pythonc知乎

Ⅰ 深度學習 python怎麼入門 知乎

自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。

《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。

隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。

這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。

關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。

Ⅱ 如何用Python實現與知乎相關的某些小腳本+某些福利的獲取

如何用Python實現與知乎相關的某些小腳本+某些福利的獲取
首先不問是不是，而直接問為什麼，都是不負責任的論調。
C++的第三方庫和Python的第三方庫幾乎一樣多，主要原因是基於C++的應用場景和C++的c語言基礎，大量遺留的特定行業 C 語言介面，以及C++通用庫（比如Boost）涵蓋一般編程任務的各個方面。
關鍵是 Python 的第三方擴展庫大量的是基於 C/C++ 庫的，比如 Python 對各種 DBMS 的介面API。
最後，Python 和 C/C++ 不能橫向對比，他們的使用場景不同，而且在實際的產品中通常是一種高效的編譯性語言（如C/C++）+ 一種靈活的腳本性語言（如Python、Javascript）相組合的而發揮它們各自的優勢，可以參考流行的游戲引擎中腳本子系統的實現，還有像 3ds Max、SketchUp 這種 3D 製作軟體的腳本系統擴展。

Ⅲ python好學嗎 知乎

首先，對於初學者來說學習Python是不錯的選擇，一方面Python語言的語法比較簡單易學，另一方面Python的實驗環境也比較容易搭建。
學習編程是一定需要老師的，我不信誰能無師自通把Python學得多好。至少著急就業的人肯定不會，沒人指導很難學成。那麼學習Python編程語言難嗎?其實學Python不難,比起C語言、C#、 C+ +和JAVA這些編程語言相對容易很多。學習Python編程語言，動手實踐是一件非常愉快的事情。
下面給新手學習Python一些建議：
1、先買一本自學用的Python書籍,不要看電子書。
2、對Python基礎數據類型有個了解。
3、學會各種類型的操作方法。
4、了解函數和類的概念。
5、動手實踐,找小項目練習。
如果你決定了要學習Python技術，就是為了以後能有個高薪工作，而且你對自己學習Python還很自信，建議參加專業的學習。因為你對於工作的迫切需求，你肯定不會像大學那樣貪玩不學習，你會極其認真。

Ⅳ 如何學習python知乎

對於Python的學習人員需要掌握以下技術。
1.網路編程。
網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的"基石"。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
2. 爬蟲開發。
將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。爬蟲開發項目包含跨越防爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
3.Web開發。
Web開發包含前端以及後端兩大部分，前端部分，帶你從"黑白"到"彩色"世界，手把手開發動態網頁;後端部分，帶你從10行代碼開始到n萬行來實現並使用自己的微型Web框架，框架講解中涵蓋了數據、組件、安全等多領域的知識，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
4. IT自動化開發。
IT運維自動化是一組將靜態的設備結構轉化為根據IT服務需求動態彈性響應的策略，目的就是實現減少人工干預、降低人員成本以及出錯概率，真刀真槍的帶你開發企業中最常用的項目，從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等多個層面接觸真實的且來源於各大互聯網公司真實案例，如:堡壘機、CMDB、全網監控、主機管理等。
5. 金融分析。
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，手把手帶你從金融小白到開發量化交易策略的大拿。學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如"雙均線"、"周規則交易"、"羊駝策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，讓夢想照進現實，進入金融行業不再是個夢。
6. 人工智慧+機器學習。
人工智慧時代來臨，率先引入深度機器學習課程。其中包含機器學習的基礎概念以及常用知識，如:分類、聚類、回歸、神經網路以及常用類庫，並根據身邊事件作為案例，一步一步經過預處理、建模、訓練以及評估和參調等。人工智慧是未來科技發展的新趨勢，Python作為最主要的編程語言，勢必有很好的發展前景，現在學習Python也是一個很好的機會。

Ⅳ python語言有什麼優勢呢,和C++相比有有什麼不同

Python 是腳本語言，也就是中間件語言，其內核仍然是純 c 的性能表達的，而主要性能消耗在腳本的實時編譯上。
而對比c，同樣的功能，python可以表達比c更加精煉，當然犧牲了一些性能。
如果確實對某個模組性能不滿意，還可以使用 c 編寫 Python 模塊為其加速。
面對一些並不需要過多性能而可以獲得更快捷的開發速度，Python的優勢完全可以蓋過「劣勢」。
可以說，Python基本完美。

