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Python語言優(yōu)點在哪？Python培訓哪家好？

Python有很多吸引程序員的功能，它易學，面向對象，字節(jié)碼編譯，免費且開源。還有運行時檢查，完整快速的支持，可以執(zhí)行各種任務的擴展。它的優(yōu)點總結起來究竟有哪些呢？

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言,這種語言的語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫，基本上能勝任你平時需要的編程工作。其優(yōu)點在于：

1、編寫的代碼質量高：采用縮進的方法，讓代碼的可讀性更好，也很適合團隊協(xié)作開發(fā)。

2、提高開發(fā)的效率：簡單的語法，動態(tài)的類型，不過不要認為python僅可以完成簡單的任務，其實他只是讓復雜的編程任務變的高效和有趣。

3、程序的可移植性：你編寫的代碼可以放到幾個平臺上去運行，比如windows,linux,unix。

4、很多標準庫和第三方庫：等你了解python標準庫的時候，你就會覺的它的標準庫太多了，而且功能和強大，從字符處理到網絡處理無所不能。

5、編程思想是大道至簡：python希望程序員能夠用很簡單的方法來解決問題，化繁為簡。

目前就是執(zhí)行速度比較慢，相比一些C,C 語言來說運行速度比較慢，但是現(xiàn)在計算機的已經足夠快了，對于用python做一般的開發(fā)來說，已經可以忽略了。

人工智能（機器學習、深度學習）

主講內容	技術要點
數(shù)學基礎	1.微積分與概率論基礎； 2.線性代數(shù)與矩陣運算； 3.數(shù)理統(tǒng)計與參數(shù)估計； 4.凸優(yōu)化基礎； 5.梯度下降和擬牛頓、**大熵模型；
數(shù)據(jù)分析	1.科學計算numpy、pandas； 2.分析策略；數(shù)據(jù)可視化matpalotlib； 3.自然語言處理NLTK；
機器學習	scikit-learn；機器學習與特征工程； 分類算法；回歸與非監(jiān)督學習。 1 .numpy數(shù)據(jù)處理Ipython入門、numpy導入、ndarray屬性與基本操作 2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的數(shù)據(jù)丟失處理、pandas層次化索引、pandas 拼接操作、美國各州人口數(shù)據(jù)分析、pandas數(shù)據(jù)處理、pandas繪圖函數(shù)、pandas讀取數(shù)據(jù)、學生使用pandas練習數(shù)據(jù)處理 3. scipy scipy安裝、scipy 高數(shù)積分、scipy實現(xiàn)登月圖片消噪、scipy圖像處理ndimage、pandas 透視表和交叉表 ； 4. matplotlib 圖像的灰度化處理、 matplotlib風格和樣式 、matplotlib基礎知識、matplotlib四圖； 5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回歸案例、KNN入門案例、KNN分類案例； 6.線性回歸&邏輯斯蒂回歸算法 導數(shù)回顧、實例糖尿病的線性回歸、嶺回歸與Lasso回歸、線性回歸原理、矩陣的回顧、邏輯斯蒂回歸算法； 7.決策樹算法&樸素貝葉斯算法 決策樹原理、貝葉斯原理、決策樹實例、貝葉斯實例； 8.SVM支持向量機&聚類k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 實例、K-Means算法實際應用案例
機器學習項目	算法與項目相結合，選擇經典kaggle項目，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步代碼實戰(zhàn)帶大家快速入門機器學習。選擇經典案例基于真實數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。使用pandas進行數(shù)據(jù)的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立 實戰(zhàn)案例： 1.人臉識別； 2.手跡識別； 3.預測年收入； 4.自動臉補全； 5.使用聚類手寫數(shù)字識別； 6.汽車車牌識別；
深度學習	1.TensorFlow框架開發(fā)； 2.Tensorflow IO操作； 3.神經網絡基礎、全連接神經網絡與實現(xiàn)； 4.卷積神經網絡網絡與實現(xiàn)； 5.項目：圖像識別；
深度學習項目實戰(zhàn)	基于深度學習**火Tensorflow框架實戰(zhàn)，結合案例演示如何應用框架構造神經網絡模型并完成案例任務 使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測，驗證碼識別，人臉關鍵點定位，垃圾郵件分類，圖像風格轉換，AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預處理開始一步步構建網絡模型并展開分析與評估。 提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動手進行項目實踐！

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list = [a,a,a,1,2,3,4,5,A,B,C]提取出”12345”

這個考點考了python的解壓賦值的知識點，即 a,b,c,*middle, e,f,g = list, *middle = [1,2,3,4,5]。注意，解壓賦值提取出來的是列表。

如何提高python的運行效率

使用生成器;關鍵代碼使用外部功能包(Cython，pylnlne，pypy，pyrex);針對循環(huán)的優(yōu)化--盡量避免在循環(huán)中訪問變量的屬性

python培訓班哪個好？

一、選擇口碑好的培訓班
當我們開始做一件新的事情的時候，我們**先做的事情就是去打聽這件事好不好，如果不好的話，我們可能會重新考慮這件事是否該做，所以選培訓班也是這樣，大家都覺得好，才是真的好！
二、教學內容符合需求
互聯(lián)網的更新速度是很快的，我們要明確自己在培訓班學的知識、技術能夠得到使用，而不是學成之后發(fā)現(xiàn)這技術已經被out了！

從企業(yè)應用來看Python發(fā)展

Python被廣泛的用在Web開發(fā)、運維自動化、測試自動化、數(shù)據(jù)挖掘等多個行業(yè)和領域。一項專業(yè)調查顯示，75%的受訪者將Python視為他們的主要開發(fā)語言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發(fā)語言。將Python作為主要開發(fā)語言的開發(fā)者數(shù)量逐年遞增，這表明Python正在成為越來越多開發(fā)者的開發(fā)語言選擇。
目前，國內不少大企業(yè)都已經使用Python如豆瓣、搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、百度、阿里、淘寶、熱酷、土豆、新浪、果殼等；國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業(yè)光魔、紅帽等都在應用Python完成各種各樣的任務。

學Python有發(fā)展前景嗎?

很多人看現(xiàn)在python那么火都想學一學，但也在疑惑學這個到底有沒有發(fā)展前景，下面就趕緊來看看學完python可以做什么工作。
1、網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2、自動化運維：自動化處理大量的運維任務
3、數(shù)據(jù)分析師：快速開發(fā)快速驗證，分析數(shù)據(jù)得到結果
4、游戲開發(fā)者：一般是作為游戲腳本內嵌在游戲中
5、自動化測試：編寫為簡單的實現(xiàn)腳本，運用在Selenium/lr中，實現(xiàn)自動化。
6、網站開發(fā)：借助django,flask框架自己搭建網站。
7、爬蟲獲取或處理大量信息：批量**美劇、運行投資策略、爬合適房源、系統(tǒng)管理員的腳本任務等。
8、具體日常比如自動備份你的MP3;
9、人工智能工程師：數(shù)據(jù)挖掘和分析、科學計算、機器學習。Python中的pandas、numpy、matplotlib等數(shù)據(jù)處理庫，可以助力你進行科學計算和可視化；

什么是lambda函數(shù)？它有什么好處?

lambda 函數(shù)是一個可以接收任意多個參數(shù)(包括可選參數(shù))并且返回單個表達式值的函數(shù)。 lambda 函數(shù)不能包含命令，它們所包含的表達式不能超過一個。不要試圖向lambda 函數(shù)中塞入太多的東西；如果你需要更復雜的東西，應該定義一個普通函數(shù)，然后想讓它多長就多長。

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