numpy中二维数组初始化 深度学习是什么意思？
近年来，随着信息社会、学习科学和课程改革的发展，深度学习是一种新的学习形式和形态。
目前对于深度学习的概念解释有很多答案，很多专家学者都做出了本质含义一致，表达略有不同的解释。
李头厚教授认为深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的观点和事实，将其整合到原有的认知结构中，在许多观点之间建立联系，并将现有的知识转移到新的情境中，以做出决策和解决问题。
郭华教授认为，深度学习是学生在教师的指导下，围绕具有挑战性的学习主题，积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程，具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。
深度学习有几个特点。一个是触及人们内心深处的学习。;的心。二是体验式学习。三是深刻理解和实践创新的学习。
深度学习是一种新的学习。;提高学生的学术素养和创新能力；;学习质量和效果，促进教学改革。也是当前教学改革追求的目标和境界之一。
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首先，没有成熟的AI库或框架是用纯Python实现的。最常见的基本库numpy和scipy是C语言。著名的tensorflow的核心部分仍然是C/C，在追求性能的关键部分，我们使用了使用GPU和CUDA的浮点特效。Python只是上层的封装。
那其次，对于小程序，探索性开发，算法测试等。，Python和高性能语言没有特别大的区别。比如，假设Python写一个任务需要20秒，而C语言只需要10秒。这个差距真的可以忽略不计。现实中，我们大部分时间都在做这种探索或者测试。当你脑子里有了一个想法，你会马上想到用Python来实现，然后不断调试参数，让算法最优。如果我们用C语言来做这个工作，要花非常长的时间去改代码，甚至很容易分散我们的注意力，而不是专注于算法本身，去写一堆晦涩难懂的代码。Matlab貌似探索算法比较快，但是是收费的，不是开源的，第三方库可以 I don'我跟不上时代。
第三，对于大规模的深度学习和数据挖掘任务，Python只做算法描述。以上一点其实就是开发环境(或者说实验环境)。那么Python在一个生产环境下，也就是真正做大规模任务的时候(而不是算法建模)还不错。这是为什么呢？以tensorflow 深度学习。它的核心是用C/C写的，但是写代码的时候基本都是Python，这个时候Python只是充当一个算法脚本。具体来说，一个深度学习通常是一个大规模的神经网络，用Python来定义网络的每一层，每一个激活函数等网络参数。Python这个时候有点慢，比如初始化需要5秒，加载各种神经网络参数需要5秒，读取分析原始数据需要500秒。然而，还有更长的东西，那就是训练。培训可能需要10个小时，你没有看错，是小时。而这10个小时基本都是c做的，所以Python带来的几百秒的延迟根本不值一提。最核心的部分还是交给c，说白了就是Python做了准备工作，告诉内核:数据是什么，如何训练，如何评价结果，如何展示结果。至于具体操作，就不是Python该做的了。这和用Photoshop画一幅画是一样的。用户可以用鼠标和键盘做出一个优秀的产品。你不 甚至不需要写一行代码。这个鼠标键盘就像我们的Python。我们程序员用Python做AI就像艺术家用键盘鼠标画图一样。其实关键核心性能部分都是C/C。
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