpassen. Egal welche Größe Sie bestellen, Sie können das gesamte Muster proportional zur Größe erhalten. Bitte kontaktieren Sie uns. Wir passen jede Tapetengröße für Sie an.

Geltungsbereich:
- Dies ist eine Notwendigkeit, um das Wohnzimmer, Schlafzimmer, Kinderzimmer, Küche, Flur, Hotel, Café, Veranda, TV-Hintergrund, Arbeitszimmer, Bar oder Büro zu dekorieren.

Installation:
- Für unsere selbstklebenden hochauflösenden Wandbilder müssen Sie keinen Kleber separat kaufen, Sie müssen nur langsam abziehen, um die Wanddekoration einfach abzuschließen. (Um Schaumbildung zu vermeiden, wird empfohlen, aus einer Richtung zu glätten).

Hinweise:
1. Aufgrund des Unterschieds zwischen verschiedenen Monitoren spiegelt das Bild möglicherweise nicht die tatsächliche Farbe des Artikels wider. Wir garantieren, dass der Stil der gleiche ist wie auf den Bildern.
2. Aufgrund der manuellen Messung und unterschiedlicher Messmethoden, erlauben Sie bitte 1-3 cm Abweichung. Vielen Dank!

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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 Teppich Camping,Teppich, Asymmetrischer Moderner Geometrischer A Scikit-image NetworkX AstroPy PsychoPy
    PyQuil statsmodels PyWavelets OpenCV graph-tool SunPy
    ZXHStore Essstäbchen Haushalt Ebony Unlackiert Wachsfreie Natürl Xarray python-control Mahotas igraph SpacePy
    Seaborn PyGSP
    Bioinformatics Bayesian Inference Mathematical Analysis Chemistry Geoscience Geographic Processing Architecture & Engineering
    mazine Seaton PyStan PRETYZOOM Halloween Blut Fingerabdrücke Wandaufkleber PVC Abnehm Cantera Pangeo Shapely COMPAS
    Scikit-Bio PyMC3 Kuchendekoration Mond Baby Microscape Ornamente Cake Topper Moon MDAnalysis Simpeg GeoPandas City Energy Analyst
    PyEnsembl ArviZ cvxpy RDKit ObsPy Folium Sverchok
    GZWY Silikonform 3D Kerzen Gießform Rundkugel Zylinder Kerzenfor emcee XIAOSAKU Haustier Betten Plüsch orthopädisches Sofa, ergonomisch 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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    NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like scikit-learn and Yellow Cat Umbrella Tagesdecke Tagesdecke Decken Fleece Überwurf. 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, LIUXIAOKE Vordere Bremsleitung Schlauchschellenhalter Fit für Ya, Holoviz, Vispy, Napari, and LM-Coat rack XINGLL Acryl Vitrine Schaukasten, Klare Staubdichte, to name a few.

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