没有听过python这门编程语言已经超越java，现在只不过现在的势头很猛，特别是借助人工智能的大趋势，再加上培训机构的推波助澜好像一夜之间成为第一编程语言，但在实际找工作的时候java的就业机会非常多，python的任重而道远，任何一种编程的发展趋势其实是生态链的逐渐增长的问题，大厦的建立也不是1，2天的事情，虽然现在的人工智能都能和python拉上关系，但真正的需要执行的效率的编程语言还是C/C++算是主干的编程语言。
2021年的第一本书， 就在这里选！ 12月书讯，精彩来袭 临近年末，可能由于疫情的原因， 前几个月感觉就是一晃而过呀。 回顾2020这魔幻的一年，博文菌与你 一起追过新兴科技的浪潮， 一起探寻过大厂几十年的技术长征， 一起重温过经典之作的诞生， 一同见证过霸榜的高光时刻…… 今天，踩在2020的尾巴尖儿上 博文菌带来10本12月新书 打响最后时刻的技术节拍 文末参与互动赠书 新年好书提前收割 ▼ 本期书讯 1 《阿里云数字新基建系列：云原生操作系统Kubernetes》 2 《BPF之巅：洞悉
关键词：：涉及Anki Cozmo机器人/Python编程/ROS机器人操作系统/AI人工智能（TensorFlow）：：
ROS Melodic的迷失与救赎：：https://blog.csdn.net/column/details/28058.html
导读 QuBranch与QuTrunk项目是启科量子发起的量子编程软件工具开发项目。QuBranch是以VS Code庞大的生态群为基础，专为量子编程开发的一种编程工具，支持Windows、Mac、Linux等操作系统和编辑、调试、量子模拟执行等功能，可为量子编程提供集成开发环境。QuTrunk是启科量子自主研发的量子编程框架，基于python提供量子编程API，对量子编程涉及到的基本概念做了代码层面的抽象封装和实现，主要为量子编程提供底层服务。为加速量子软件开发与实践进程，本文将简要介绍QuBranch与QuTrunk，并通过软件已开发功能进行量子算法运行演示。
量子计算机的算力可体现为量子计算机可实现并行计算， Grover算法（Quantum Search Algorithm）是量子计算领域的主要算法之一。Grover算法是由Grover于1996年提出的平方根加速的随机数据库量子搜索算法，旨在利用量子计算机进行比经典计算机更快的数据搜索。在数据库足够混乱且没有具体的数据结构限定的条件下，Grover算法可以快速解决从N个未分类的客体中寻找出某个特定个体的问题。除搜索时间远短于经典计算外，其强大之处还在于Grover算法的公式可适用于很多问题，比如：密码学、矩阵和图形问题、优化以及量子机器学习等。本文将从Grover算法的实现原理、应用与实践等方面介绍Grover算法。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。其基于量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态，从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力。
https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
Twisted是一个基于事件驱动的网络编程框架，专门用于构建可扩展、高性能和可靠的网络应用程序。它提供了丰富的网络协议和工具，可以实现客户端和服务器端的通信，支持TCP、UDP、SSL等协议。Twisted还具有异步编程的能力，能够处理大量并发连接而不会阻塞主程序。
从简历上来说都是3-4年工作经验，但面试中，不会工具方法和编程框架，基本功的技术很多也不熟练，多数人多年的工作经验仅仅是业务年限堆起来的，技术能力达不到公司需求，对于性能自动化测试会的也不多，都停留接口测试的基础方法层面上，自动化深入的问题更是一问一个没，对于前沿的主流技术也毫无关注。
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development 译者：EarlGrey@codingpy 译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据
