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
|
808人阅读
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
|
633人阅读
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
|
629人阅读
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
|
501人阅读
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
|
562人阅读
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
|
603人阅读
...地址：https://www.jianshu.com/p/c23... 计划现将 tensorflow 中的 Python API 做一个学习，这样方便以后的学习。原文链接 该章介绍有关稀疏张量的API 稀疏张量表示 对于多维稀疏数据，TensorFlow提供了稀疏张量表示。稀疏张量里面的值都...
（代码基于tensorflow 1.14 cpu版本，读者需要具有良好的python基础和线性代数知识） 第三章主要介绍TensorFlow的计算模型、数据模型和运行模型，对TensorFlow的工作原理能有一个大致了解。 TensorFlow程序一般分为两个阶段。第一阶...
...，我们可以使用以下代码将其升维为(3,1)的二维张量： python import tensorflow as tf # 创建一维张量 a = tf.constant([1, 2, 3]) # 将一维张量升维为二维张量 b = tf.expand_dims(a, axis=1) print(a.shape) # 输出(3,) print(b.shape) # 输出(3, 1) ...
...地址：https://www.jianshu.com/p/e3a... 计划现将 tensorflow 中的 Python API 做一个学习，这样方便以后的学习。原文链接 该章介绍有关神经网络构建的API 激活函数表示 在神经网络中，我们有很多的非线性函数来作为激活函数，比如连续...
...张量。例如，以下代码创建了一个形状为(2, 3)的张量： python import tensorflow as tf x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 2. 变量（Variables） 变量是在TensorFlow中用于存储和更新模型参数的对象。在训练过程中，模型的参数会不断地被更...
... Tersor Ranks, Shapes, and Types 阶（Ranks） 秩／阶 数学名称 Python实例 0 标量 s = 483 1 向量 v = [1., 2., 3.] 2 矩阵 m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 3 3-Tensor t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12...
... 年由 UC Berkeley 启动。优点：快速支持 GPU漂亮的 Matlab 和 Python 接口缺点：不灵活。在 Caffe 中，每个节点被当做一个层，因此如果你想要一种新的层类型，你需要定义完整的前向、后向和梯度更新过程。这些层是网络的构建模块...
...。以下是一个简单的TensorFlow程序，它将两个张量相加： python import tensorflow as tf # 创建两个张量 a = tf.constant([1.0, 2.0]) b = tf.constant([3.0, 4.0]) # 计算两个张量的和 c = tf.add(a, b) # 创建一个会话 sess = tf.Session() # 运行计算图...
...地址：https://www.jianshu.com/p/d05... 计划现将 tensorflow 中的 Python API 做一个学习，这样方便以后的学习。原文链接 该章介绍有关常量张量，序列操作，随机数张量的API 常量张量 Tensorflow提供了很多的操作，去帮助你构建常量。 tf....
...和关闭函数：sess = tf.Session() sess.run() sess.close()（2）利用python的上下文管理机制，将所有的计算放在with中，with tf.Seesion() as sess:sess.run()另外：在设定默认会话之后，可以通过Tensor.eval()函数计算张量的取值：sess = tf.Session() with sess...
...地址：https://www.jianshu.com/p/4da... 计划现将 tensorflow 中的 Python API 做一个学习，这样方便以后的学习。原文链接 该章介绍有关数学符号操作的API 第一部分 第二部分 减少元素操作 TensorFlow提供了一些操作，你可以用它来执行常...
...可以定义一个计算图来实现一个简单的线性回归模型： python import tensorflow as tf # 定义输入和输出张量 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) # 定义模型参数 W = tf.Variable(...
...ector。•添加Dataset.list_files API。•为云TPU引进新的操作和Python绑定。•添加与tensorflow-android相对称的TensorFlow-iOS CocoaPod。•引入集群解析器（Cluster Resolver）的基本实现。•统一TensorShape和PartialTensorShape的内存表示。因此，张量现...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
