python需要学习的知识多吗?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python需要学习的知识多吗?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
当然,Python需要掌握的知识有很多,具体如下:阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:html、CSS、javascript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful
API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:算法&设计模式
阶段八:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段九:机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十:Linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。 参考技术A 我感觉蛮多的,我反正是学一点忘一点
Python深度学习入门级知识详解
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库,如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下,《运用深度学习》(Grokking Deep Learning)通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。
《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元,这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识,这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元,无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式,因为Python有许多库,它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中,你的第一个人工神经元只接受一个输入,将其乘以一个随机权重,然后做出预测。然后测量预测误差,并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出,理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性,使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念,逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时,您将从普通的Python操作转移到Numpy,这是一个特别擅长并行计算的库,在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块,你就可以开始创建深层神经网络,这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时,您将了解激活函数,并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样,您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。
随着您越来越熟悉深度学习的基础知识,您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术,如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时,您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中,创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分,您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库,那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有,您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中,查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络,而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中,我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面,查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中,每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而,jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的,其中包含大量未注释的代码。
这在后面的章节中会变得尤其困难,因为代码会变得更长更复杂,在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题,教育材料的代码应该被分解成小单元格,并在关键区域包含注释。
此外,Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作,但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作,它汇集了一本书,既可以为初学者,也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意),“每个任务都有一个工具,每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上,对于许多问题,更简单的机器学习算法,如线性回归和决策树,将表现得和深度学习一样好,而对于其他问题,基于规则的技术,如正则表达式和几个if-else子句,将优于两者。
关键是,你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍,比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛,如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits,人工智能和深度学习Facebook组,或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的,并且在快速扩张,还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书,那么这是一个神奇旅程的开始。
以上是关于python需要学习的知识多吗?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章