公司前段时间缺人，面了不少测试，竟然没有一个合适的。一开始瞄准的就是中级的水准，也没指望来大牛，提供的薪资在15-25K，面试的人很多，但结果让人失望。 从简历上来说都是3-4年工作经验，但面试中，不提工具方法和编程框架，基本功的技术很多也不熟练，多数人数年的工作经验仅仅是业务年限堆起来的，技术能力达不到公司需要的要求，对于框架自动化测试会的也不多，都停留接口测试的基础方法层面上，自动化深入的问题更是一问一个没，对于前沿的主流技术也毫无关注。 而这些人的薪资要求却是都接近20K，并且在谈论过程中自视甚高，
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development，发布时间是10月29日。译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文，它成
框架（Framework）是整个或部分系统的可重用设计，表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法；另一种定义认为，框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。 可以说，一个框架是一个可复用的设计构件，它规定了应用的体系结构，阐明了整个设计、协作构件之间的依赖关系、责任分配和控制流程，表现为一组抽象类以及其实例之间协作的方法，它为构件复用提供了上下文（Context）关系。因此构件库的大规模重用也需要框架。 今天给大家分享49篇【后端编程框架】相关精选学习资料，其中不
这段时间公司项目急缺人手，面了不少人，竟然没有一个满意的。一开始瞄准的就是中高级的水准，也没指望来技术大牛，提供的薪资在15-25K，面试的人很多，但结果让人失望。
QuTrunk 项目是启科量子在量子计算软件研发项目之一，以研发量子编程框架软件为主，主要为量子编程开发提供通用的软件环境。量子计算领域中，量子计算编程软件体系可大致分为硬件、汇编语言、量子线路、量子算法、全栈库、量子通用语言等六个环节。其中 QuTrunk 软件属于量子线路环节。目前量子编程框架 QuTrunk 以 QuSprout 作为后端。QuSprout 也是启科量子自研的一款基于经典计算资源的量子计算模拟软件，支持支持多线程、多节点、GPU 加速，也可预安装在 QuBox 中。
全联接大会最后一天（12日），华为公布了在量子计算领域的最新进展：量子计算模拟器HiQ云服务平台问世，平台包括HiQ量子计算模拟器与基于模拟器开发的HiQ量子编程框架两个部分，这是这家公司在量子计算基础研究层面迈出的第一步。
先来分享一下关于青少年阶段，随着近些年国内素质教育的不断创新，Python编程教育在儿童和青少年群体中越来越受欢迎，而且Python的简单语法和易于理解的代码结构使得儿童和青少年能够轻松入门。越来越多的编程教育机构和学校开始将Python引入到他们的课程中，以培养学生的计算思维和问题解决能力，这是一个非常值得期待的事情。
量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
摘要：Python是机器学习最好的编程语言之一，和R语言一样，很快将会成为学术和研究领域统治者。但为什么Python在机器学习领域如此受欢迎？ Mike Driscoll等五位Python专家和机器学习社区人士分享了他们的观点，下面就让我们一睹为快。 “ 编程是一项社交活动 ,Python社区已经认识到了这一点 ” GlyphLefkowitz（@ glyph） Python网络编程框架Twisted的创始人，在2017年荣获PSF社区服务奖 人工智能是一个覆盖面很广的词汇，它包含了当前计算机
本书是写给孩子看的Python编程书，在故事中学编程，不知不觉掌握Python，让孩子领先一步。
Python简单易如门，但是具体怎么入门？第一步就是要找一本书籍先学一些基础知识，今天小编为大家推荐几本浅显易懂的基础入门书籍，希望对你有所帮助。
在20世纪90年代后期，Python经历了一系列1.x版本，具有标志性的是Python1.5.2，在之后的很长一段时间里，它仍然是Python的黄金标准。Python社区自1989年12月创建以来的成长和Python 1的成熟，为Python 2更广泛的扩展奠定了基础。如今，最新的Python3.9的开发计划表已提上日程...
