大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python深度学习图书的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Python深度学习图书的解答,让我们一起看看吧。
- 目前大二学生,根据老师进度学过c语言和c++,现想学python,有什么最合适的书值得推荐?
- 哪些人工智能书籍让你爱不释手?
- 深度学习和Python的关系大吗?
- Python和大数据有什么区别,学哪个以后好就业?
- 本科学深度学习怎么样?能够找到工作吗?
目前大二学生,根据老师进度学过c语言和c++,现想学python,有什么最合适的书值得推荐?
1、先给一个官方推荐书单:
2、如果想跟一本书走一遍,比较推荐这本《Python 编程:从入门到实践》。
涵盖内容比较广,从基本语法、简单测试,到常用的 matplotlib (数据作图)、numpy (代数运算库)、pygame 小游戏,到 Django Web 开发都有介绍。
3、如果时间有限没有太多精力去lū完一本书,强烈推荐: 里的教程。可以直接在线编辑运行,并且包含了 Numpy 和 Pandas 两个库的基础知识,适合短时间内入门 python 数据分析。
谢邀
网站:
这个教程应该是Python很火的一个入门教程了,相对来说也是比较详细和全面的教程了,最后还包括了实战部分
这本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
这本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。如果以后想往Python数据分析发展可以看看这本书
第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题,包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节,包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。Python进阶必看书籍
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哪些人工智能书籍让你爱不释手?
人工智能我工作和入门都是看的 Keras***教程和一本配套的书籍名字叫做 《Python深度学习》 这本书,这本书讲的很细很简单,将所有的例子和[_a***_]都很详细的讲解了,并且期中涉及到的高等数学问题也专门开了一章来讲。
我一般爱看小孩子看的书,觉得比较轻松愉快些,人工智能相关的,我也就看过少儿编程类的《奥拉学编程》、《编程真好玩》,都是通过小故事。小游戏讲述编程思维的重要性的,可以试试
李开复《AI•未来》
为什么爱不释手?主要有以下几个原因:
李开复:作为曾经在谷歌和微软公司担任要职且离职后多年持续关注人工智能、创新、投资、5G方面的华人
李开复对AI的思考和见解相当吸引我
坦白说,个人觉得《AI•未来》这本书里对AI 的叙述还是比较多的
个人最关注的是李开复先生对全球AI七巨头(亚马逊、谷歌、微软、Facebook、阿里、腾讯、百度)在人工智能领域的布局、进展和博弈的叙述及自己的思考,读后启示还是比较大的
人工智能对社会的影响和冲击是极为巨大的
在未来,掌握AI 顶级技术的国家可能会因为无与伦比的科技实力成为全球超级霸主,而AI 技术实力薄弱的国家将有可能沦为超级霸主国家的附庸
国与国之间的不平等会越来越严重,人与人之间的收入和不平等也会继续加大
而这些不平等若处理不好就可能造成大的社会不稳定
深度学习和Python的关系大吗?
有一定关系,但没有必然的联系。深度学习是一种算法,大家对他的研究一般都是通过某个深度学习框架进行,很少从头去写代码的。比较出名的框架有caffe,torch,tensorflow,pytorch。
比如说最初很有名的一个深度学习框架caffe,是用C++实现的,他的作者是一个中国人,贾扬清。贾大牛本科毕业于清华大学,这个框架是他在加州理工伯克利分校读博时候的作品,后来这个框架由这个学校团队在维护。它主要应用在卷积神经网络上面。caffe有python接口,就是说可以用python程序来控制caffe的运行。
Torch是另外一个比较流行的深度学习框架,这个深度学习框架是用Lua语言写的。Lua语言相对比较小众,很多人用它来写游戏脚本。Torch最初的支持者是Facebook。它相对于caffe来说更擅长在RNN方面的计算。
后来谷歌开发了tensorflow,***用的语言就是python,由于谷歌的大力支持,用tensorflow的人越来越多,再加上python本身有相当多数据处理方面的包。***用python进行深度学习的研究越来越主流。
于是,Facebook也把torch改进了一下,把它跟python结合了一下,搞了个pytorch。pytorch使用上比tensorflow要简单的多,再加上背后有Facebook的支持,很快与tensorflow有分庭抗礼之势。
总结一下,本来深度学习跟python没什么必然联系,一个是算法,一个是编程语言。但是研究深度学习大家一般都***用深度学习框架,而主流的深度学习框架tensorflow,pytorch都是用python写的,caffe也可以用python控制,两者因此也就有了联系。
这就给了很多奸商空子,打着深度学习的招牌教python,实际上教的东西跟深度学习半毛钱关系钱都没有。在此严重鄙视。
Python和大数据有什么区别,学哪个以后好就业?
