python切片詳解 人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎?還會用到哪些語言?
人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎?還會用到哪些語言?作為多年的實踐者,我想說的是,Python和人工智能是兩個完全不同的概念。Python只是一種編程語言,而人工智能是一種科學(xué)方法,主要研究如何通過
人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎?還會用到哪些語言?
作為多年的實踐者,我想說的是,Python和人工智能是兩個完全不同的概念。Python只是一種編程語言,而人工智能是一種科學(xué)方法,主要研究如何通過計算機(jī)實現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計算機(jī)編程語言,可以作為實現(xiàn)人工智能的編程工具,但它并不是唯一的選擇。
首先簡單介紹一下人工智能的實現(xiàn)方法。目前,主要有兩所學(xué)校。
一個是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí),也就是說,近年來,隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍,它又流行起來了(之所以再次被使用,是因為它流行了一段時間,后來遇到技術(shù)瓶頸時就沉寂了)。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展,Google開源的tensorflow庫受到了廣大研究人員的青睞,它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)和實驗。python作為tensorflow的編程語言,自然成為研究人員必不可少的工具。此外,F(xiàn)acebook的開源項目pytorch也是一個優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它還使用Python作為開發(fā)語言,為Python添加了許多用戶。實際上,也有很多語言可以用于人工智能開發(fā),比如MATLAB和C/C,它們也被廣泛使用,但是編程過程會稍微復(fù)雜一些。
另一種實現(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術(shù),正是因為近年來,深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展,其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實現(xiàn)模式中使用的編程語言是LISP和Prolog。
另外,我想提醒你,如果你想學(xué)習(xí)人工智能,僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),從線性代數(shù),概率過程,到微積分,甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識,就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語言實現(xiàn)的,就簡單多了。當(dāng)然,Python是一個不錯的選擇。它比其他語言更簡單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書館支持。
學(xué)python編程難嗎?
你好,我很高興回答你的問題。
作為Python用戶,讓我們談?wù)剛€人感受。在工作中,我總是嘗試用Python來代替shell,以便結(jié)合實際操作加深我的印象。下面是我的學(xué)習(xí)過程,了解學(xué)習(xí)python是否困難。
最后,我們可以根據(jù)自己的興趣選擇合適的開發(fā)框架來實現(xiàn)一些主要的功能需求。如scratch-crawler框架、Django框架、flash框架等,通過各種框架的使用,可以提高開發(fā)效率。隨著我們自己項目的積累,python編程不再困難。
一開始一切都很困難。作為一種非常流行的語言,Python非常容易使用。然而,要走得更遠(yuǎn),我們還需要繼續(xù)深入研究。困難的程度取決于你付了多少錢。
好吧,就這些。我希望我的回答能幫助你。
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python編程到底好不好學(xué)?
首先,答案是肯定的,python語言相對容易學(xué)。!簡單易懂的語法是Python語言的一個重要特性,學(xué)習(xí)Python語言幾乎不需要任何基礎(chǔ),所以Python是孩子們常用的編程語言之一。
Python語言是函數(shù)式語言和面向?qū)ο笳Z言的典型結(jié)合,因此編寫Python代碼非常靈活和直接。它與純面向?qū)ο笳Z言(如Java)有很大的不同。也許這也是Python語言受程序員歡迎的原因,因為沒有人想變得復(fù)雜。Python語言比較簡單,但也體現(xiàn)在豐富的“庫”中。Python為各種通用開發(fā)領(lǐng)域準(zhǔn)備了豐富的庫。只要導(dǎo)入這些庫,就可以很容易地使用它們。
盡管Python語言簡單易學(xué),但它有廣泛的應(yīng)用和相對完善的語言生態(tài)。目前,python語言廣泛應(yīng)用于web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)(數(shù)據(jù)分析)、人工智能開發(fā)(機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理)、嵌入式開發(fā)等領(lǐng)域。相信隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的不斷發(fā)展,Python語言未來的發(fā)展空間還是非常廣闊的。
當(dāng)然,用Python語言也可以編寫非常復(fù)雜的程序,特別是在人工智能領(lǐng)域,用Python來完成算法的實現(xiàn)過程比較復(fù)雜。許多開發(fā)團(tuán)隊已經(jīng)將算法設(shè)計與算法實現(xiàn)分開。從事算法實現(xiàn)的工程師往往需要通過Python等語言實現(xiàn)算法設(shè)計器的設(shè)計方案。這一過程往往是困難的,算法實現(xiàn)工程師需要有一個堅實的算法基礎(chǔ)。當(dāng)然,目前很多算法工程師團(tuán)隊需要同時完成算法設(shè)計和算法實現(xiàn),這似乎是目前的發(fā)展趨勢。
Python對普通人有什么實際用處?
Python語言其實很慢,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢?
對于那些使用過多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java、Java,然后轉(zhuǎn)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),我想談?wù)勎业目捶ā?/p>
首先,Python真的很慢嗎?我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。
那么為什么要使用Python呢?如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù),兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是,如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù),Python只會循環(huán)十幾次,剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要?一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。
Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù),借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算,gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此,它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。
好好想想。同樣的性能,代碼只有CPP或Java的三分之一或更少,不是很吸引人嗎?