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如果再有其它任务想要完成,到时候你就会找各种库来学习它使用它。现在想学习人工智能,学Python好,还是C++好呢?或者MATLAB?
一、想了解下python linux java哪个比较好找工作
python和人工智能有什么关系
就目前市场情况来说,Python培训的学习周期在五个月左右,当然了不同的机构教学方式不同,课程安排不同,学习周期也是存在差异的。
1 linux下编程必须要懂shell ,建议先把shell学好 2 学好shell 脚本,linux的 的一些命令操作就变得简单易行了 3 shell脚本比较容易好学,学好好python就也显得更容易
为什么人工智能要用Python一、Python是解释语言,程序写起来非常方便写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。二、Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现(编写和运行效率都高),配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样,一是因为有Python这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生兴起。三、Python效率超高解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外,还有Cython可以大幅增加运行效率。最后,得益于Python对C的接口,很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
4三、比较好的就是达内还不错,能学到技术,性价比高
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