大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux下的深度学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Linux下的深度学习的解答,让我们一起看看吧。
python有哪些用途?
Python属于一种语言类型,它可以做系统编程,图形处理,数学处理,文本处理,数据库编程,网络编程,Web编程,多媒体应用等。
北京优就业有完整的Python培训体系,优雅的教学环境,苹果电脑一体机的设备,保障复杂项目的顺利实施。完整的教学体系,保证学习到扎实的基础。强大的公司背景,保障后续的高薪就业。
我个人觉得它的用处在下面几处:
一、协助完成工作:比如你要进行复杂的数学计算,它几十行代码就能帮你解决,而且语法简洁易懂。我是做IT运维的,经常会写些程序简化工作流程。
二、数据分析:它有很强大的图形库,可以画出多种分析图形,例如饼状图,柱状图等。然后还可以做复杂的数据处理,也就是我们说的大数据分析。
三、人工智能:这个就不用多说了吧,类似alphago,自动驾驶等。这个我几乎用不到。
四、图像分析:举几个例子:车牌识别、花的种类分类等,这个我用的少,做的最多的就是纸质的单据扫描成文字内容。
这个就多啦,Python作为一门胶水型语言,语法简单,易学易懂,应用范围非常广,下面我简单介绍一下:
这是Python目前火起来的一个主要原因,Python提供了许多用于机器学习的模块,像tensorflow,scikit-learn等,内置了大量机器学习算法,包括回归、分类、聚类、降维等,可以很方便的构建机器学习模型,因此在机器学习方面有着非常好的应用前景:
这也是Python应用比较多的一个方便,为了更方便、快捷的处理数据,Python提供了许多用于数据处理的模块,像numpy,scipy,pandas等,可以便捷的处理各种类型的文件(包括txt,csv,excel等),科学计算(线性代数、矩阵计算等)也非常方便,因此在数据处理方面也有着不错的应用:
针对数据可视化,Python也提供了非常多的模块,像matplotlib,seaborn,pyecharts等,可以绘制出各种各样漂亮的图片,种类繁多,样式新颖,对于想快速可视化数据的朋友来说,Python也是一个非常不错的选择:
这也是Python应用比较多的一个方面,针对Web开发,Python也提供了许多框架和模块,有轻量级的Flask,Tornado,也有重量级的Django,可以满足大部分网站开发的需求,因此在Web开发这项来说,Python也有着一席之地:
桌面GUI应用范围非常广,针对这个方面,Python也提供了许多用于GUI开发的模块,像tkinter,easygui,kivy,wxpython,pyqt等,可以满足大部分桌面应用程序开发,虽但说不是自身的一个强项,但也有着不错的应用:
Python是一种高级编程语言,具有广泛的应用。它可以用于开发Web应用程序、数据分析、人工智能、机器学习、科学计算、自动化测试、网络爬虫等领域。Python拥有简洁的语法、丰富的功能库和大量的第三方模块,使其成为编写可读性强、可维护性好的程序的理想选择。Python还支持跨平台[_a***_],适用于Windows、Mac和Linux等操作系统。无论是初学者还是专业开发人员,都可以利用Python快速构建各种应用程序。
很高兴回答这个问题。我是【T型成长】
作为如今人工智能、机器学习、云计算、大数据、物联网、机器人等一些最有前途的技术背后的主要语言,Python这几年发展迅猛。
Python语言虽然是30岁的大叔级编程语言,但是近年来Python语言变得越来越流行,在TIOBE编程语言指数排行榜中, 2019 年度编程语言排行榜Python名列第三位。Python语言简单易学,利用众多的优秀模块可以快速延伸到任何领域,同样一项工作C语言可能要1000行,java要100行,Python可能只要10行,从而让开发者有更多的时间从工具层面上升到对数据的分析、对行业的思考层面上来。
我们来看看Python可以用在那些方面?
Python爬虫是用Python编程语言实现的网络爬虫,主要用于网络数据的抓取和处理,相比于其他语言,Python是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言,大量内置包,可以轻松实现网络爬虫功能。
Python爬虫可以做的事情很多,如搜索引擎、***集数据、广告过滤等,Python爬虫还可以用于数据分析,在数据的抓取方面可以作用巨大!
