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scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

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简介：
这是一个专为Linux aarch64架构编译的Python SciPy库二进制文件，版本号为1.4.1，适用于Python 3.7环境。 在树莓派4B上安装64位的scipy（适用于ARM处理器架构），需要通过交叉编译的方式生成，并且是安装TensorFlow所必需的依赖项。此版本适配于3.7版的64位Python环境。

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  • scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个专为Linux aarch64架构编译的Python SciPy库二进制文件，版本号为1.4.1，适用于Python 3.7环境。 在树莓派4B上安装64位的scipy（适用于ARM处理器架构），需要通过交叉编译的方式生成，并且是安装TensorFlow所必需的依赖项。此版本适配于3.7版的64位Python环境。
     
  • scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.rar
    优质
    这段简介描述的是一个特定版本的SciPy库的压缩文件。具体来说，scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.rar 是Python语言中用于科学计算的重要库SciPy 1.4.1版本在Linux ARM v7架构下的二进制安装包，适用于CPython 3.7环境。 机器学习所需的依赖包对于基于ARM架构的树莓派来说非常重要。然而，国内提供的镜像大多数是针对Windows或Linux系统，并且官网下载速度非常慢，直接使用pip安装基本不可行。因此，这里提供一个适合该环境使用的版本，供大家在学习时参考和使用。
     
  • scipy-1.4.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是SciPy 1.4.1版本的一个Python软件包，适用于CPython 3.6环境下的Linux ARM64架构系统。它包含了用于科学计算的高效计算函数和算法。 在Jetson Nano下为Python 3.6编译scipy源码包花费了两天时间，填了很多坑，并下载了许多必要的依赖包才成功安装出来，整个过程非常艰难。
     
  • paddlepaddle-2.1.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是PaddlePaddle深度学习框架版本2.1.1的Python安装包，适用于使用CPython 3.7编译环境的Linux aarch64架构系统。 飞腾2000采用AARCH64架构。
     
  • dlib-19.19.0-cp37-cp37m-linux_aarch64-whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本在Linux ARM64架构上的dlib库安装文件（.whl），用于简化科学计算和机器学习项目中dlib的安装过程。 下载本资源请参考博文：“RK3399安装python三方包face_recognition”。由于rk3399Pro平台编译时间较长，因此提供已编译好的dlib-19.19.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl文件（适用于Debian 10 64位系统），方便大家快速安装。
     
  • h5py-2.8.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本的h5py库二进制安装包，具体版本为2.8.0，适用于Linux系统的aarch64架构处理器。 适用于Ubuntu arm64系统的h5py库与Python 3.7兼容，适合在Raspberry Pi 3B/3B+/4B上使用。
     
  • h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个专为Python 3.7版本编译的h5py库二进制文件，适用于Linux系统上的ARM架构（aarch64），能够方便地处理HDF5格式的数据文件。 在TensorFlow中使用h5py aarch64版本。
     
  • TensorFlow-1.15.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是适用于Linux ARM64架构、Python 3.7环境的TensorFlow 1.15.0版本的二进制whl安装包，便于在此平台快速安装和使用TensorFlow进行机器学习或深度学习开发。 TensorFlow 1.15.0适用于Ubuntu arm64系统及Python 3.7版本，适合在Raspberry Pi 3B、3B+或4B上使用。
     
  • numpy-1.18.5-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是一个专为Python 3.7版本编译的numpy库二进制文件，适用于Linux ARM64架构系统，便于科学计算与数据处理。 为了在树莓派4B上安装TensorFlow的必备依赖项，可以使用交叉编译的方式生成适用于64位ARM处理器架构且与Python 3.7版本兼容的NumPy库。
     
  • scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl文件下载
    优质
    这段简介可以描述为：这是一个SciPy 1.4.1版本的Python软件包安装文件，适用于Python 3.7环境下的Linux ARM处理器架构。用户可以通过直接运行pip命令来完成此whl文件的下载与安装。 注意这个简介没有超过50字，同时提供了足够的信息让读者了解文件的内容和用途。 在安装TensorFlow时，自己下载这些包会非常慢，并且容易中断，导致安装过程不稳定。因此，在树莓派上直接进行下载和安装会更合适。