卷积神经网络的python实现,python卷积神经网络图像

怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便首先安装anaconda,然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客。

#coding:utf-8'''    GPU run command:        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python     CPU run command:        python 2016.06.06更新:这份代码是keras开发初期写的,当时keras还没有现在这么流行,文档也还没那么丰富,所以我当时写了一些简单的教程。

现在keras的API也发生了一些的变化,建议及推荐直接上看更加详细的教程。

'''#导入各种用到的模块组件from __future__ import absolute_importfrom __future__ import print_functionfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.models import Sequentialfrom  import Dense, Dropout, Activation, Flattenfrom keras.layers.advanced_activations import PReLUfrom keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2Dfrom keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagradfrom keras.utils import np_utils, generic_utilsfrom six.moves import rangefrom data import load_dataimport randomimport numpy as np(1024)  # for reproducibility#加载数据data, label = load_data()#打乱数据index = [i for i in range(len(data))]random.shuffle(index)data = data[index]label = label[index]print(data.shape[0], ' samples')#label为0~9共10个类别,keras要求格式为binary class matrices,转化一下,直接调用keras提供的这个函数label = np_utils.to_categorical(label, 10)################开始建立CNN模型################生成一个modelmodel = Sequential()#第一个卷积层,4个卷积核,每个卷积核大小5*5。

1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。

#border_mode可以是valid或者full,具体看这里说明:.conv2d#激活函数用tanh#你还可以在(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: (Dropout(0.5))(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28))) (Activation('tanh'))#第二个卷积层,8个卷积核,每个卷积核大小3*3。

4表示输入的特征图个数,等于上一层的卷积核个数#激活函数用tanh#采用maxpooling,poolsize为(2,2)(Convolution2D(8, 3, 3, border_mode='valid'))(Activation('tanh'))(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#第三个卷积层,16个卷积核,每个卷积核大小3*3#激活函数用tanh#采用maxpooling,poolsize为(2,2)(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid')) (Activation('relu'))(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#全连接层,先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。

#Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。

4是根据每个卷积层计算出来的:(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11,(11-3+1)/2得到4#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal(Flatten())(Dense(128, init='normal'))(Activation('tanh'))#Softmax分类,输出是10类别(Dense(10, init='normal'))(Activation('softmax'))##############开始训练模型###############使用SGD + momentum#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])#调用fit方法,就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10,batch_size为100.#数据经过随机打乱shuffle=True。

verbose=1,训练过程中输出的信息,0、1、2三种方式都可以,无关紧要。show_accuracy=True,训练时每一个epoch都输出accuracy。

#validation_split=0.2,将20%的数据作为验证集。

(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)"""#使用data augmentation的方法#一些参数和调用的方法,请看文档datagen = ImageDataGenerator(        featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset        samplewise_center=False, # set each sample mean to 0        featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset        samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std        zca_whitening=False, # apply ZCA whitening        rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)        width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)        height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)        horizontal_flip=True, # randomly flip images        vertical_flip=False) # randomly flip images# compute quantities required for featurewise normalization # (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)(data)for e in range(nb_epoch):    print('-'*40)    print('Epoch', e)    print('-'*40)    print("Training...")    # batch train with realtime data augmentation    progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])    for X_batch, Y_batch in (data, label):        loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)        (X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )"""。

谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

怎样用python构建一个卷积神经网络模型

上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络,只包含一个卷积层和一个maxpooling层,pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出好文案

