Python是一种高级编程语言，由荷兰程序员Guido van Rossum在1989年发明，其名称来自于Monty Python剧组。Python 是一种跨平台的解释性语言，经常用于开发 Web 应用程序、桌面软件和数据科学领域，是各种大数据处理和人工智能领域的首选语言。Python的优雅语法和易于上手的特点，使得它成为了初学者和专业开发者的首选语言之一。
Python编程语言的一大优势，就在于其丰富的第三方库。经过过去一年的时间，Python的世界中又涌现出了哪些优秀的第三方库呢？在本文中，我将给大家介绍2015年新出现的十大Python开发库。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。Keras的开发者在设计时，就注重支持快速实验这一特性。使用Keras库，可以极大地缩短从想法到实现之间的时间。 2.yapf
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活。
正如人与人之间的沟通需要语言，人与计算机之间的沟通，也需要语言，连接人与计算机沟通的桥梁就是编程语言。任何编程语言只要用来开发程序，都怀揣着同一使命——“为人类干活”，将人类的需求“翻译”成计算机能看得懂的机器指令，让计算机代替人类去干活。
你是一名Python程序员。在知道其他语言后，通过Python入门，或通过阅读Python教程或类，直到您对基础知识足够自信为止，您已经获得了这一称号。那现在，是时候真正展开你的翅膀，并开始以Pythonic的方式开始思考。这里有十个我最喜欢的资源，包括有趣的挑战，必读的书籍，参考工具和项目。
去年11月，Python 之父Guido van Rossum宣布了他已经加入微软的消息：
总之，在数字化时代掌握⼀门编程语言，尤其是Python语言的使用是⾮常有必要的。相信使用Python的流行，不必多说，接下来我们一起学习基础语法。需要注意编程中除了文字部分可以使用中文，标点符号一定要使用英文输入法否则会报错。
Python语言中，一切皆对象。对于Python语言中的变量，我想大家都不陌生，但是在Python中，变量也有很多种类。如私有变量、共有变量、全局变量、局部变量等。这里给大家介绍Python类（class）中的变量之间的区别。参考代码：
卷积神经网络特别适合处理像图片、视频、音频、语言文字等，这些与相互位置有一定关系的数据。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
导语：一切都始于1989年的那个圣诞节，Python的诞生并不算恰逢其时，它崛起充满了机遇巧合，也有其必然性。三十年间，Python技术不断更迭，生态逐渐完善，加上互联网、大数据、以及人工智能这一波波浪潮的推波助澜，Python渐渐从小众最终站上了现在的高度。
作者 | 宋天龙，大数据技术专家，触脉咨询合伙人兼副总裁，前Webtrekk中国区技术和咨询负责人（Webtrekk，德国的在线数据分析服务提供商）。擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。
您是否想过 Go 与 Python 之间的主要区别是什么？随着对软件开发人员的需求不断增加，选择哪种编码语言可能会很困难。
“是时候学点Python了”。作为一名不怎么安分的程序员，你或许觉得，产生这样的想法并不奇怪，但学习Python却是出于自己对工作现状以及如何应对未来挑战所作出的思考。读过我以前博客的朋友，可能都知道，我推崇软件领域中的匠人精神，将软件开发也视为一种制作，并将优秀的产品归纳为功能性与美感的结合。这在过去或许是普遍适用的优秀产品准则，然而，今天当我们已经站到人工智能时代的大门前时，我却发现过去对于软件产品的理解，已显得有些狭隘且过时了。未来所有的优秀产品都应该是功能、美感与智能的有机结合。而这种新的智能特性无疑会给我们每一个人带来巨大的机遇，不仅仅是我们程序员，也包括那些医生、教师、金融从业人员亦或是学生，或正在为孩子想着学些什么的家长，每个人都有机会通过将智能引入自己的工作、产品、生活中，去获得新的成功。而今天我们放眼整个软件开发领域，Python无疑是那个最能为我们带来这一智能特性的编程语言。
看来许多初学的同学和我一样，第一个念头就是我对机器学习和Python都不太了解，该读哪些书？今天我们聊书。
官方的讲，Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面，torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作，感兴趣可以阅读：基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
近日，网络爆料“Python将纳入高考”的消息莫名其妙就沸沸扬扬起来，强行刷了一波朋友圈，消息称从2018年开始，浙江省信息技术教材将启用Python，放弃VB，这一改动意味着Python或将成为浙江
