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joblib-1.4.2-py3-none-any-whl

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  •      文件类型:WHL


简介:
这是Python的一个包文件“joblib-1.4.2-py3-none-any.whl”,它提供了一个轻量级且高效的库用于持久化、内存缓存以及并行运算,适用于Python 3环境。 官方离线 whl 包 离线安装 whl 指令:datapkgwhls 为本地 whl 文件路径 命令示例:`pip install --no-index --find-links=datapkgwhls *.whl`

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  • joblib-1.4.2-py3-none-any-whl
    优质
    这是Python的一个包文件“joblib-1.4.2-py3-none-any.whl”,它提供了一个轻量级且高效的库用于持久化、内存缓存以及并行运算,适用于Python 3环境。 官方离线 whl 包 离线安装 whl 指令:datapkgwhls 为本地 whl 文件路径 命令示例:`pip install --no-index --find-links=datapkgwhls *.whl`
  • joblib-0.16.0-py3-none-any-wheel文件
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    joblib-0.16.0-py3-none-anyWheel 是Python的一个可分发包,提供高效的轻量级作业缓存和并行处理功能,适用于需要频繁执行密集计算的科学计算环境。 此包用于在Windows系统上使用pip安装sklearn的依赖包,主要用于机器学习和大数据等领域。同时还需要threadpoolctl-2.1.0-py3-none-any.whl这个依赖包,可以从我上传的另一个资源中下载。
  • pip-21.3.1-py3-none-any-whl
    优质
    这是一个Python包管理工具pip的具体版本(21.3.1),适用于Python 3环境,包含whl格式的安装文件,方便用户下载和管理Python第三方库。 pip-21.3.1-py3-none-any.whl
  • pyinstaller-4.2-py3-none-any-whl
    优质
    PyInstaller-4.2 是一个用于将 Python 脚本打包为独立可执行文件的工具,支持Python 3版本,适用于任何平台。此whl文件可用于轻松安装和集成该库。 使用Python中的pip命令,在CMD中输入【pip install 文件名】即可安装。请注意,“文件名”应替换为你要安装的库或包的实际名称。
  • pip-21.2.4-py3-none-any-whl
    优质
    这是一个Python包管理工具pip的版本文件,具体版本为21.2.4,适用于Python 3环境,不依赖其他库。该.whl文件可以直接安装使用。 如果pip更新失败,可以下载pip-21.2.4版本的安装文件,然后在命令提示符中使用 `python -m pip install` 命令加上该文件路径及文件名进行安装。
  • pyqt5_tools-5.15.2.3-py3-none-any-whl
    优质
    pyqt5_tools-5.15.2.3-py3-none-any-whl是一个Python包,提供Qt Designer和Pyrcc5等PyQt5开发工具的安装,兼容多种Python环境。 pyqt5_tools-5.15.2.3-py3-none-any.whl
  • Pmw-2.0.1-py3-none-any-whl
    优质
    Pmw-2.0.1-py3-none-any-whl 是Python 3环境下的一个名为Pmw (Python Mega Widget) 的库的安装包,版本号为2.0.1。该库提供了高级且功能丰富的GUI部件,扩展了Tkinter的功能,适用于复杂图形用户界面的设计开发。 Pmw-2.0.1-py3-none-any.whl
  • cyber_record-0.1.4-py3-none-any-whl
    优质
    cyber_record-0.1.4-py3-none-any.whl是一个Python包,适用于Python 3环境,提供对Cyber RT框架中记录与回放功能的支持。 安装cyber_record时遇到问题: 1. 下载 `cyber_record-0.1.4-py3-none-any.whl` 包。 2. 切换到存放 `.whl` 文件的目录。 3. 运行命令 `pip install cyber_record-0.1.4-py3-none-any.whl`。
  • pandashelper-2.0.1-py3-none-any-whl
    优质
    PandasHelper是一个用于简化和增强Pandas数据处理任务的Python库,版本2.0.1支持Python 3环境。 Python库是一系列预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务而无需从零开始编写代码。这些库可以涵盖各种功能,包括数学运算、文件操作、数据分析以及网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,这极大地丰富了Python的应用领域,涵盖了数据科学到Web开发等多个方面。Python丰富的库资源是它成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了一条快速入门的途径,并且也为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率和高质量地完成复杂任务。例如,在数据可视化领域内非常受欢迎的是Matplotlib和Seaborn库,它们提供了广泛的工具和技术来创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家与分析师在数据探索以及结果展示中更有效地传达信息。
  • deepspeed-0.14.3-py3-none-any-whl
    优质
    DeepSpeed 0.14.3 是一款用于优化深度学习模型训练的Python库,支持PyTorch框架,提供高效的训练策略如弹性平均梯度下降等。 在使用深度学习优化库进行Linux与Windows系统下的编译安装时,有可能会遇到失败的情况。