实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时,卷积和pooling的结果分别如下所示。

部分源码如下:[python] viewplain copy#coding=utf-8'''''Created on 2014年11月30日@author: Wangliaofan'''import numpyimport structimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport randomimport copy#testfrom BasicMultilayerNeuralNetwork import BMNN2def sigmoid(inX):if (-inX)== 0.0:return 999999999.999999999return 1.0/((-inX))def difsigmoid(inX):return sigmoid(inX)*(1.0-sigmoid(inX))def tangenth(inX):return (1.0*(inX)-1.0*(-inX))/(1.0*(inX)+1.0*(-inX))def cnn_conv(in_image, filter_map,B,type_func='sigmoid'):#in_image[num,feature map,row,col]=>in_image[Irow,Icol]#features map[k filter,row,col]#type_func['sigmoid','tangenth']#out_feature[k filter,Irow-row+1,Icol-col+1]shape_image=numpy.shape(in_image)#[row,col]#print "shape_image",shape_imageshape_filter=numpy.shape(filter_map)#[k filter,row,col]if shape_filter[1]>shape_image[0] or shape_filter[2]>shape_image[1]:raise Exceptionshape_out=(shape_filter[0],shape_image[0]-shape_filter[1]+1,shape_image[1]-shape_filter[2]+1)out_feature=numpy.zeros(shape_out)k,m,n=numpy.shape(out_feature)for k_idx in range(0,k):#rotate 180 to calculate convc_filter=numpy.rot90(filter_map[k_idx,:,:], 2)for r_idx in range(0,m):for c_idx in range(0,n):#conv_temp=numpy.zeros((shape_filter[1],shape_filter[2]))(in_image[r_idx:r_idx+shape_filter[1],c_idx:c_idx+shape_filter[2]],c_filter)(conv_temp)if type_func=='sigmoid':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(sum_temp+B[k_idx])elif type_func=='tangenth':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=tangenth(sum_temp+B[k_idx])else:raise Exceptionreturn out_featuredef cnn_maxpooling(out_feature,pooling_size=2,type_pooling="max"):k,row,col=numpy.shape(out_feature)max_index_Matirx=numpy.zeros((k,row,col))out_row=int(numpy.floor(row/pooling_size))out_col=int(numpy.floor(col/pooling_size))out_pooling=numpy.zeros((k,out_row,out_col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,out_row):for c_idx in range(0,out_col):temp_matrix=out_feature[k_idx,pooling_size*r_idx:pooling_size*r_idx+pooling_size,pooling_size*c_idx:pooling_size*c_idx+pooling_size]out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx](temp_matrix)max_index=numpy.argmax(temp_matrix)#print max_index#print max_index/pooling_size,max_index%pooling_sizemax_index_Matirx[k_idx,pooling_size*r_idx+max_index/pooling_size,pooling_size*c_idx+max_index%pooling_size]=1return out_pooling,max_index_Matirxdef poolwithfunc(in_pooling,W,B,type_func='sigmoid'):k,row,col=numpy.shape(in_pooling)out_pooling=numpy.zeros((k,row,col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,row):for c_idx in range(0,col):out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(W[k_idx]*in_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]+B[k_idx])return out_pooling#out_feature is the out put of convdef backErrorfromPoolToConv(theta,max_index_Matirx,out_feature,pooling_size=2):k1,row,col=numpy.shape(out_feature)error_conv=numpy.zeros((k1,row,col))k2,theta_row,theta_col=numpy.shape(theta)if k1!=k2:raise Exceptionfor idx_k in range(0,k1):for idx_row in range( 0, row):for idx_col in range( 0, col):error_conv[idx_k,idx_row,idx_col]=\max_index_Matirx[idx_k,idx_row,idx_col]*\float(theta[idx_k,idx_row/pooling_size,idx_col/pooling_size])*\difsigmoid(out_feature[idx_k,idx_row,idx_col])return error_convdef backErrorfromConvToInput(theta,inputImage):k1,row,col=numpy.shape(theta)#print "theta",k1,row,coli_row,i_col=numpy.shape(inputImage)if row>i_row or col> i_col:raise Exceptionfilter_row=i_row-row+1filter_col=i_col-col+1detaW=numpy.zeros((k1,filter_row,filter_col))#the same with conv valid in matlabfor k_idx in range(0,k1):for idx_row in range(0,filter_row):for idx_col in range(0,filter_col):subInputMatrix=inputImage[idx_row:idx_row+row,idx_col:idx_col+col]#print "subInputMatrix",numpy.shape(subInputMatrix)#rotate theta 180#print numpy.shape(theta)theta_rotate=numpy.rot90(theta[k_idx,:,:], 2)#print "theta_rotate",theta_rotate(subInputMatrix,theta_rotate)detaW[k_idx,idx_row,idx_col](dotMatrix)detaB=numpy.zeros((k1,1))for k_idx in range(0,k1):detaB[k_idx](theta[k_idx,:,:])return detaW,detaBdef loadMNISTimage(absFilePathandName,datanum=60000):images=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)print magic, numImages , numRows , numColumnsindex += struct.calcsize('>IIII')if magic != 2051:raise Exceptiondatasize=int(784*datanum)datablock=">"+str(datasize)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>47040000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)/255.0#nextmatrix=nextmatrix.reshape(numImages,numRows,numColumns)#nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows*numColumns)nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows,numColumns)return nextmatrix, numImagesdef loadMNISTlabels(absFilePathandName,datanum=60000):labels=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numLabels  = struct.unpack_from('>II' , buf , index)print magic, numLabelsindex += struct.calcsize('>II')if magic != 2049:raise Exceptiondatablock=">"+str(datanum)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>60000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)return nextmatrix, numLabelsdef simpleCNN(numofFilter,filter_size,pooling_size=2,maxIter=1000,imageNum=500):decayRate=0.01MNISTimage,num1=loadMNISTimage("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-images-idx3-ubyte",imageNum)print num1row,col=numpy.shape(MNISTimage[0,0,:,:])out_Di=numofFilter*((row-filter_size+1)/pooling_size)*((col-filter_size+1)/pooling_size)MLP=BMNN2.MuiltilayerANN(1,[128],out_Di,10,maxIter)MLP.setTrainDataNum(imageNum)MLP.loadtrainlabel("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-labels-idx1-ubyte")MLP.initialweights()#MLP.printWeightMatrix()rng = numpy.random.RandomState(23455)W_shp = (numofFilter, filter_size, filter_size)W_bound = (numofFilter * filter_size * filter_size)W_k=rng.uniform(low=-1.0 / W_bound,high=1.0 / W_bound,size=W_shp)B_shp = (numofFilter,)B= numpy.asarray(rng.uniform(low=-.5, high=.5, size=B_shp))cIter=0while cIter。

