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毕业生必看Python函数式编程
1、lambda函数 lambda函数， 又成为匿名函数。lambda函数只能有一个表达式， 而不需 要写return来返回函数的值。当然， 匿 名函数也是一个函数对象，同样可以把匿 名函数赋值给一个变量。
2、学了python能够从事Web开发、数据科学、网络爬虫、自动化运维、嵌入式应用开发、游戏开发和桌面应用开发方面的相关工作。学了python可以当作副业，增加自己的收入。
3、本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 0版本的种种变化，全面改写了书中内容，如果你没有任何编程基础，那么，你最好先读完第一本的《Python 编程：从入门到实践》开始学习，之后选择这本作为你的第二本 Python 书。
4、拓展：python要学什么python基础知识：包括Python开发环境的配置、语言的基础、函数式编程的应用、Python内置模块的使用、迭代器以及生成器的原理等。
学生学Python要知道的内置函数
数学函数：abs（）， pow（）， round（）， max（）， min（）， math库中的sin（）， cos（）， tan（）， pi等函数。
在写python程序时，常能用到一些函数和方法，总结一下，保存起来，方便查询。
Map函数 会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。
set（）当需要对一个列表进行去重操作的时候，set（）函数就派上用场了。用于创建一个集合，***里的元素是无序且不重复的。***对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。
文件操作函数：open（file， mode）：打开文件并返回文件对象。file.read（）：读取文件内容。file.write（content）：向文件中写入内容。这只是Python内置函数的一小部分，它们可以满足我们日常编程的需求。
各种编程语言的深度学习库整理大全
Lush（Lisp Universal Shell）是一种面向对象的编程语言，面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库，其中包含丰富的深度学习库。
Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano[_a***_]。Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。
事实上，如果你去翻阅最新的深度学习出版物（也提供源代码），你就很可能会在它们相关的GitHub库中找到Caffe模型。虽然Caffe本身并不是一个Python库，但它提供绑定到Python上的编程语言。我们通常在新领域开拓网络的时候使用这些绑定。
LibU ： C语言写的多平台工具库 Loki ：C++库的设计，包括常见的设计模式和习语的实现。 MiLi ：只含头文件的小型C++库 openFrameworks ：开发C++工具包，用于创意性编码。
13个最常用的Python深度学习库介绍
Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。
Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
第一：Caffe Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。
Orange3 Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。
Python第三方库TraitUI，讲解交互式科学计算三维效果应用的开发方法。Python第三方库SciPy，初步介绍科学计算工具箱。
python深度学习框架学哪个
描述：MXNet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。概述：MXNet 是亚马逊（Amazon）选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。
Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
深度学习目前的应用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及各种预测等。
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