作为一个写了十几年代码的老程序员，楼主说的同事其实就是产品经理或者项目经理，提出需求是老板赋予他们的职责，作为一个程序员首先要懂得如何拿到需求然后进行任务拆分形成代码段，然后实现完成了之后就开始测试，通过之后提交代码...至于说不写代码却在挑别人的代码错误，这种事情正向看可能是有多管闲事的嫌疑但本质上看有人对你的代码提出质疑证明代码可以修复的空间还是有的，游戏的程序员都会持续不断的优化代码，越是水平高的代码越是不断的折腾自己写过的代码...现实中项目经理或者产品经理的职责是对产品负责，正常来讲不会关心技术实现细节，只关心功能，对于整个产品特性是有好处的，如果只是从程序员角度出发去做产品，在功能上可能非常稳定，但产品特性肯定会大打折扣。...目前国内的软件产品最初的需求和最后交付的产品差别相当巨大，倒是真正发挥了顾客至上的特性，根本没有什么设计，客户说什么就是什么的设计理念。...程序员对待需求变化在合理状态下需要平常心对待，抗压能力也是优秀程序员的一个品质，只有经受住大的项目考验的程序员才是合格的程序员。
这个框架被称为具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构，而且这个框架在Python编程语言中是可用的，这也是Python大火的原因。...在需要大量服务器进行操作的情况下，CNTK可以同时利用多台服务器。 据说它的功能与Google的TensorFlow相近，但是，它更快。...这是一个为C＃程序员存在的机器学习框架，Accord.NET框架是一个.NET机器学习框架，使音频和图像处理变得简单。 这个框架可以有效地处理数值优化，人工神经网络，甚至可视化。...它非常适用于Java，Scala，Python甚至R等语言。它非常高效，因为它可以与Python库和R库中的numpy进行互操作。 它还提供了机器学习算法，如分类，回归和聚类。...这个强大的库在处理大型数据时非常快速。 优点： —提供支持多种语言 —对于大规模数据非常快速 缺点： —即插即用仅适用于Hadoop 9.Sci-kit learn 语言：Python。
目前已知有上千种计算机语言，人类是通过计算机语言写的程序，然后给计算机下达指令，让计算机进行工作。 C语言就是众多计算机语言中的一种，当然C++/Java/Go/Python都是计算机语言。...C语⾔代码是放在 .c 为后缀的⽂件中的，要得到最终运⾏的可执⾏程序，中间要经过编译和链接2个过程。 ⼀个⼯程⼀般都会有多个源⽂件组成，如下图所⽰，演⽰了源程序经过编译器和链接器处理的过程。...注： 每个源⽂件(.c)单独经过编译器处理⽣成对应的⽬标⽂件(.obj为后缀的⽂件) 多个⽬标⽂件和库⽂件经过链接器处理⽣成对应的可执⾏程序(.exe⽂件) 这就是，在Windows电脑上C语⾔程序⽣成的...四、VS项⽬和源⽂件、头⽂件介绍 在VS上写代码，我们是需要创建项⽬的，直接新建项⽬就可以了。 在项⽬中就可以添加源⽂件和头⽂件。...在VS2022上运⾏代码的快捷键： Ctrl+f5
v=MR7w8ARAS2Y） 然后我想了想，简直找不出理由不向你们安利我对此演讲的超短总结。（除非你不看视频，不然你绝对应该看看这个演讲，演讲者 Laurence Moroney 很出色。） ?...TensorFlow 的 eager execution 让你像纯 Python 程序员一样进行交互：即时编写和即时逐行调试，而不是在构建那些庞大图表时还得屏住呼吸。...现在它可以在很多语言中运行，R、Swift 以及 Java Script 等等。 ?...就像 TensorFlow……巧合吗？我认为不是！不久前，谷歌在 alpha 版中发布了第三版 TPU。 ? #8：新的数据工作流得到很大改进 你用 NumPy 做的是什么？...tf.data 为你提供与训练同步的快速、灵活且易于使用的数据工作流。 ? #9：你不需要从零开始 你知道开始机器学习最可怕的是什么吗？编辑器中有一个空白的新页面，并且没有大量的示例代码。
这里比较的范围，指的是在2015新开发或创建的第三方库。 1.Keras Keras是一个高度模块化的神经网络库，用Python语言编写，可以基于TensorFlow或Theano框架运行。...大体上来说，这个算法获取代码，然后把初始代码重新编排，即便初始代码并没有违背规范，也可使其达到遵循代码规范的最佳格式。这个理念和 Go 语言中的 gofmt 工具相似，终结关于格式的各种“圣战”。...如果一个项目的代码库，无论何时修改，通过 YAPF 优化后，代码风格可统一，在每次代码审查中，也就没有必要争论风格了。 YAPF 的终极目标是生成和遵循代码规范的程序员写出的一样的代码。...可帮你减少维护代码的苦差事。 3.tqdm tqdm（读音：taqadum, ?????）在阿拉伯语中的意思是进展。...在网页上显示一个数据面板是与人分享数据科学发现的最直观方法。对R语言来说有Shiny来简化数据科学家开发网页的工作，而Pyxley就相当于Python版的Shiny。