深度学习 python怎么入门 知乎

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景,良好的Python编程技能,并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。

即便如此,在你开始将深度学习应用于现实世界的问题,并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前,你可能需要一年多的学习和实践。然而,知道从哪里开始,对软化学习曲线有很大帮助。

如果我必须重新学习Python的深度学习,我会从AndrewTrask写的Grokkingdeeplearning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。

除了基本的数学和编程技能之外,Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。

这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明),但它会让你走上一条道路,让你更容易从更高级的书和课程中学习。

用Python构建人工神经元大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库,如TensorFlow、PyTorch或Keras。

相比之下,《运用深度学习》(GrokkingDeepLearning)通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。《运用深度学习》你首先要开发一个人工神经元,这是深度学习的最基本元素。

查斯克将带领您了解线性变换的基本知识,这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元,无需使用任何特殊的库。

这不是进行深度学习的最有效方式,因为Python有许多库,它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。

在Grokking深度学习中,你的第一个人工神经元只接受一个输入,将其乘以一个随机权重,然后做出预测。然后测量预测误差,并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。

有了单个神经元、单个输入和单个输出,理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性,使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。

您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念,逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。

当您从标量计算转移到向量计算时,您将从普通的Python操作转移到Numpy,这是一个特别擅长并行计算的库,在机器学习和深度学习社区中非常流行。

Python的深度神经网络有了这些人造神经元的基本构造块,你就可以开始创建深层神经网络,这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。

当您创建深度神经网络时,您将了解激活函数,并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样,您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。

随着您越来越熟悉深度学习的基础知识,您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术,如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。

在本书结束时,您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中,创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分,您将需要面向对象的编程技能)。

如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库,那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有,您将在将来更容易地适应这些库。

在整本书中,查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络,而不是复制粘贴任何东西。代码库有点麻烦并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。

在之前的一篇文章中,我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面,查斯克本可以做得更好。在GitHub的Grokking深度学习库中,每一章都有丰富的jupiterNotebook文件。

jupiterNotebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而,jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。

Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的,其中包含大量未注释的代码。这在后面的章节中会变得尤其困难,因为代码会变得更长更复杂,在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。

作为一个原则问题,教育材料的代码应该被分解成小单元格,并在关键区域包含注释。此外,Trask在Python2.7中编写了这些代码。

虽然他已经确保了代码在Python3中也能顺畅地工作,但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“foriinrange(len(array))”范式在数组上迭代)。

更广阔的人工智能图景Trask已经完成了一项伟大的工作,它汇集了一本书,既可以为初学者,也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。

但正如泰温·兰尼斯特(TywinLannister)所说(每个工程师都会同意),“每个任务都有一个工具,每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。

事实上,对于许多问题,更简单的机器学习算法,如线性回归和决策树,将表现得和深度学习一样好,而对于其他问题,基于规则的技术,如正则表达式和几个if-else子句,将优于两者。

关键是,你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。

你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍,比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。

我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。

你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛,如r/MachineLearning和r/deeplearningsubreddits,人工智能和深度学习Facebook组,或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。

AI的世界是巨大的,并且在快速扩张,还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书,那么这是一个神奇旅程的开始。

python需要学习什么内容?

Python的学习内容还是比较多的,我们将学习的过程划分为4个阶段,每个阶段学习对应的内容,具体的学习顺序如下:Python学习顺序:①Python软件开发基础掌握计算机的构成和工作原理会使用Linux常用工具熟练使用Docker的基本命令建立Python开发环境,并使用print输出使用Python完成字符串的各种操作使用Pythonre模块进行程序设计使用Python创建文件、访问、删除文件掌握import语句、From…import语句、From…import*语句、方法的引用、Python中的包②Python软件开发进阶能够使用Python面向对象方法开发软件能够自己建立数据库,表,并进行基本数据库操作掌握非关系数据库MongoDB的使用,掌握Redis开发能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发,能够实现ftp、http服务器,开发邮件软件能开发多进程、多线程软件③Python全栈式WEB工程师能够独立完成后端软件开发,深入理解Python开发后端的精髓能够独立完成前端软件开发,并和后端结合,熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧④Python多领域开发能够使用Python熟练编写爬虫软件能够熟练使用Python库进行数据分析招聘网站Python招聘职位数据爬取分析掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别掌握基本设计模式、常用算法掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。

想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。

祝你学有所成,望采纳。请点击输入图片描述。

学习python的话大概要学习哪些内容?

想要学习Python,需要掌握的内容还是比较多的,对于自学的同学来说会有一些难度,不推荐自学能力差的人。

我们将学习的过程划分为4个阶段,每个阶段学习对应的内容,具体的学习顺序如下:Python学习顺序:①Python软件开发基础掌握计算机的构成和工作原理会使用Linux常用工具熟练使用Docker的基本命令建立Python开发环境,并使用print输出使用Python完成字符串的各种操作使用Pythonre模块进行程序设计使用Python创建文件、访问、删除文件掌握import语句、From…import语句、From…import*语句、方法的引用、Python中的包②Python软件开发进阶能够使用Python面向对象方法开发软件能够自己建立数据库,表,并进行基本数据库操作掌握非关系数据库MongoDB的使用,掌握Redis开发能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发,能够实现ftp、http服务器,开发邮件软件能开发多进程、多线程软件③Python全栈式WEB工程师能够独立完成后端软件开发,深入理解Python开发后端的精髓能够独立完成前端软件开发,并和后端结合,熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧④Python多领域开发能够使用Python熟练编写爬虫软件能够熟练使用Python库进行数据分析招聘网站Python招聘职位数据爬取分析掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别掌握基本设计模式、常用算法掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法想要系统学习,你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能,南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择,建议实地考察对比一下。

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python怎么学习?

