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python机器学习是什么
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。发展历史：PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。
Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。Python是一种解释型脚本语言。
面向对象编程：面向对象编程是Python的重要特性之一。我们将深入探讨类、对象、继承、多态等面向对象的概念和技术，帮助学员理解并掌握面向对象编程的思想和方法。 数据结构与算法：数据结构和算法是编程的核心。
学习python主要有自学和报班学习两种方式。
简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。
python机器学习库***全集
***s：//pan.baidu***/s/1m8TYiZ-Na0TWN9HLydK6nQ 提取码：1234 机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。
***s：//pan.baidu***/s/1xB-Lnzt8eZfSl4V03onErQ？pwd=1234 本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。
Anaconda是用于科学计算的Python发行版，它集成了很多关于Python科学计算的第三方库，同时提供了包管理和环境管理的功能，可方便的解决多版本Python并存、切换以及第三方包安装问题。支持运行在Linux、Windows和macOS下。
计算机科学与技术python方向
个人的效果。自动化运维也是Python的主要应用方向之一 ，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
数据处理 这是从事互联网运营的人员必备基础，互联网讲求的是数据的收集和统计[_a***_]归纳出下一步的研发方向，所以面对的数以亿计的数据就需要一种集成化的编程语言来使用。
Java和Python各有各自的优缺点，具体要学哪个，肯定是要多方面考虑的，比如自己的兴趣在哪个方向，哪个方向未来的发展更好等等，都是影响因素。至于怎么学，你可以选择自学，也可以选择机构学。
Python深度学习之图像识别
1、前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
2、import ImageFilter2 imfilter = im.filter（ImageFilter.DETAIL）3 imfilter.show（）4 序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。
3、利用级联分类器检测出人脸区域，再在人脸区域中检测出眼睛的区域，检测出眼睛的区域之后，用跟踪算法咔嚓眼睛降低运算量，避免每一帧都去检测眼睛。
4、OpenCV OpenCV是最常用的图像和***识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和***识别领域完全替代Matlab。OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持J***a和Matlab。
5、EasyOCR像任何其他OCR（谷歌的tesseract或任何其他OCR）一样从图像中检测文本，但在我使用它的参考资料中，我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法，而且高端深度学习库（pytorch）在后端支持它，这使它的准确性更可靠。
6、可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：加载图像：使用OpenCV中的cvimread（）函数加载铅笔图像。图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。
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