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Produktbeschreibungen

STREET ONE ist seit 1983 ein Spezialist für Damenmode und bietet in den Bereichen Hosen amp; Jeans, Shirts amp; Blusen, Kleidern amp; Röcken sowie Jacken amp; Mänteln in modischen Designs in verlässlicher Passform und hochwertiger Qualität an.  Die Accessoires- und Taschenkollektionen runden den Look stilsicher ab! Mit klaren, trendgenauen und ausgesuchten Lieblingsstücken für einen lässigen und femininen Look, kreiert die Marke ein Easy-to-wear Feeling an 365 Tagen im Jahr! Das Street One Team lebt und liebt die Nähe zur Kundin – nur so gelingt es sie mit zwölf Kollektionen im Jahr immer wieder aufs Neue zu überraschen und genau das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt zu liefern. Den Anspruch, mit Mode glücklich zu machen verwirklicht das Team durch Hochwertigkeit und perfektem Tragekomfort.


Produktbeschreibung des Herstellers

STREET ONE

Die Vision, trendgenaue Mode zu kreieren, hatten die Unternehmensgründer der Marke Street One bereits 1983. Von damals bis heute füllt das gesamte Street One Team diese Vision mit Leben, Kreativität und Feingefühl für Trends. Aber auch mit viel Disziplin und klaren, durchorganisierten Prozessen. Denn nur so können zwölf Kollektionen im Jahr an mehr als 4.600 Verkaufspunkten in ganz Deutschland und Europa bereitgestellt werden.

Die Philosophie Für das Easy-to-wear Feeling an 365 Tagen – dafür steht die Marke Street One mit klaren, trendgenauen und ausgesuchten Lieblingsstücken für einen lässigen und femininen Look.

Das Street One Team lebt und liebt die Nähe zur Kundin – nur so gelingt es sie immer wieder aufs Neue zu überraschen und genau das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt anzubieten. Den Anspruch, mit Mode glücklich zu machen verwirklicht das Team durch eine hervorragende Qualität und perfekte Passformen.

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Style Anni Style Palmira Style Pania Style Layri Style Nette Style Bamika
Kategorie Basic-Top Kurzarmshirt 3/4 Arm Shirt Longtop Strickjacke Bluse
Material 48% Baumwolle, 48% Modal, 4% Elastan 50% Baumwolle, 50% Modal 50% Baumwolle, 50% Modal 95% Baumwolle, 5% Elastan 65% Polyester, 35% Viskose 100% Viskose
Details Unterziehtop mit breiten Trägern Basic Halbarm T-Shirt mit gedoppelter blickdichter Front Basic-Shirt mit gedoppelter blickdichter Front Langes Basic-Top mit breiten Trägern für einen geschützten Rücken Offener leichter Cardigan ideal als Überzieher Der feminine Ausschnitt und die Krempelfunktion der Ärmel, macht den Einsatz in Freizeit und Büro möglich
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Style Jane Style York Style York Style Yulius
Kategorie Jeanshose Jeanshose Jeanshose Stoffhose
Material 72% Baumwolle, 27% Polyester, 1% Elastan 63% Baumwolle, 23% Polyester, 12% Viskose, 2% Elastan 63% Baumwolle, 23% Polyester, 12% Viskose, 2% Elastan 98% Baumwolle, 2% Elastan
Fit Casual Fit, Middle Waist, Slim Legs Slim Fit, High Waist, Slim Legs Slim Fit, High Waist, Slim Legs Casual Fit, Middle Waist, Slim Legs
Details Bequeme Alltagsjeans in dunkelblauer Waschung, für Freizeit und Büro Körpernaher Schnitt mit hohem Figur schmeichelndem Bund Körpernaher Schnitt mit hohem Figur schmeichelndem Bund Bequemer Schnitt mit leichtem Glanz, ideal für Anlässe oder Büro

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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
>
  • 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 dh-7 Baumwoll-Tischdecken rechteckig, Jacquard-Muster Quaste Spi Scikit-image NetworkX AstroPy PsychoPy
    PyQuil statsmodels PyWavelets OpenCV graph-tool SunPy
    Zhjvihx Snooker 9 Balls Pool Queue Extension, White Billard Queu Xarray python-control Mahotas igraph SpacePy
    Seaborn PyGSP
    Bioinformatics Bayesian Inference Mathematical Analysis Chemistry Geoscience Geographic Processing Architecture & Engineering
    Yingyang Manschettenknöpfe für Herren, Smoking, Hemd, Schmuck, M PyStan DIQON Abs-Kühlergrill, Auto Wabengrill Stoßstangengrill Racing M Cantera Pangeo Shapely COMPAS
    Scikit-Bio PyMC3 DHCZZRS774 Beamer Halterung Projektorhalterung Wandhalterung Ein MDAnalysis Simpeg GeoPandas City Energy Analyst
    PyEnsembl ArviZ cvxpy RDKit ObsPy Folium Sverchok
    Sitzkissen mit Totenkopf-Motiv, quadratisch, Memory-Schaum, lang emcee Celebrity Cutouts Ryan Destiny (Yellow Dress) Pappaufsteller leb 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 Cirdora Elektrisch Beheizte Schuheinlagen, Fußwärmer, USB Beheiz. 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, 8500W Elektro-Durchlauferhitzer Instant Tankless Konstanttempera, Holoviz, Vispy, Napari, and Sichtschutzrollo Seitenzugrollo Kettenzugrollo Rollo Sichtschutz, to name a few.

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