学习Python编程技术的流程与步骤,自学与参加培训学习都适用。一、清楚学习目标无论是学习什么知识,都要有一个对学习目标的清楚认识。

只有这样才能朝着目标持续前进,少走弯路,从学习中得到不断的提升,享受python学习计划的过程。虽然目前的编程语言有很多,但是基础语法上的概念,本质上都是相通的。可以做到一通百通。

所以没有必要为了学哪门语言纠结太多。python是目前市面上,我个人认为是最简洁&&最优雅&&最有钱途&&最全能的编程语言,没有之一。

所以既然你决定了要学习python,那么就需要先下一个决心,至少决定要作为自己的主力语言。python是全能语言,社区庞大,有太多的库和框架。你只需要找到合适的工具来实现想法,省去了造轮子的精力。

coder可以写尽可能少的代码来实现同等的功能。“人生苦短,我用python”是至理名言。

如果实现一个中等业务复杂度的项目,在相同的时间要求内,用java实现要4-5个码农的话,用python实现也许只需要1个。这就是python最大的优势了。

二、基本python知识学习1. 了解Python是什么,都能做些什么?

2. 知道什么是变量、算法、解释器3. Python基本数据类型4.  列表和元组的操作方法5.  字符串操作方法6. 基本的字典操作方法以上这些可以略微掌握之后就进行下一步,遇到忘记不会的可以再参考一下书和笔记。

虽然看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是比较较的翻译也很晦涩,照书写了代码跑不通,不断报错。是很打击学习积极性的。不过,介绍语法的基础书,还是可以买一本,作为手册查阅之用。

这类基础书籍买一本就好,找个周末休息时间,一天便可看完。三、掌握Python的条件、循环和相关的执行语句任何知识它的基础知识都是有些枯燥的,现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。

掌握if、else、elif、while、for、continue、break和列表推导式等这些语句的使用,还有程序中的异常处理。

四、面对对象知识面对对象OOP,更高层次的Python程序结构,代码的重用避免代码冗余,打包你的代码,函数的参数、作用域等。类,可以帮助我们减少大量的开发时间,提高编程的效率,对中大型项目十分关键。

五、项目实践在这个阶段,一定要多动手实践,查找和处理过程中遇到的错误和异常,遇到问题多上网搜索,也可以参考公众号内的一些文章,或者加上咱们文章下方的老师领取合适的项目实例。

在成功的解决了这些问题之后,会有一种很大的成就感,这样一个良性循环,才是你学习Python这类程序语言的最大动力。以上是小姐姐总结学习Python的步骤和流程。

当然参加我们的Python培训课程,可以更快速、系统全面地掌握Python的各种知识。通过课后习题,让大家动手动脑的参与,课后问题解答会让你茅塞顿开。

培训班还会有很多实用的Python项目,从零开始带领大家一块解决项目遇到的问题,避免浪费大量精力和时间。最终让大家可以自行编写想要的各种Python程序。

六:缺点当然任何一门语言都有缺点,Python也不例外。小姐姐认为学习一门语言不仅需要清楚的知道学习步骤,做到心中有规划。也需要适当的了解一下他的缺点,也是为了更好的掌握、完善。

1、第一个缺点就是运行速度和C程序比要慢很多,因为Python是解释型语言,代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码,这个翻译过程非常耗时,所以很慢。2、第二个缺点就是代码不能加密。

如果要发布你的Python程序实际上就是发布源代码,还好我们大部分用python是来写应用程序,给用户提供服务的,用户其实不需要也不关心你的源码。

学习Python应该掌握哪些知识点

阶段一:Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二:Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三:前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四:WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、RestfulAPI等。

阶段五:爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。

阶段六:全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七:算法&设计模式阶段八:数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。

阶段九:机器学习、图像识别、NLP自然语言处理Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。

阶段十:Linux系统&百万级并发架构解决方案阶段十一:高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

python深度学习中经过卷积神经网络训练后的输出怎样查看

这两个概念实际上是互相交叉的,例如,卷积神经网络(Convolutionalneuralnetworks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(DeepBeliefNets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

Python主要内容学的是什么?

第一步:Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

第二步:Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

第三步:前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

第四步:WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、RestfulAPI等。

第五步:爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。

第六步:全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

第七步:数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。

第八步:人工智能Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析、图像识别、自然语言翻译等。

第九步:自动化运维&开发Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

第十步:高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

 

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