學(xué)Python的電腦要什么樣的配置？謝謝你的邀請(qǐng)！作為IT行業(yè)從業(yè)者和計(jì)算機(jī)專業(yè)教育者，讓我回答這個(gè)問(wèn)題。首先，如果您從學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言本身的角度出發(fā)，您不需要配置太高的計(jì)算機(jī)。普通辦公電腦完全可

學(xué)Python的電腦要什么樣的配置？

謝謝你的邀請(qǐng)

！作為IT行業(yè)從業(yè)者和計(jì)算機(jī)專業(yè)教育者，讓我回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，如果您從學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言本身的角度出發(fā)，您不需要配置太高的計(jì)算機(jī)。普通辦公電腦完全可以滿足要求，或者大部分在售筆記本電腦都可以滿足基本的學(xué)習(xí)要求。

但是，學(xué)習(xí)Python通常必須有明確的學(xué)習(xí)方向。不同的學(xué)習(xí)方向在計(jì)算機(jī)配置上仍有一些具體的要求。目前Python的主要學(xué)習(xí)方向包括web開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、人工智能開(kāi)發(fā)和嵌入式開(kāi)發(fā)，其中大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和人工智能開(kāi)發(fā)對(duì)計(jì)算機(jī)配置仍有一定的要求。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展通常對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)存有更高的要求。一個(gè)重要原因是，大數(shù)據(jù)平臺(tái)通常對(duì)內(nèi)存有更高的要求。很多大數(shù)據(jù)平臺(tái)至少需要8g內(nèi)存，而一些商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)內(nèi)存的要求更高。因此，如果你想學(xué)習(xí)Python，從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，就需要配置一個(gè)內(nèi)存，計(jì)算機(jī)越大越好。另外，對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，通常需要通過(guò)虛擬機(jī)在自己的計(jì)算機(jī)上構(gòu)建偽分布式集群，這對(duì)內(nèi)存容量提出了更高的要求。

人工智能的發(fā)展通常需要一個(gè)強(qiáng)大的GPU，所以如果你想學(xué)習(xí)Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面的開(kāi)發(fā)，就必須配備一個(gè)更好的顯示卡，這樣會(huì)大大提高實(shí)驗(yàn)速度。另外，人工智能的發(fā)展方向?qū)PU和內(nèi)存也有一定的要求。

最后，在硬盤的配置上，最好選擇速度更快的固態(tài)盤，而且容量不需要太大。

如何將圖片上的文字識(shí)別出來(lái)？

大專在讀，學(xué)Python出來(lái)后，工作好找嗎？

Python只是一個(gè)編程工具。學(xué)習(xí)什么編程語(yǔ)言和學(xué)習(xí)后是否能找到一份好工作是兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的命題。

大學(xué)學(xué)位肯定比本科學(xué)位更難找到工作。最重要的是，在初級(jí)人才需求飽和的情況下，一個(gè)職位的應(yīng)聘者可能有幾百人。在選擇簡(jiǎn)歷時(shí)，大學(xué)學(xué)歷并不占優(yōu)勢(shì)。除非你有其他方法證明你自己。

如果能力夠了，受教育的門檻就沒(méi)有預(yù)期的那么大，你應(yīng)該擔(dān)心如何展現(xiàn)自己的能力。

其實(shí)，這不是大學(xué)或Python的問(wèn)題，這是互聯(lián)網(wǎng)寒冬中的常見(jiàn)情況。與一般水平的程序員相比，找工作不是很容易，而且需要一定的工作經(jīng)驗(yàn)，與你使用的編程語(yǔ)言沒(méi)有多大關(guān)系。

最后，減少心中對(duì)薪水的希望，你可能會(huì)找到一份更好的工作。畢竟，不是每個(gè)程序員一年都能掙上百萬(wàn)…

python做一個(gè)基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)(CBIR)，需要學(xué)習(xí)哪些算法？

謝謝。我對(duì)這個(gè)不太了解。在這里我只是分享我所知道的僅供參考。

CBIR是一個(gè)按圖片搜索圖片的系統(tǒng)。它主要是提取每幅圖像的特征，建立特征矩陣，通過(guò)特征矩陣比較圖像的相似性，過(guò)濾出相似的圖像。其中有兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：一是圖像特征的提取和特征矩陣的建立。另一種是兩個(gè)特征矩陣的相似性比較，如余弦距離和卡方距離。

如何學(xué)習(xí)python圖像識(shí)別？

Python圖像識(shí)別，圖像處理主要叫opencv，可以先學(xué)習(xí)opencv，然后在Python下找到相應(yīng)的opencv模塊，就可以使用了。

Opencv圖像識(shí)別主要需要掌握以下幾個(gè)方面：

1。圖像和視頻讀取

2。OpenCV調(diào)用camera的方法

3。OpenCV的幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如mat等

4。利用OpenCV進(jìn)行圖像邊緣提取、canny、圖像二值化、圖像輪廓搜索、正方形、三角形、圓形、線段識(shí)別等。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等分類器。