Python 是一种广泛使用的编程语言，以其简单、多功能和庞大的开发人员社区而闻名。这个社区不断创建新的库和工具，以提高Python编程的效率和便利性。选择正确的环境来编写和调试 Python 代码可能具有挑战性，但 PyCharm 是一个很好的选择，从其他选项中脱颖而出。
最近，有小伙伴问我“如何学习Python？”，我给出的建议是首先要做好一个心理准备，Python学习过程真的很痛苦，其次要选择好python2还是python3,。然后学习的时候要多看书多学习。今天，小编整理了一下详细的如何学习Python。希望对大家能够有所帮助！
近日，随着启科量子研发团队在 QuBranch 研发方面工作的持续推进，已在量子编程集成环境软件开发方面取得重大进展。启科量子于今日正式宣布，将自研量子编程 IDE 软件 QuBranch 进行开源。
启科量子研发团队持续推进QuBranch研发工作，已在量子编程集成环境软件开发方面取得重大进展。对量子计算而言，量子硬件与软件如同鸟之两翼，只有并行发展才能实现量子计算腾飞。QuBranch是基于VS Code庞大的生态群，专为开发者们开发的一种量子编程工具，包括编辑、调试、量子模拟执行等功能，可为量子计算编程提供一站式集成开发环境，支持Windows、Mac、Linux等操作系统。量子编程开发工具QuBranch已完成三期功能研发，可以进行量子程序编辑、调试、模拟执行等，模拟运行Grover等多种量子算法。后续，启科量子研发团队还将开发和完善代码编辑、调试、量子模拟执行、经典宿主语言支持等相关功能，为量子开发者们提供更高效智能的QuBranch。
在当今数字化时代，计算机编程已经成为解决问题和实现创意的关键工具。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言，受到越来越多学习者和开发者的青睐。然而，要开始Python编程之旅，首先需要准备一个优秀的集成开发环境（IDE）来提供更好的编程体验。
对比java和python 1.难易度而言。python远远简单于java。 2.开发速度。Python远优于java 3.运行速度。java远优于标准python，pypy和cython可以追赶java，但是两者都没有成熟到可以做项目的程度。 4.可用资源。java一抓一大把，python很少很少，尤其是中文资源。 5.稳定程度。python3和2不兼容，造成了一定程度上的混乱以及大批类库失效。java由于有企业在背后支持所以稳定的多。 6.是否开源。python从开始就是完全开源的。Java由sun开发，但现在有GUN的Openjdk可用，所以不用担心。 7.编译还是解释。两者都是解释型。 我理解，C好比手动挡车（编译型语言），java和python（解释型语言）好比自动档车。跑的最快的车都是手动档，但是对开不好的人来说，开自动档反而更快些。 Kno有一篇文章谈到选择编程语言，“先确定你的需求”，不要由语言的简单还是复杂去觉定。只有能够编写你真正认为有用的程式，才能获得满足感，学习才能继续。 那么java和python分别适用于什么样的环境呢。由sourceforge.net可以看出： 最著名，久经考验的普通应用程序，基本都是c++写的。例如emule，7-zip，WinSCP,FileZilla等等等。 一部分由java开发，例如最有名的OpenOffice。 python写的很少，如Pidgin，FireBird。 开发语言（有多少个程式由此语言开发）的排行如下： # Java46,202 # C++36,895 # PHP30,048 # C28,075 # C#13,476 # Python13,379 # JavaScript11,285 # Perl9,216 # Unix Shell3,869 # Delphi/Kylix3,548 # Visual Basic3,186 # Visual Basic .NET 很多框架和类库也和应用软件一样在这个列表里，因此比较公平。 由此可以看出，java不管在GNU还是商业领域都是应用最广的语言。C主要用于构建系统底层。c++和java用于构建中间应用层。如果资源足够，那么会选择c++开发，以求运行速度，否则会用java开发，以求开发速度。python在各方面都比java优秀，可谓次世代语言。可最受争议的是它的速度，纯python比java慢很多，以及背后没有商业支持，稳定性备受诟病。目前为止，python在商业层次上，主要作为一种胶水语言，粘合其他语言（主要是c/c++）的类库。在GNU领域，主要局限于小规模的应用和个人化应用。以及逆向工程（黑客）应用。 为什么java在服务器端被大量应用，在客户端用的却比较少呢。难道服务器端用到的计算量反而少么。我认为这说明对比c++，java的速度还是可以接受的。无法被接受的是JRE平台，以及JRE平台启动时卡的那一会儿。我就曾经为此认为java写就的程式性能低下。 python用户常常拿来说嘴的一点是：python并不慢，因为python运行时调用了大量c库，而c是很快的。反过来想想，这正反映了其胶水语言的事实，任何一种语言都可以调用c库，这么比较有价值么？假如一个库完全由python，那么它的运行效率...不说也罢。编程不能总是用别人的库啊。
