從哪本書開始學習Python比較好？如果是基本的，我想找一個在線網(wǎng)站學習如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學習，我建議從不同的方向?qū)W習會更有效率。例如下面三個，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。如果是

從哪本書開始學習Python比較好？

如果是基本的，我想找一個在線網(wǎng)站學習如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學習，我建議從不同的方向?qū)W習會更有效率。例如下面三個，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。如果是游戲指導或機器學習，找另一個。。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學習框架？

如果您想用少量代碼盡快構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且順序API和模型非常強大。而且keras的設(shè)計非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復雜（尤其對于初學者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓練進度）等等。

盡管它們都提供了深度學習模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。

學Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學習算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學習，其中包含一些基本的算法，然后再學習特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應(yīng)用中是最快、最強的。

我希望我能幫助你

~]。人工智能的黃金時代已經(jīng)到來

！到2020年，人工智能市場規(guī)模將達到萬億級，這意味著不到三年，人工智能市場將空前活躍，人才需求將井噴式增長

！2017年，機器學習工程師成為IT行業(yè)需求缺口最大的職位，機器學習平均年薪高于其他職位。而隨著工作年限的增加，機器學習從業(yè)者的平均工資也隨之增加。機器學習從業(yè)人員平均月薪分布，超過70%的從業(yè)人員月薪是20k-50k。

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