可以邊學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)邊刷leetcode嗎。就是把leetcode當練習(xí)題。用c好還是用python呢？可以，但使用leetcode進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)練習(xí)不是特別好。Leetcode實際上強調(diào)了算法的改變。畢竟

可以邊學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)邊刷leetcode嗎。就是把leetcode當練習(xí)題。用c好還是用python呢？

可以，但使用leetcode進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)練習(xí)不是特別好。Leetcode實際上強調(diào)了算法的改變。畢竟，這是面試問題。很多問題都有故意讓你難堪的感覺。事實上，有些問題并不強調(diào)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。只要幾個變量和數(shù)組就可以解決這個問題。所以我覺得用leetcode的效果比較好，初學(xué)者看完書后再練習(xí)。當我們可以解決基本問題時，讓我們看看leetcode。

python自學(xué)的好找工作嗎？

如果你沒有收到孝順老師的任何指示。真正自學(xué)，思考人的本性，他可以考上任何一個學(xué)生，那是一個偉大的人才。他是個思想家。他是一個能思考并成功的人。這是一句老話。他天生有才華。但也有一些可以。自學(xué)怎么可能不管用，但它是真正的自學(xué)。夠了。我說得對嗎？請評論一下。非常感謝。會很慢的。紙上會很輕的。更不用說大工廠了，它們可能比不上許多學(xué)習(xí)氛圍較好的中小企業(yè)。只有做商業(yè)項目才能了解用戶的需求，只有把技術(shù)應(yīng)用到實踐中才能知道突破點在哪里。

閉門造車只是原地踏步。如果它是一個主編碼器，它可能仍然工作。但說到中高級，不僅僅是寫代碼。之后，您需要了解設(shè)計模式、跨部門溝通，甚至在甲方提出需求時挖掘潛在需求。這樣，你就不需要整天改變需求。

那么，如果我們想深入技術(shù)領(lǐng)域，除了建筑師，還有流行的人工智能行業(yè)。這是一條新的先進路線。許多人說學(xué)習(xí)人工智能意味著改變職業(yè)。事實上，不是。我以前的目標是成為一名建筑師。后來，我從坑里出來了。

人工智能的核心是算法。算法是一個智能程序。我們從事項目開發(fā)。我覺得這是我們技術(shù)的另一個方向。

你知道我為什么有時間在頭條和問答上和你聊天嗎？因為當我訓(xùn)練模型時，我可以自由移動。建立一個模型需要幾百行代碼，然后我只看一下計算機訓(xùn)練模型。

如果你有一個小弟弟想向這個方向發(fā)展，你可以私下和我談?wù)劇Ｎ視嬖V你我在岸上的經(jīng)歷

~]。作為研究生，你用Python編寫算法。我認為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點開始

！Apache spark是一個大數(shù)據(jù)處理框架，計算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個很大的缺陷。它不支持分布式計算，但這并不重要。Spark提供了一個優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計算和流計算方面有了很大的改進。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺機器上使用該型號。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計算。學(xué)習(xí)這兩個方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。