Python和大数据都是当前IT领域非常热门的技术,但两者在应用场景和学习难度等方面存在一定的差异。那么学哪个以后好就业呢?需要根据自身情况和职业规划来选择。
Python和大数据的区别
应用场景
Python是一种面向对象的编程语言,广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。Python的优势在于语法简洁易懂,上手难度较低,适合初学者入门。同时,Python也是一种通用语言,可以应用于各种领域。
大数据则是指数据量超过传统数据库处理能力的一种数据处理方式,常用于企业的数据分析、挖掘和管理等方面。大数据的优势在于能够处理海量的数据,从而获得更准确的结果。
学习难度
相比而言,Python的学习难度较低,适合初学者入门。而大数据则需要相关的数学、统计和计算机知识作为基础,学习难度相对较高。
就业前景分析
目前Python和大数据都是IT行业的热门技术,就业前景都非常广阔。选择哪个技术主要要看自身情况和职业规划。
如果你对编程有一定的兴趣,但是没有太多的编程基础,可以考虑先学习Python。Python在Web后端开发、数据分析、人工智能等领域都有广泛的应用,就业前景非常好。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
大数据是目前互联网流行的技术语言,处理大数据的编程语言比较有优势的也很多,比如java、python、go、R语言、Hadoop等等,按道理来说每种编程语言都可以处理大数据,只是处理的规模不一样而且,但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是Java与python。
Python是从最初的2016人工智能开始爆发,从而在短短两年之内能赶超JAVA。随着python的发展,最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要,通过对数据的分析,可以了解市场需求、发展方向,对公司未来的定位,把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征。自从python热度赶超j***a之后,python在大数据方面的优势逐渐被人们认识,但是j***a作为20多年成熟的编程语言,在大数据处理方面已存在已久,依然是程序员开发比较喜爱的编程。j***a在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据,包括游戏数据处理,特别是金融服务数据处理,一直都是j***a的强项;python有着众多免费科学算法库,优势在人工智能大数据处理,当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说j***a与python在大数据处理各有优势。
其实无论学什么语言,只要学精用精都很好就业。
首先,掌握编程语言是很多大数据岗位的基础要求,比如说大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等都需要具备扎实的编程语言基础,才可以拥有更好的发展。据了解,现在大数据开发领域可以使用的编程语言有很多种,比如说J***a和Python都是比较常见的语言,具体掌握哪门语言合适,结合自身情况来决定吧。其实发展侧重方向不同,选择语言不同。比如说如果想要从事大数据平台研发方向发展,可以选择J***a编程语言,J***a编程语言在大数据平台开发领域有着非常广泛的应用,比如说Hadoop平台就是***用J***a语言开发的,同时J***A语言较为健全的语言生态以及较强的扩展性,在平台开发方面具有非常重要的优势。如果选择大数据应用发展方向的话,J***a和Python都可以学习,因为这两门语言都具有非常不错的表现。不过对于初学者来说,Python语言更容易入门,对初学者是十分友好的。如果要往大数据分析和大数据运维领域发展,就需要重点学习Python语言,因为这两个领域中,Python语言都普遍的应用,十分广泛。
首先,直接回答问题来说,大数据更好就业。招聘的岗位更多一些
下面详细说下,相信题主就会有更多自己的见解了。
一、大数据
大数据广泛来说是一个生态,包括很多涉及到数据工程的工具和相应的开发语言,在这里就包括Python,当然最重要的还有J***a、Scala等等,在这里对Python本身来说要求不是特别高;另外涉及到算法的话,首选Python,就是由于它有很多的相关的包 。
二、Python
单单的就Python来说,一部分是做服务端的,与当下J***a开发,GO、PHP等无异。
而相当一部分人是用来做数据分析的,此时也会涉及到一小部分大数据的技术,主要还包括要会运用SQL。无论是Python还是SQL,都是用来查询和处理数据的,SQL偏向于查询,Python更擅长于数据处理,利用最常见的numpy和padas就可以对数据进行各种计算。
也就是说,Python一部分做服务端的研发,而另外一部分做数据分析,离不开SQL
总的来说
1. 大数据岗位多,要求高,薪资也高,Python只是其中一种代码工具。
2. 纯Python岗位对于数据分析来说,分析能力很重要,对Python进行数据处理的能力要求高,很多招聘偏向于招收统计学专业的人员。
下面对比下较为关心的薪资问题,来自头条招聘
最后说一句,可以努力先进行大数据研发工作,后续慢慢也同时做一些数据分析、算法相关的事情,这样会对行业有较为深刻的理解。
本科学深度学习怎么样?能够找到工作吗?
深度学习是个很有前景的专业。它属于机器学习领域中的一个研究方向。是基于大量的样本数据进行不断学习,得出其中的规律,构建出模型,来对输入的文字,声音,图像等做出识别。它的实现涉及多门学科,比如线性代数,概率论,统计学,数据结构,python语言等等。
深度学习的提出使得人工智能前进了一大步。人工智能现在已经逐渐应用到市场。比如离我们生活较近的车牌识别,各品牌手机、音箱等智能产品内置的语音识别,个性化推荐等等已经有所应用。
目前市场缺口很大,人才的稀缺决定了这个岗位的收入也不错。但因为深度学习需要涉及的知识量很大,对数学统计要求较高,当前市场上,主要倾向于硕士以上学历。建议如果想深入这个领域发展,最好在本科后,继续研究生的学习,这样以后的发展前景应该会更好。
到此,以上就是小编对于python深度学习图书的问题就介绍到这了,希望介绍关于python深度学习图书的5点解答对大家有用。