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实用性:能用一行代码,何必用十行呢?
(我们的定位通常都是工程师,而非科学家,能干活更重要)
Python
工具库:这些简直太多了,基本上你能想到的现在都有了
(我们常用的:
Numpy
,
Pandas
,
Matplotlib
,
Scikit-Learn
,
tensorflow
)
大家都在用,各大公司开源工具库都有
Python
接口,并且都是主流,我们
实际干活很大程度上都是使用这些库帮助我们完成任务
AI
时代
Python
和这些库怎么配置?
常规套路:
1.
安装
2.
环境变量
3.
用什么库去看配置文档自己安
(这个是程序员的常规套路了,但是刚转行的同学会弄个大半天)
大礼包:
,傻瓜式安装,解决上述问题
(还给我们赠送了
notebook
写代码环境,库安装工具等)
为什么建议使用
Notebook?
主要原因在于它不光能写代码,还可以做笔记
尤
其是
代
码
需
要
一
步
步
执
行
的
时
候
,
可
以
得
到
每
一
步
结
果
并
保
留下
来
,
在
可视化展示方面就更方便了!
AI
时代
如何学
Python
呢?
有其他语言基础:简单过一遍语法,直接上手应该没什么问题
第一门语言:初级内容便学边写,高级内容暂时不需要
(我觉得语言只是一门工具,不需要先都学彻底了才能干活,边做事
边学习应该会更加深理解,忌光看书不练习)
Python
这么多库,这么多函数,我需要都记下来吗?
(其实这些依旧是工具,记它干嘛?我觉得重点在于知道每个库能做什么
,大概用哪个函数,等实际用的时候还是需要查一查
API
的,这么多参数
都记下来不太切合实际,动手查的能力也很重要)
AI
时代
人工智能我该怎么学呢?
人工智能是一个很大的圈子,但是基础必然是
机器学习
什么是机器学习呢?说白了就是你告诉机器你想做什么?并且给它一堆数据
让它去模仿着做!
(比如,咱们上高中,老师会告诉我们一个目标就是考高分,然后给我们一堆
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机器学习需要什么?算法,数据,程序,评估,应用
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