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回答:python入門的話，其實很簡單，作為一門膠水語言，其設計之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數據、人工智能、機器學習的興起，python的應用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡單介紹python的學習過程：1.搭建本地環境，這里推薦使用Anaconda，這個軟件集成了python解釋器和眾多第三方包，還自帶spyder，ipython notebook等開發環境（相對于python自帶...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、數據庫：Python在數據庫方面很優秀，可以和多種數據庫進行連接，進行數據處理，從商業型的數據庫到開放源碼的數據庫都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數據庫進行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向對象的特點，在數據庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
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回答:1、web應用開發網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。類似平臺如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網絡爬蟲爬蟲是屬于運營的比較多的一個場景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇；對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣；爬取網易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
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回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學習人工智能的第一語言，相對其他的流行語言python也比較簡單一些。主要學習的內容有web網站開發，游戲開發，爬蟲，數據分析，大數據，智能等各方面的內容，就業也是面向這些崗位，是以后的大趨勢，現在國家也在推廣這方面的學習了。python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一個基本架構，別人已經替你搭建好了基本結構，你只需要按自己需求，添加內容就行，不需要反復的造輪子，可以明顯提高開發效率，節約時間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機器學習框架等，下面我簡單介紹一下這3種基本框架，主要內容如下：1.web框架，這個就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡單介紹一下這3個框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我們比較常見的一種文件，讀取txt文件其實很簡單，下面我介紹3種讀取txt文件的方法，感興趣的可以了解一下，一種是最基本的方法，使用python自帶的open函數進行讀取，一種是結合numpy進行讀取，最后一種是利用pandas進行讀取，實驗環境win7+python3.6+pycharm5.0主要介紹如下：為了更好的說明問題，我這里新建一個test.txt文件，主要有4行4列數據，每...
lansheng228
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...地址：https://www.jianshu.com/p/c23... 計劃現將 tensorflow 中的 Python API 做一個學習，這樣方便以后的學習。原文鏈接 該章介紹有關稀疏張量的API 稀疏張量表示 對于多維稀疏數據，TensorFlow提供了稀疏張量表示。稀疏張量里面的值都...
（代碼基于tensorflow 1.14 cpu版本，讀者需要具有良好的python基礎和線性代數知識） 第三章主要介紹TensorFlow的計算模型、數據模型和運行模型，對TensorFlow的工作原理能有一個大致了解。 TensorFlow程序一般分為兩個階段。第一階...
...，我們可以使用以下代碼將其升維為(3,1)的二維張量： python import tensorflow as tf # 創建一維張量 a = tf.constant([1, 2, 3]) # 將一維張量升維為二維張量 b = tf.expand_dims(a, axis=1) print(a.shape) # 輸出(3,) print(b.shape) # 輸出(3, 1) ...
...地址：https://www.jianshu.com/p/e3a... 計劃現將 tensorflow 中的 Python API 做一個學習，這樣方便以后的學習。原文鏈接 該章介紹有關神經網絡構建的API 激活函數表示 在神經網絡中，我們有很多的非線性函數來作為激活函數，比如連續...
...張量。例如，以下代碼創建了一個形狀為(2, 3)的張量： python import tensorflow as tf x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 2. 變量（Variables） 變量是在TensorFlow中用于存儲和更新模型參數的對象。在訓練過程中，模型的參數會不斷地被更...
... Tersor Ranks, Shapes, and Types 階（Ranks） 秩／階 數學名稱 Python實例 0 標量 s = 483 1 向量 v = [1., 2., 3.] 2 矩陣 m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 3 3-Tensor t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12...
... 年由 UC Berkeley 啟動。優點：快速支持 GPU漂亮的 Matlab 和 Python 接口缺點：不靈活。在 Caffe 中，每個節點被當做一個層，因此如果你想要一種新的層類型，你需要定義完整的前向、后向和梯度更新過程。這些層是網絡的構建模塊...
...。以下是一個簡單的TensorFlow程序，它將兩個張量相加： python import tensorflow as tf # 創建兩個張量 a = tf.constant([1.0, 2.0]) b = tf.constant([3.0, 4.0]) # 計算兩個張量的和 c = tf.add(a, b) # 創建一個會話 sess = tf.Session() # 運行計算圖...
...地址：https://www.jianshu.com/p/d05... 計劃現將 tensorflow 中的 Python API 做一個學習，這樣方便以后的學習。原文鏈接 該章介紹有關常量張量，序列操作，隨機數張量的API 常量張量 Tensorflow提供了很多的操作，去幫助你構建常量。 tf....
...和關閉函數：sess = tf.Session() sess.run() sess.close()（2）利用python的上下文管理機制，將所有的計算放在with中，with tf.Seesion() as sess:sess.run()另外：在設定默認會話之后，可以通過Tensor.eval()函數計算張量的取值：sess = tf.Session() with sess...
...地址：https://www.jianshu.com/p/4da... 計劃現將 tensorflow 中的 Python API 做一個學習，這樣方便以后的學習。原文鏈接 該章介紹有關數學符號操作的API 第一部分 第二部分 減少元素操作 TensorFlow提供了一些操作，你可以用它來執行常...
...可以定義一個計算圖來實現一個簡單的線性回歸模型： python import tensorflow as tf # 定義輸入和輸出張量 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) # 定義模型參數 W = tf.Variable(...
...ector。?添加Dataset.list_files API。?為云TPU引進新的操作和Python綁定。?添加與tensorflow-android相對稱的TensorFlow-iOS CocoaPod。?引入集群解析器（Cluster Resolver）的基本實現。?統一TensorShape和PartialTensorShape的內存表示。因此，張量現...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
