回答:python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体：...
ivan_qhz
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回答:1、web应用开发网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。类似平台如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得...
edagarli
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回答:Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一个基本架构，别人已经替你搭建好了基本结构，你只需要按自己需求，添加内容就行，不需要反复的造轮子，可以明显提高开发效率，节约时间，python的框架很多，目前来说有web框架，爬虫框架，机器学习框架等，下面我简单介绍一下这3种基本框架，主要内容如下：1.web框架，这个就很多了，目前来说，比较流行的有3种，分别是Django，Tornado和Flask，下面简单介绍一下这3个框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每...
lansheng228
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...zon S3存储器，并将data/raw/目录推送过去；也可以创建一个Python包来访问外部网站；创建docs/data.rst目录，指定SQL服务器、S3存储器和外部网站。 源数据中包含不断更新的网站日志。可以使用ELK stack 并配置网站以流式传输新日志。...
...为CDA数据分析研究院原创作品,转载需授权 1.为什么选择Python进行数据分析？ Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像...
...习 一、为什么机器学习重要 SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 机器学习简介 SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科学计算工具 SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估计器接口回顾 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学...
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 上一篇和大家分享了一个入门数据分析的一个小项目 北京二手房房价分析，链接如下： 入门Python数据分析最好的实战项目（一） 文章在sf发布之后看到有不少...
...数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己...
...ngmastery... Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 时间序列预测问题是一种困难类型的预测建模问题。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间的序列相关性的复杂性。 设计用于处理序列依赖...
Background Subtraction BackgroundSubtractorMOG MOG算法，即高斯混合模型分离算法，它使用一种通过K高斯分布的混合来对每个背景像素进行建模的方法(K = 3-5） import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt cap = cv2.VideoCapture(test.mp4)...
一周没写文了，之前干什么去了呢？本周前半部分卡在画图了，然后1/3的时间在处理数据，处理数据是我目前在画图和机器学习上一个重大的障碍，python处理各种报错各种不适合，等我学会了kettle和spark你再来堵我呀
...的，主要是来给大家去做一个相关的自我介绍，介绍关于python是怎么进行数学建模的，怎么使用Matpolibd呢？具体的使用方法是什么呢？下面就给大家详细的去做一个解答。 Matplo...
...槛，但另一方面它们背后的功能是可以被编程取代的，而Python在数学和数据科学领域的流行，也是逐渐取代这些软件的一个过程。 在职业方面，精算师、金融工程、商业分析、数据分析师、数据挖掘、数据建模、量化工程师、...
目录0 环境1 引言2 思路 3 图像分类 4 总结 0 环境 Python版本：3.6.8 系统版本：macOS Mojave Python Jupyter Notebook 1 引言 七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经...
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 前情回顾 上一篇是数据挖掘的前戏，主要目的是认识数据特征、判断特征重要性、观察数据异常，掌握数据间联系。本篇将继续上一篇分析进行数据挖掘建模...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