本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 这个话题已经在 Hacker News 上引发了热烈的讨论（评论 400+），感兴趣的读者可以去围观或参与一下。...命名法 在其它语言中，数组（array）直接称之为 arrays ，但是在 Python 中，它们被称为 lists 。...但 Python 的奇怪操作比我见过的其他语言都多。如： 在 C 语言中，双引号里的是字符串，单引号里的是字符。 在 PHP 和 Bash 中，两种引号都能包含字符串。...如果你想用二进制，那你需要优先选择带有 b（b binary ）或 r（r raw ）的字符串。...但是，我不会因为喜欢 TensorFlow 或 SciPy 而用 Python 创建单片程序。我不打算为了这些「蝇头小利」而放弃可读性和可维护性，这不值得。
比如Y指数对应的X元素，对应的Y值大于7的话，挑选这些数，求对数。所以这种标记法能够得出简洁的程序。如果你之前没接触过的话，可能会感到困惑。 另一个例子。线性回归在统计学中非常常见。...两条线周围的灰色部分代表了不确定性。这个带有白色网格线的灰色背景图，可以看到网格但是不是那么明显。在背景中逐渐变淡，从而不会影响数据。 这是得出图的代码，都是陈述语句。...这种对需要的向量进行预分配的方式，是很好的R语言方式。但是不适合C语言，因为浪费内存。所以如果你是一个从C语言转到R语言的程序员，你会觉得这种写法很糟糕。没错，这个代码很简洁。但要聪明一点。...保存分配的所有内存。 第二个例子比第一个运行速度慢25倍，所以在R语言里不好的操作代码，在C语言之类的语言中可能是好的代码，反之亦然。...和我工作过的一些人先学了R语言，然后去学了新的语言，他们的代码像第一个例子那样，做任何事之前先把所有的保存下来。在R语言中你不需要这么做，当然在这儿你不一定必须这样。但是你最好这样做，因为它更 高效。
你需要花大量时间检查代码才能理解它（Xavier 初始化有什么用？Glorot 是什么？）。Caffe 的最大缺点之一是它的安装。...如果我们想深入了解这个框架的运行机制是什么，我们必须且只能去看它的源码，并且你需要完成很多必须完成的设置（「TODO」）才可以看到。...Torch 链接：http://torch.ch/ 在这个世界上每天仍有很多战争，但是一个优秀的「勇士」（西班牙语「Guerrero」）必须熟知哪些战争是需要去参加作战的，哪些是可以选择不参与的。...但我觉得使用 R 语言的开发者会特别偏爱 mxnet，因为至今为止还是 Python 以不可置疑的态势称霸深度学习语言的（Python 与 R 的对决，猜猜我会站哪边？...DL4J 背后的公司 Skymind 意识到，虽然在深度学习圈内 Python 是老大，但大部分程序员起自 Java，所以需要找到一个解决方案。
比如：我们在 OpenAI 使用 TensorFlow，但我们似乎都更喜欢其它框架，我们有些人还写自定义代码。...你需要花大量时间检查代码才能理解它(Xavier 初始化有什么用?Glorot 是什么?) Caffe 的最大缺点之一是它的安装。...如果我们想深入了解这个框架的运行机制是什么，我们必须且只能去看它的源码，并且你需要完成很多必须完成的设置(「TODO」)才可以看到。...但我觉得使用 R 语言的开发者会特别偏爱 mxnet，因为至今为止还是 Python 以不可置疑的态势称霸深度学习语言的(Python 与 R 的对决，猜猜我会站哪边?...DL4J 背后的公司 Skymind 意识到，虽然在深度学习圈内 Python 是老大，但大部分程序员起自 Java，所以需要找到一个解决方案。
尽管现在 R 的风头被 Python 盖过，但是 R 语言中的宝藏太多、积累太厚，想在这个领域深造的人，迟早要进入 R 社区来看一看，学一学。 ? John M....真正令 Python 在数据科学领域脱颖而出的事件还没发生。这个事件是什么呢？有人可能认为是 2015 年 9 月的 TensorFlow 发布，但我不这么认为。...这样一来，大批本来在数据科学圈子外面的程序员、学生和科研人员就激动了，纷纷加入这个领域。而他们进入数据科学领域的时候，想法估计会跟我差不多。...Python 是顶级流行语言中最适合数据科学的，是数据科学语言中最流行的，所以 Python 成了新人的当然之选。大量新人的涌入，才是 Python 后来居上的关键原因。 5....Julia 的语法借鉴了 Matlab，高校里出来的人可能会有宾至如归的感觉，但我觉得如果语法上跟 Python、R 或者 C family 一致的话可能会更有利于广大程序员。不过语法始终是个小问题。
