pytorch实现二分类 pyhton怎么自学，效率才会高？自学了几天，感觉还是懵懵的？
pyhton怎么自学，效率才会高？自学了几天，感觉还是懵懵的？
学习是一个漫长的过程，遇到困难停不下来，语言执着，那个人的学习方法不一样，有的人喜欢看视频，有的人喜欢看书，B站，CSDN，智虎等等，有很多教学视频，可以参考学习，小编学习python，都是直接战斗的，做自己的项目，在项目中遇到问题，去百度，或者谷歌，把这些问题解决后，推荐自己的学习解决方案也录下来，发到网上，让自己也学习，为别人也铺路，相关的python，小编也写了很多文章，大家可以参考学习
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Python的语法很简单，现在基本上任何人都可以学习。在我工作的西店，学校里大多数人都会说蟒蛇。许多系都提供教授python的课程。在计算机学院，Java/Python是两种选择之一。大多数人选择Java，但他们也自学python。非计算机专业学生之所以学习Python，是因为Python语法简单，可以让他们专注于自己的工作，而不用花更多的时间在代码上，牺牲了运行速度，但对运行速度并不敏感。所以Python非常流行，而且一开始什么都不做也很合适。
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这种语言的最大问题是它不适合软件开发，因为开发软件对运行速度很敏感。它广泛应用于科学计算和人工智能领域。这两个领域对实践者的数学要求很高，所以如果他们只懂python就找不到工作。事实上，这两个领域的人不能使用Java？或者C/CPP不会？事实上，他们是这样做的，但他们的重点不是编码，而是算法和训练模型。此外，众所周知的框架，如Python和tensorflow，都使用Python作为开发语言。如果你只学习python，那么你可以从AI学习API就很好了，最高的级别是switchman。
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对于那些想转行的人来说，语言是最简单的。如今，不同语言之间的差异很少，语法层次基本上是相互联系的。看了几天文件，你就能熟悉了。真正决定你水平的是对算法、数据结构、操作系统、网络和团队的掌握。其次，是数学能力的竞争。一般的高等数学体系是不够的。这取决于数学系的书。
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我知道现在有很多人工智能的人，现在他们只是在广播，所以他们每天吹蟒蛇。但是，随着计算机行业的发展，开发仍然是主要任务，而软件开发是Java、CPP和C的天下
知乎上这么多推崇学Python入IT行的，如果他们学完Python这一套找不到工作怎么办？
说实话，编程的入门门槛并不高。如果你能写一个If和else，你将几乎处于入门级。问题是上限很高。如果你想通过编程找到一份工作，你不能只使用If和else，不是吗？
迭代器、生成器、装饰器等都需要掌握。其实，这条路并不容易走。如果你想从一开始就掌握，那就需要半年的时间尽可能快，半年的时间尽可能慢。。。（这与你的认真和才华有关）
好吧，你又在网上做了一年外包项目，你已经34岁了。
如果你成功地进入了一家各方面薪水都不错的互联网公司，你能在这家公司工作多少年？众所周知，互联网公司正在迅速变化，许多公司在40岁时就被解雇了。更重要的是，在过去的三年里，你必须带着你的孩子，陪着你的妻子，工作。它必须有多大的压力
让我们来谈谈Python的缺点。python自发布以来，在学术界实际生产中的应用比工业界多，主要原因是它不够成熟，很多接口不稳定，综合性不够。Tensorflow仍有许多Python不支持的功能，如快速傅立叶变换，但随着Python的发展，这一缺点将逐渐减少。另外，与tensorflow的静态图相比，tensorflow的静态图很容易部署到任何地方（这比许多框架都要好得多），Python的深度学习框架比Python更先进，部署到其他产品上会非常不方便。
优势从一开始就有。尽管tensorflow自2015年发布以来受到了许多方面的青睐，比如theano，但tensorflow使用的是静态计算图。对于新手来说，有太多的新概念需要学习。因此，无论如何开始或构建，使用tensorflow都比python更困难。2017年，Python被团队开放源码的一个主要原因是更容易构建深度学习模型，这使得Python发展非常迅速。在数据加载方面，Python用于加载数据的API简单高效。它的面向对象API来自于porch（这也是keras的设计起源），它比tensorflow的困难API友好得多。用户可以专注于实现自己的想法，而不是被框架本身所束缚。
在速度方面，python不会为了灵活性而放弃速度。虽然运行速度与程序员的水平密切相关，但在相同的情况下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定义扩展，python也会是首选，因为虽然两者的构造和绑定有一些相似之处，但tensorflow在扩展中需要大量的模板代码，而只有接口和实现是python编写的。
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