Python爬虫应用领域广泛,在网络爬虫领域处于霸主位置,Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架的应用,可以实现爬行自如的功能,只要您数据抓取想法,Python爬虫均可实现!
人工智能技术与python息息相关,提到人工智能就一定会提到Python。当我们重点把python编程技术学好,还担心人工智能之路不能长久吗?目前之所以会有这种担心,无外乎是因为人工智能技术的不成熟。
其实Python是一种动态的、面向对象的脚本语言,开始时是用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。而人工智能通俗讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化。
Python 的优势在于***丰富,拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施,建立了非常良好的生态环境,吸引了大批科学家以及各领域的专家使用。Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确,而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。
新入学研究生想学大数据与人工智能方向,学习路线是怎么样的?谢谢您?
要从事大数据与人工智能的学习与研究,首先要对大数据、人工智能的基本概念、研究范畴有一个概要性的认识。然后明确自己的学习目标,制订为实现这个目标的学习路线,按照既定路线有计划地进行学习。下面将围绕这几个方面进行介绍。
一、大数据的基本概念
数据是事实或观察的结果,不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。
大数据具有5V特点,即:Volume(数据量非常大)、Velocity(产生数据的速度非常高)、Variety(数据形式多样)、Value(数据价值密度低)、Veracity(数据具有真实性)。
大数据的起始计量单位至少是PB(1000多个TB)、EB(100多万个TB)或ZB(10亿多个TB)。数据类型包括网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等,种类繁杂。
由于大数据的量非常大,具有结构化、半结构化、非结构化特征,无论从储存、计算等方面,传统的方法已难以处理。这就需要发展专门用于大数据处理的技术、系统、方法。
二、人工智能的基本概念
人工智能是对以人类为主的自然智能的功能、结构的模拟和延伸。要了解机器学习和人工智能,首先应知道什么是自然智能。
自然智能主要指人类智能,也包括一些生物的群体智能。对于人类智能,普遍认为应包括以下几种能力。
1. 通过眼睛、耳朵、鼻子、身体表面的末梢神经来感知与认识客观事物、客观世界与自我的能力;
人工智能建立在以线性代数和概率论为骨架的基础数学上,通过简单模型的组合实现复杂功能。在工程上,深度神经网络通常其复杂的参数让人望而却步;可在理论上,其数学原理却具有更好的可解释性。
作为一名研究生导师,同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向,所以我来回答一下这个问题。
首先,大数据虽然与人工智能有紧密的联系,但是大数据方向与人工智能方向有较为明显的区别。大数据方向往往致力于数据价值化,涉及到数据***集、数据整理、数据分析(挖掘)、数据呈现等内容,另外还涉及到大数据平台研发和大数据应用研发。
人工智能研究的细分方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学,另外人工智能按照行业领域划分还可以选择智慧医疗、智慧出行、智慧城市、智慧金融、智能装备、智慧教育等方向。从技术体系结构上来看,人工智能与物联网、云计算、大数据、边缘计算也都有比较紧密的联系。
对于刚入学的研究生来说,从大数据开始学习然后再进入人工智能领域也是可以的,比如从大数据分析转向机器学习就是比较常见的选择。从大数据分析转向机器学习可以按照以下学习路线展开学习步骤:
第一:系统学习一下算法知识。通常大数据方向的研究生在研二的时候会进驻项目组,具体的研发内容要根据导师的安排来进行,而在研一期间一定要做好基础知识的深入学习,其中算法知识就是比较重要的内容。无论是从事大数据还是人工智能,算法知识都是重要的基础。
第二:学习一下大数据平台知识。学习大数据平台知识能够锻炼自身的动手实践能力,同时也能够积累一定的开发经验。大数据平台可以从Hadoop开始学起,然后系统的学习一下编程语言,可以选择Java或者Python,目前可以重点关注一下Python。
第三:***用机器学习的方式完成数据分析。机器学习是目前进行数据分析的两种主要方式之一,通过***用机器学习的方式实现数据分析包括数据整理、算法设计、算法实现、算法训练和算法应用几个步骤。实验可以从比较常见的算法开始,比如kNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
到此,以上就是小编对于linux下的深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux下的深度学习的2点解答对大家有用。