大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于为什么linux深度学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍为什么Linux深度学习的解答,让我们一起看看吧。
python为什么突然火起来?
1.入手快:Python 语言相对于其他编程语言来说,属于比较容易学习的一门编程语言,它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。所以,已经有越来越多的初学者选择Python 语言作为编程的入门语言。
2.颜值高:Python 语言力求代码简洁、优美。在 Python 语言中,***用缩进来标识代码块,通过减少无用的大括号,去除语句末尾的分号等视觉杂讯,使得代码的可读性显著提高。它使你能够专注于解决问题,而不用太纠结编程语言本身的语法。
3.有内涵:Python 语言号称自带电池,寓意是 Python 语言的类库非常的全面,包含了解决各种问题的类库。无论实现什么功能,都有现成的类库可以使用。合理使用 Python 的类库和开源项目,能够快速的实现功能,满足业务。
4.效率高:Python 语言因为有了丰富强大的类库,所以,Python 的开发效率能够显著提高。实现相同的功能,Python 代码的文件往往只有 C、C++ 和 Java 代码的 1/5~1/3。这也是为什么各大互联网公司广泛使用 Python 语言的原因。
5.应用广:工程师可以使用 Python 做很多的事情。例如,Web 开发、网络编程、自动化运维、Linux 系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux?
因为linux有很多开源版本,而绝大多数深度学习包都是开源项目,本着分享至上的开源精神,选取linux作为操作系统更为合适,影响力传播力都会更强;而对使用程序员来说,在哪个操作系统环境下开发程序差别并不大,且开源系统免去很多侵权的风险。
为什么Python效率这么低,还这么火?
1. 如果你能接受一个程序200ms能跑出结果,那么180ms的python和80ms的C之间的选择就不大算个问题
2. 在1的基础上。如果同样的功能python用了20行代码,C用了200行,那选择python理由就很明显了
一波潮流而已。
python几乎是我接触过的第二烂的语言。最烂的是haskell。
强制缩进带来的后果,是复杂逻辑表达上,不易区分结构,容易出错而难以debug。已经尴尬的“pass”。
只能使用一句的lambda表达式,简直是被perl的代码块功能吊起来打。
没有任何看起来可以和perl的裸块功能相似的语法。
不是完全面向对象的语言,却在内部函数设计风格上,一会像C,一会像纯面相对象。
解释执行而不是编译执行,运行效率低下,而且,未被执行的分支,如果有错也无法知道。
类功能其实很弱,也没有诸如perl的moose那样强大的包来补偿。
调试的时候也没有一个如同perl的data dumper那样强大的工具。
python的流行就是一阵风潮而已。
效率的高与低,并不是简单的看跑分结果,更重要的是看解决问题的时间。每个语言在自己的领域都有独特的优势,在解决自己领域的问题时效率是最高的。因此,Python在下面几个领域的效率并不低:
1. 数据科学:基于pandas、numpy、sklearn、matplotlib等一系列现有库,python可以高效的完成业务部门需要的数据分析和展现工作
2. 大数据处理:现在已经是一个[_a***_]处理为主的时代了,很多的测试还只是局限于单机系统。大数据处理框架Spark有python接口。这样主要运行由Spark分布式框架完成,加上python的简单语法,能够高效完成大数据的清洗转换等处理
3. 人工智能:现在许多优秀的深度学习神经网络都有python接口,例如tensorflow和pytorch等。这些框架可以基于GPU和TPU等硬件加速,python并不会是性能瓶颈。
因此,效率高与低都是相对的,需要分析选择合适场景的工具和框架。同时也要考虑其他因素,例如团队的学习成本。
到此,以上就是小编对于为什么linux深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于为什么linux深度学习的3点解答对大家有用。