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：白丁，吴双，ether，魏子敏 如果让你选择一种语言，你觉得Python和中文，哪个对于未来更重要？ 最近，一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》，针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查， 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中，72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
我最近看到很多公众号的python学习广告，什么30分钟让工作更轻松？好搞笑，我在此推荐官方的慕课教程，学python还用得着花钱吗？中国大学MOOC是学python最好的地方。尤其是北京理工大学的python系列课程。
Python是一门简单易学的编程语言。阅读好的Python程序感觉就像阅读英语，尽管是非常严格的英语。Python的这种伪代码特性是其最大强项之一，它可让你专注于解决问题的办法而不是语言本身。python的用途和优点都有什么呢？
源 / Codecademy 译 / 36氪 从网页编程到时髦的人工智能，机器学习，这个享有"瑞士军刀(万能工具)"盛誉的Python语言, 你学会了吗编者注： 根据维基百科的解释，"Python是一种广泛使用的高级编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于 1991 年。Python 的设计哲学强调了代码的可读性和简洁的语法。" 随着大数据，人工智能的兴起，越来越多的人也开始研究起这门语言。 以下这篇文章编译自Alexus Strong在在线学习编程网站Codecademy上发表的文章Why I’
对于R语言用户来说，深度学习还没有生产级的解决方案(除了MXNET)。这篇文章介绍了R语言的Keras接口，以及如何使用它来执行图像分类。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。 cross_
python作为一门编程语言，今年以来热度和影响力持续上升，已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。 从云端、客户端，到物联网终端，在到现在人工智能，python应用无处不在。所以在这里小编要把Python定义为最好的编程语言。有谁不服，欢迎留言，我们激辩300回
导读：Python 或 R，这是一个问题。在数据科学工作中，你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验，分享了自己的看法，希望能够帮大家做出更好的选择。
变量（variable）是Python语言中一个非常重要的概念。变量的主要作用就是为Python程序中的某个值起一个名字。类似于“张三”、“李四”、“王二麻子”一样的人名，便于记忆。
截至上一讲，我们已经完成了Python语言的基本部分。我们用了三讲来讨论Python语言的控制结构，用了两讲来介绍Python的基本数据类型。可以说仅就语法和语言关键字的部分来讲，当前所学已经足以完成大多数工作。 由本讲开始，我们开始讲述一些经典的Python语言应用场景。以案例的形式为引导，学习如何使用Python解决具体问题。
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
不过我还是好好的回答了他的问题，他原话问我：好像我身边的大多数人都是学那个什么C Prime Plus，但是网上很多人推荐Python，我该怎么选？
几个月前编写了一份python语言入门的博文，近期重新审阅了一遍发现编写的质量太过随意，可能对于一部分人并不是非常友好，故此重新编写Python语言的零基础教程。
TensorFlow 是一个机器学习框架，如果你有大量的数据，或者你在追求人工智能最先进的技术：深度学习、神经网络等，它都会使你如虎添翼。它可不是数据科学界的瑞士军刀，而是工业车床！如果你想做的只是通过 20×2 的电子表格绘制一条回归线，那你可以停止阅读本文了。
【新智元导读】本文根据Stack Overflow流量分析了Python及其他一些编程语言的发展情况，同时也对高收入国家与非高收入国家的情况进行了对比。英文原文来自stackoverflow.blog，以下是译文。 我们最近的研究表明，富裕国家（世界银行定义为高收入国家）喜欢研究的技术与其他国家的不同。其中，我们看到最大的差异是Python语言。当我们关注高收入国家的时候，甚至可以看到Python的增长速度甚至比Stack Overflow Trends或者其他一些全球软件开发排名显示的还要快。 在这篇文章
Python 或 R，这是一个问题。在数据科学工作中，你可能也经常遇到这个选择困难问题。本文作者Brian Ray基于数十年的Python和R在数据科学领域的使用检验，分享了自己的看法，希望能够帮大家做出更好的选择。
我们最近的研究表明，富裕国家（世界银行定义为高收入国家）喜欢研究的技术与其他国家的不同。其中，我们看到最大的差异是Python语言。当我们关注高收入国家的时候，甚至可以看到Python的增长速度甚至比Stack Overflow Trends或者其他一些全球软件开发排名显示的还要快。 在这篇文章中，我们将探讨过去五年中Python语言不寻常的增长速度，正如在高收入国家的Stack Overflow流量中所示的那样。 “增长最快”一词可能很难精确定义，但是我们认为Python确实是增长最快的主流编程语言。 本