例如知乎就是使用 Python 製作的。
Google 的許多頁面也是使用 Python 進行渲染的。
轉載：http://www.hu.com/question/19600126

Ⅵ c/c++擴展python，採用回調機制，怎麼回傳函數

屬於混合編程的問題。較全面的介紹一下，不僅限於題主提出的問題。以下討論中，Python指它的標准實現，即CPython（雖然不是很嚴格）本文分4個部分C/C++調用Python（基礎篇）—僅討論Python官方提供的實現方式Python調用C/C++（基礎篇）—僅討論Python官方提供的實現方式C/C++調用Python（高級篇）—使用CythonPython調用C/C++（高級篇）—使用SWIG練習本文中的例子，需要搭建Python擴發環境。具體細節見搭建Python擴發環境-蛇之魅惑-知乎專欄1C/C++調用Python（基礎篇）Python本身就是一個C庫。你所看到的可執行體python只不過是個stub。真正的python實體在動態鏈接庫里實現，在Windows平台上，這個文件位於%SystemRoot%\System32\python27.dll。

Ⅶ python作為腳本語言和c/c++ 等語言的優勢和劣勢在哪裡地方python比較成熟用途在哪裡方面

Python 是腳本語言，也就是中間件語言，其內核仍然是純 c 的性能表達的，而主要性能消耗在腳本的實時編譯上。
而對比c，同樣的功能，python可以表達比c更加精煉，當然犧牲了一些性能。
如果確實對某個模組性能不滿意，還可以使用 c 編寫 Python 模塊為其加速。
面對一些並不需要過多性能而可以獲得更快捷的開發速度，Python的優勢完全可以蓋過「劣勢」。
可以說，Python基本完美。

例如知乎就是使用 Python 製作的。
Google 的許多頁面也是使用 Python 進行渲染的。

Ⅷ python程序員需要懂c語言嗎 知乎

不需要啊，你只要掌握了Python就好了啊，重點不在語音，而在編程的思想

Ⅸ python和c先學哪個

在知乎上看到這樣一個話題：對於初學者而言Python和C先學哪個好？有人覺得應該從C語言開始入門，原因如下：（推薦學習：Python視頻教程）
1、C語言是你上大學第一門接觸的編程語言，可見它的重要性。
2、C語言是一種面向過程的語言，而Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言。而你需要先了解什麼是面向過程，然後去了解什麼是面向對象。
3、C語言是基礎，可以這樣說，如果你把C語言學透徹了，那你學其他的語言就簡單多了，可謂是一通全通。
也有人覺得應該從python開始入門，原因如下：
1、如果使用C入門編程，能更好地掌握編程基礎，理解代碼運行原理，但是學習c比較枯燥，很難迅速見到成效，可能會打擊學習的積極性。
2、使用python見效快，但是因為大部分使用高級介面，所以對底層實現方面可能就比較模糊，但是也可等學完python之後再學習C去補上。
3、現在國外教初學者編程都換python了，C是偏低層的，細節多，不易學。學python，你現在想做的東西，用python都可以很快很方便的實現。
C語言程序設計是我們的專業基礎課，但是C語言本身卻是一個非常強大的工具，它是到目前為止最為廣泛使用的工具。
而Python 是一種通用的腳本開發語言，比其他編程語言更加簡單、易學，其面向對象特性甚至比Java、C#、.NET更加徹底，因此非常適合快速開發。
據Apache 2018 年度報告顯示，從項目使用的代碼語言的分布來看，Java 第一，占所有項目的 58％，第二位是 C，第三位是 Python，第四位和第五位是 C++ 和 Javascript，兩者差距不大。
總結下來就是：學C語言難而python簡單，但是先學C語言能更好打基礎。畢竟，要做程序員，你不能只會一門語言，大多數程序員都需要會至少三門語言的。
其實對於初學者來說，那毫無疑問先學C語言百利而無一害。 如果還不確定以後的路想怎麼走，那無所謂先學Python還是C，如果確定了不想走技術路線，那麼請先從Python開始。
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Ⅹ python有哪些種類 ipython numpython cpython 知乎

IPython與標准Python的最大區別在於： ipython是一種工具，會對命令提示符的每一行進行編號。 python是語言，ipython也是基於python開發的。