TensorFlow 的 eager execution 让你像纯 Python 程序员一样进行交互：即时编写和即时逐行调试，而不是在构建那些庞大图表时还得屏住呼吸。...#4：不仅是 Python 你们抱怨 TensorFlow 只适用于 Python 已经有一段时间了。现在 TensorFlow 不再是 Python 使用者的专利了。...现在它可以在很多语言中运行，R、Swift 以及 Java Script 等等。 ?...就像 TensorFlow……巧合吗？我认为不是！不久前，谷歌在 alpha 版中发布了第三版 TPU。 ? #8：新的数据工作流得到很大改进 你用 NumPy 做的是什么？...tf.data 为你提供与训练同步的快速、灵活且易于使用的数据工作流。 ? #9：你不需要从零开始 你知道开始机器学习最可怕的是什么吗？编辑器中有一个空白的新页面，并且没有大量的示例代码。
C语言是什么：c语言是人类与计算机交流的语言，是众多计算机语言中的一 种 C语言的源代码本身是文本文件，无法执行，需要编译器的翻译和链接器的链接，生成二进制的可执行文件，才能执行。...C语言代码文件后缀为.c 每个源⽂件(.c)单独经过编译器处理⽣成对应的⽬标⽂件(.obj为后缀的⽂件) 2....多个⽬标⽂件和库⽂件经过链接器处理⽣成对应的可执⾏程序(.exe⽂件) 这就是，在Windows电脑上C语⾔程序⽣成的exe可执⾏⽂件 C语⾔是⼀⻔编译型的计算机语...每个 C 语⾔程序不管有多少⾏代码，都是从 main 函数开始执⾏的， main 函数是程序的⼊⼝， main 函数也被叫做：主函数。...在这个基础上⼀些编译器⼚商可能会额外扩展提供部分函数（这些函 数其他编译器不⼀定⽀持）。 ⼀个系列的库函数⼀般会声明在同⼀个头⽂件中，所以库函数的使⽤，要包含对应的头⽂件。 库函数⽐较多。
由于接下来的文章需要我将用简单的代码演示，所以我将使用Keras和Django进行演示(此处的Keras使用的是Tensorflow作为后端)。...这是什么鬼啊！...，程序就Kill掉了，但是由于这里有Web服务，所以那个“图”的计算并没有Kill掉，在第二次执行时，“图”再次被导入计算，由于同时出现了两张一样的“图”，程式就分不清楚哪个是哪个的元素了，于是乎就产生了这样的问题...部分代码 ? 上传图片操作 ? 页面比较简约，嗯，就是这样。运行结果 ? 连续上传两次，我们可以看见预测时间超级快的说。 0x03 结束语 如果本篇文章帮助到了你，实属本人荣幸。...最新实用Python异步爬虫代理池（开源） Python中文社区开源项目计划：ImagePy 我爬取豆瓣影评，告诉你《复仇者联盟3》在讲什么？
很简单，以后你不光能在GitHub上存储和搜索代码，而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何，下面我们会仔细说。 再说一下年度报告。...在最有潜力的开源项目中，最热话题中，增长最快的话题中，最热的编程语言中，以及增长最快的编程语言中等等，都有人工智能的身影浮现。...Python在15年超过了PHP之后，一直占据着第三的位置，毕竟搞人工智能的都喜欢用Python。TypeScript进入前十。 ?...GitHub在报告中也给出了一些统计，可供参考。 程序员的作息表 首先，先来看程序员每天的活动时间。 不管是什么类型的项目，10点到19点都是他们的活跃高峰时间，其中最活跃的时候是在15点。 ?...以后，程序员们在GitHub上的操作路径可能就是这样的：心水别人的开源代码也想自己尝试一下→把开源代码作为工作流，用“IFTTT”（if this then that）等类似的逻辑连接代码块→直接运行测试代码
