為什么有些算法崗位，需要用C 而不是python？C/C是一種相對(duì)低級(jí)的語(yǔ)言，它可以很好地控制CPU/內(nèi)存和其他計(jì)算機(jī)資源，尤其是硬件。在算法運(yùn)算最精細(xì)的時(shí)候使用它們是很自然的。但它們的優(yōu)點(diǎn)也是缺點(diǎn)

為什么有些算法崗位，需要用C 而不是python？

C/C是一種相對(duì)低級(jí)的語(yǔ)言，它可以很好地控制CPU/內(nèi)存和其他計(jì)算機(jī)資源，尤其是硬件。在算法運(yùn)算最精細(xì)的時(shí)候使用它們是很自然的。

但它們的優(yōu)點(diǎn)也是缺點(diǎn)。精細(xì)的操作自然需要精細(xì)的編程，精細(xì)的編程自然需要復(fù)雜的語(yǔ)言設(shè)置，比如什么是指針，什么是指針函數(shù)，什么是函數(shù)指針當(dāng)你理解了這些概念，你可能就沒(méi)有編寫代碼的沖動(dòng)了。更重要的是，如果你想編寫高性能的代碼，你必須精通這些概念

Python的一個(gè)非常重要的特性就是所謂的“粘合語(yǔ)言”，也就是說(shuō)它可以將用不同語(yǔ)言編寫的代碼模塊組合起來(lái)，然后通過(guò)Python調(diào)用它們。實(shí)際上，大多數(shù)算法庫(kù)都是用C/C語(yǔ)言編寫的，然后提供Python接口供用戶使用。畢竟，大多數(shù)人只需要知道如何調(diào)用封裝的算法。但是如果你想實(shí)現(xiàn)你自己的算法，你必須知道C/C

例如，Python就像一個(gè)電視遙控器，C/C就像遙控器中的電路板。通常，如果你想換臺(tái)，只需按一下按鈕。但有一天你只需要一個(gè)將屏幕旋轉(zhuǎn)90度的功能，遙控器沒(méi)有這個(gè)功能，但可以通過(guò)卸下遙控板，插入幾個(gè)組件來(lái)實(shí)現(xiàn)。你是做什么的？

人工智能和python是什么關(guān)系？

人工智能是一個(gè)大概念，具體落地人工智能項(xiàng)目會(huì)聯(lián)系機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，這些框架大多是基于Python開(kāi)發(fā)的，所以為了進(jìn)一步人工智能項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)，Python語(yǔ)言的學(xué)習(xí)也是很有必要的

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？

作為一名研究生，您用Python編寫算法。我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來(lái)越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點(diǎn)開(kāi)始

！Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，計(jì)算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算，但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級(jí)用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫(kù)等。

您不能總是在一臺(tái)機(jī)器上使用該型號(hào)。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來(lái)的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。