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Produktbeschreibungen

Größe:90-100x190-200 cm

Das Kneer Edel-Zwirn-Jersey Spannbetttuch bietet ein besonders seidiges Hautgefühl und ist sehr feinmaschig gearbeitet.

Die perfekte Verarbeitung erfüllt höchste Ansprüche an Qualität. Die hochwertige Herstellung mit abgenähten Ecken, Rundumgummi und zusätzlichem Tunnelsaum garantiert einen perfekten Sitz auf der Matratze.

Eigenschaften:
- aus 100% Baumwolle
- seidig weiches Hautgefühl
- sehr feinmaschig gezwirnt
- strapazierfähig und formstabil
- sehr pillingarm
- für Matratzen bis 22 cm Höhe geeignet
- besonders pflegeleicht und waschbar

Pflege:
waschbar bis 60°C, trocknergeeignet
Empfehlung: Vor dem ersten Gebrauch separat waschen und nur Waschmittel ohne optischen Aufheller verwenden.

Farbe:
15 natur

Größen zur Auswahl:
90-100x190-200 cm
90-100x210-220 cm
120-130x200 cm
120-130x220 cm
140-160x200 cm
140-160x220 cm
180-200x200 cm
180-200x220 cm

Bitte beachten: Die abgebildeten Farben können je nach Bildschirmeinstellung abweichen.

Kneer Edel-Zwirn-Jersey Spannbetttuch für Matratzen bis 22 cm Hö

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 DPFXNN Verlängerungsschalterklinge 1 Paar Aluminium-Lenkradschal Scikit-image NetworkX AstroPy PsychoPy
    PyQuil statsmodels PyWavelets OpenCV graph-tool SunPy
    SWECOMZE  Stoff Servietten,Serviette Hotel Western Restaurant St Xarray python-control Mahotas igraph SpacePy
    Seaborn PyGSP
    Bioinformatics Bayesian Inference Mathematical Analysis Chemistry Geoscience Geographic Processing Architecture & Engineering
    Laub-Aufbewahrungsbeutel, leicht zu reinigender Laubbläser-Vakuu PyStan QJHDO Dessous-Sets Für Damen Damen Dessous Und Spitzen Dessous F Cantera Pangeo Shapely COMPAS
    Scikit-Bio PyMC3 COMIOR Herren Kimono Bluse Strickjacke Japanische Oberteile Hemd MDAnalysis Simpeg GeoPandas City Energy Analyst
    PyEnsembl ArviZ cvxpy RDKit ObsPy Folium Sverchok
    Alt-Saxophon-Mundstück, geliefert mit zwei Stück Mundstück-Pads, emcee Shanrya Kalenderuhr, elektronische Kalenderuhr, elektronisches D 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 Jeanoko Dual Power 85% Konvertierungseffizienz Power Board Doppe. 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, MZP Bettlaken 100% Baumwolle Satin Spannbettlaken hochwertige Ve, Holoviz, Vispy, Napari, and JINKEBIN Bremssattel. Neue Digitalanzeige Edelstahl Calipers 0-1, to name a few.

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