很简单，以后你不光能在 GitHub 上存储和搜索代码，而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何，下面我们会仔细说。 再说一下年度报告。...最新发布的报告指出，过去一年最热的开源项目是：VS Code、React 和Tensorflow，最热的编程语言是：JavaScript、java、Python。...在最有潜力的开源项目中，最热话题中，增长最快的话题中，最热的编程语言中，以及增长最快的编程语言中等等，都有人工智能的身影浮现。...不管是什么类型的项目，10 点到 19 点都是他们的活跃高峰时间，其中最活跃的时候是在 15 点。 ? 其次是每周的活动时间。 周末，他们一般都会去给开源项目和公开库做贡献。...以后，程序员们在 GitHub 上的操作路径可能就是这样的：心水别人的开源代码也想自己尝试一下→把开源代码作为工作流，用“ IFTTT ”（if this then that）等类似的逻辑连接代码块→直接运行测试代码
文章结尾会通过提供一些代码片段显示Keras的直观和强大 Tensorflow 去年1月，R语言中的Tensorflow 发布了，它提供了从R语言中获得的Tensorflow API的方法。...这是很重要的，因为Tensorflow是最受欢迎的深度学习库。然而，对于大多数R语言用户来说，R语言的Tensorflow接口和R语言并不是很像。下面是训练模型的代码块。...Github的快速搜索发现使用tensorflow为R语言提供的代码不到100个。 Keras 所有这一切都将随着Keras和R语言而改变。...Keras是一个用于实验的高级神经网络API，可以在Tensorflow上运行。Keras是科学家们喜欢使用的数据。...用于构建深度学习工作的高级方法包括： 增加的数据 使用预先训练的网络的瓶颈特征 对预先训练的网络顶层进行微调 保存模型的权重 Keras的代码片段 Keras的R语言接口确实可以很容易地在R语言中构建深度学习模型
它们使用多维数组在不同层之间传输数据或执行操作。张量在神经网络的不同层之间流动 — TensorFlow 因此而得名。 TensorFlow 的主要编程语言是 Python。...Google 最近发布了一个移动优化的 TensorFlow-Lite 库，用于在 Android 上运行 TensorFlow 应用程序。...从源代码构建 TensorFlow 在 Ubuntu 和 macOS 上，官方构建流程使用 Bazel 构建系统从源代码构建 TensorFlow。...TensorFlow 可以将一个图作为执行任务分布到与容器集群对应的 TensorFlow 服务器集群。...要获得有关细节，请参阅作为 TensorFlow 的简化接口的 Keras：教程。 结束语 TensorFlow 只是许多用于机器学习的开源软件库中的一个。
在下面的图表中，可以看到： Tensorflow在最热开源项目中排第三；在增长最快的项目中Pytorch排名第二，TensorFlow 的模型项目排名第八。 整体看一下。...在最有潜力的开源项目中，最热话题中，增长最快的话题中，最热的编程语言中，以及增长最快的编程语言中等等，都有人工智能的身影浮现。...Python在15年超过了PHP之后，一直占据着第三的位置，毕竟搞人工智能的都喜欢用Python。TypeScript进入前十。 ?...GitHub在报告中也给出了一些统计，可供参考。 程序员的作息表 首先，先来看程序员每天的活动时间。 不管是什么类型的项目，10点到19点都是他们的活跃高峰时间，其中最活跃的时候是在15点。 ?...以后，程序员们在GitHub上的操作路径可能就是这样的：心水别人的开源代码也想自己尝试一下→把开源代码作为工作流，用“IFTTT”（if this then that）等类似的逻辑连接代码块→直接运行测试代码
著名的数据分析社区KDnuggets发布调查，给出了最新结果： Python持续领跑；2019年有近半用户使用过深度学习工具；PyTorch增长速度是Tensorflow的13倍…… ?...近20年来，KDnuggets每年都会进行一次调查，来研究数据分析和机器学习领域各个工具的使用情况，已然成为观测这一行业变化与趋势的重要参考依据。 Python依旧最热，R语言持续下降 ?...在这个总榜中，深度学习框架Tensorflow（31.7%）和Keras（26.6%）等也都现身，不过增速与2018年相比，都有放缓。 ? 虽然Pytorch没有出现在这个榜单中，但增速已不容小觑。...调查给出的结果是BigML，同比增长了199%；其次是Julia，增长150%。 对于机器学习领域来说，最值得注意的是PyTorch，增长达到76%。 ? 这一增长速度是什么概念呢？...编程语言，排名前五只有Python在涨 最后，只看数据分析和机器学习领域中使用到的编程语言的话，排名前五的编程语言中，除了Python有0.2%的增长，其他的几种语言，比如R语言（-4.0%）、SQL
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