摘要：本文根据Stack Overflow流量分析了Python及其他一些编程语言的发展情况，同时也对高收入国家与非高收入国家的情况进行了对比。以下是译文。 我们最近的研究表明，富裕国家（世界银行定义为高收入国家）喜欢研究的技术与其他国家的不同。其中，我们看到最大的差异是Python语言。当我们关注高收入国家的时候，甚至可以看到Python的增长速度甚至比Stack Overflow Trends或者其他一些全球软件开发排名显示的还要快。 在这篇文章中，我们将探讨过去五年中Python语言不寻常的增长速
想学好数据分析，最好掌握Python语言。Python语言简洁，有大量的第三方库，功能强大，能解决数据分析的大部分问题。在数据科学领域，Python有许多非常著名的工具库：比如科学 计算工具Numpy和Pandas库，深度学习⼯具Keras和TensorFlow，以及机器学习工具Scikit-learn，使用率都非常高。总之，在数字化时代掌握⼀门编程语言，尤其是Python语言的使用是⾮常有必要的。相信使用Python的流行，不必多说，接下来我们一起学习基础语法。需要注意编程中除了文字部分可以使用中文，标点符号一定要使用英文输入法否则会报错。
1. 我认为 R，Python 和 Julia 是机器学习和数据科学中三个最重要的语言。任何人如果想在这个领域有所发展，长远来说这三种语言都需要掌握。 2. 我自己学习数据科学的主要语言当然是 Python，不光是因为用 Python 的人多，也因为我自己比较熟悉这种语言。早在2001年的时候，我就在一家小书店里买到了一本叫做 Learning Python 的书，当时应该是第二版，讲的还是 1.x 的 Python。从那时候起，我断断续续对语言本身下过一些功夫，也在好几件事情里用了 Python，现在回
关键时刻，第一时间送达！ 自从我观看了Gary Bernhardt所推崇的视频以后，就对某些编程语言的怪异表现着迷了。一些编程语言比其他语言有更多令人感到意外的表现。例如：有一整本关于Java语言的书，专门介绍它的边界类（Edge）及一些特性。相应的，对于C++语言我们可以参考它的标准规范，花上200美元即可。 下面是我最喜欢的内容，是一些令人感到惊讶、搞笑的内容，还有一些像是魔咒。一般来说，使用这些有着特殊行为的代码被认为是邪恶的，因为你的代码不应该给人带来惊讶的感觉。如果你执意要去做下面这些愚蠢行为的话
提起python，大多数人的第一反应是网络爬虫，使用python可以快速爬取网站信息。但作为一门编程语言，Web开发才是最基本的功能。Django和Flask是最流行的两种python Web框架，当然其他的还有Bottle、Pylons等等。你可以使用这些Web框架来编写你的服务器端代码。由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率比较高，运行速度也很快，所以非常适合用来做Web开发，比如豆瓣网，知乎，YouTube，Google等知名网站都使用了python。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
近年来，由于AI领域的迅猛发展，AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域，但由于各种库和框架的发展，使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库？看看
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律） 我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Pyth
去年GitHub的报告中，人工智能非常火。今年情况如何？在下面的图表中，可以看到：
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。
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。
随着机器学习（ML）的爆发式发展，我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下，ML 领域涌现出大量的程序。同时，在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题，这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言，但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API（比如 TensorFlow），又或者将 Python 用作建模语言（比如 PyTorch）。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的
根据维基百科的解释，"Python是一种广泛使用的高级编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于 1991 年。Python 的设计哲学强调了代码的可读性和简洁的语法。"随着大数据，人工智能的兴起，越来越多的人也开始研究起这门语言。
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