h5py

数据处理插件 h5py 2.7，开源且易用，帮助您处理大型数据集。

这份代码实现了经典的Lenet卷积神经网络，只需修改数据读取路径即可轻松运行。

《Biostatistical Analysis 5th》由J. H. Zar编写，是一本详尽的统计学书籍，涵盖了生物统计分析的基本原理和方法，适用于相关领域的学习和研究。通过本书，读者可以系统地了解生物统计的理论和实践，掌握数据分析的技巧。

讨论了一个基于H5的宿舍管理系统的数据库课程设计，包括毕业设计所需的相关数据库语句。

h5口红开源第四版已完成测试，引入超前玩法，带来全新体验。

Mat2py 是一款编译器，可以将 Matlab 脚本转换为 Python 代码，以便在 Python 环境中直接运行。它由一个用于 Matlab 脚本语言的词法分析器和解析器、一个用于生成相应 Python 代码的代码生成器三个主要组件组成。在许可下，您可以单独使用其中某些部分在自己的项目中。目前 Mat2py 项目处于非常早期的版本，欢迎任何反馈。

大数据辅助插件下载six-1.9，提供便捷下载，使用简便，无需限制。

大数据辅助插件 requests 2.18.4 版本，欢迎使用。

TPC-H基准测试（TPC-H）是一种决策支持基准测试。它包括一套面向业务的即席查询和并发数据修改。所选的查询和数据库中的数据具有广泛的行业相关性，同时保持实施的易度。该基准测试展示了处理大数据量的决策支持系统；执行复杂度高的查询；为关键业务问题提供答案的能力。

Redis Python 客户端，给你了一个高效、简便的方式与 Redis 进行交互。作为一个高性能的键值存储系统，Redis 在缓存、消息队列、实时等场景里应用广泛。而通过`redis-py`，你可以在 Python 中方便地进行 Redis 操作。你只需要简单地安装它，就能连接到 Redis 服务器，进行如字符串、哈希、列表等数据类型的基本操作。如果你有缓存需求，像计数器、存储用户数据等功能，`redis-py`适合。你可以通过它实现各种常见的 Redis 数据类型操作，像设置和获取键值、推入和弹出列表元素等都可以轻松搞定。而且，`redis-py`还有良好的文档支持，使用起来也比较直观。