编程就是让计算机代为解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。这种人和计算机之间交流的过程就是编程。
入门的书很多，但能让新手轻松看懂的就少了，作者写的思路非常清晰，对每一个知识点讲解的很到位，不多不少，对初学者来说，力道刚刚好。这本书是Python入门最好的书。《A byte-of-python》就像一把钥匙一样，开启编程世界的大门。而且篇幅也短，适合零基础小白。
从图中可以得知如果是使用小批量梯度下降法，看来是可以接受的，如果是使用批量梯度下降，有些事情是错误的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在本月的TIOBE编程语言排行榜中，Python与去年同期相比上升了一个名次，战胜了Java，位列第2名！ Python能够取得如此成绩，离不开其丰富的使用场景！ 无论你是技术开发人员，还是普通的职场办公人士，都可以使用Python来解决自己工作中的问题。 本期就来给大家分享13本今年出版的Python类新书，从技术开发到机器学习算法，从数据分析到数据可视化，从自动化办公到股票分析……希望可以帮助大家找到适合自己的那一款！ ---- 01
大家好，今天为大家分享 Python编程的终极十大工具，全文总共大约2000字，阅读5分钟，enjoy～～
很多人认为Python语言简单（实际真的那么简单吗？语法简洁不代表容易学），都去自学Python编程语言，然后寻思出去找一份好的工作，其中学生居多。所以这套面试题我随机例举了几个罢了，文末有提示。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 任何一个开源框架或者工具，想要深入掌握其实现原理与运行机制，第一步当然是熟练使用它，紧接着便是深入其项目源码进行学习和实战。 然而，很多人一直在第一步徘徊，面对海量的复杂源码，他们往往是望而却步，这也严重阻碍了很多程序员的发展。 目前来说，Django框架是Python Web领域最流行的框架之一，与之齐名的有号称"小而精"的Flask框架以及以高性能著称的Tornado框架。 Django的特点是"大而全"，这一点当你阅读了Django源码后就会深有体
自从学习了深度学习之后，你应该发现了需要学习的东西很多，并且差不多已经开始从零学习了使用 Python 和 NumPy 实现深度学习算法，这样很好，因为理解这些深度学习算法实际上到底是在做什么。但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部靠自己实现并不现实，尤其是做项目或者做课题等等。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
[菜鸟普及]浅谈c,java,python优劣,语言高低与效率相反的不变规律 此文于2011年04月16日，在我的微博原创发布。 很少写关于学习计算机语言的普及型文章，但鉴于很多朋友在微博上询问我，关于python，java谁更好的问题，我觉得初学的朋友们，首先要明白一个不变的规律。那就是，所有的语言，最终都要转换为机器语言，语言越低级，越接近机器，越高级越接近人类，而开发效率，跟运行效率之间成反比的矛盾，就是编程语言，永远不变的规律之一。 先总结一句，Python只是自然进化了一级的Basic而已，远
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
在这篇博客中，我们将深入探讨"YOLO（You Only Look Once）"——一种先进的计算机视觉算法。我们将讨论如何入门、学习门槛、是否容易学习等方面。本文将涵盖从基础知识到实际操作的各个方面，适合各级读者，无论是编程小白还是AI大佬。我们还会提供丰富的代码案例和资源链接，助你一臂之力！关键词：YOLO, 计算机视觉, 对象检测, 深度学习, Python, 神经网络, 编程, 数学基础, GPU, 实践操作。👀
今日Python 之父 Guido Van Rossum宣布退休的消息占据了多家科技媒体的版面。
为什么要学Python编程？到底Python值不值得学？Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。同样学习编程语言，当然要选择学习业内目前先进、热门、将来应用广泛、有前途和前景的编程语言。
作为测试工程师，学习适用的技术是提高工作效率和质量的关键。在本文中，我们将分享测试工程师需要学习的关键技术，包括Appium、Java、Windows以及其他相关技术，例如C语言和Python。希望能够为您提供实际操作价值的知识，并助您成为一名出色的测试工程师。
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