大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python深度学习自学的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习自学的解答,让我们一起看看吧。
python易于上手,你都用python做什么?
python功能强大,易于上手。我从事嵌入式软件开发,python是一个很好的***开发工具。目前主要做如下功能:
1、大数据分析处理。从事汽车电子软件开发工作,面对大量的CAN信号分析,人工工作很费时间,结合python工具可以快速分析数据规律,研究驾驶行为。
2、软件代码自动生成。对于汽车的信号收发处理,有固定的格式要求,这样就可以通过python自动导入dbc或者execl生成软件代码,既节省时间,又保证准确率
3、自动化测试。python能强大,在嵌入式设备调试中,可以调用各类测试工具提供的.dll文件,根据自身需要编写自动化测试方案。
Python几种常见的功能:
1、系统编程:提供API(application Programming interface应用程序编程接口),能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具 。
2、图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。
3、数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程:程序员可通过遵循Python DB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoft SQL Server,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。
6、网络编程:提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发***例如Zope,Mnet及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
7、Web编程:应用的开发语言,支持最新的XML技术。
Python=AI人工智能技术中的大部分语言
Python=应用广泛,政企事业单位、金融电子领域、科研AI教育...
它能做的事情很多,比如:
2)自动化运维:自动化处理大量的运维任务
3)数据分析师:快速开发快速验证,分析数据得到
Python用来做网络爬虫(数据收集)、数据处理、大数据分析、量化交易、运维自动化脚本、Web开发、机器学习、人工智能,甚至界面开发等等。由于它是个脚本语言,很容易掌握,相应的第3方工具包非常多,可以拿来就用,编程人员可以把精力重点放在处理业务逻辑上,所以它得到广泛的应用。
大家都想明白了,编程工具是为了解决问题,不能成为你解决问题的障碍。Python的简单性、通用性决定了它在未来一直会是一个广泛使用的编程工具。
从清华社出的图书就能看出来Python有多火。
《Python 3.8从入门到精通(视频教学版)》《青少年学Python编程(配套***教学)》《Python 3.7从入门到精通(***教学版)》《Python 3.8编程快速入门》《Python 3.7编程快速入门》《Python数据分析与挖掘实战》《Python 3网络爬虫实战》《Python 3.7网络爬虫快速入门》《Python大数据分析算法与实例》《Python自动化运维快速入门(第2版)》《Python量化交易实战》《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》
对于非程序员:
1.***工作,如处理excel,基本数据统计,一些常规文件操作的批量处理等。
2.信息获取,比如去某个网站批量获取数据,去某个系统批量获取查询结果。
对于程序员:
1.做网站和系统,比如豆瓣网
2.数据挖掘,比如舆情分析
3.人工智能建模等
python如何实现人脸识别?
可以看下“如鹏网”的《Python人脸识别》***教程,有详细的介绍。
想系统学习的话,可以看一下,作为学习的参考,讲的还是挺不错的。
有网络的地方就可以学习,根据自己时间灵活安排学习进度,有新的课程更新了,也是可以继续来学习的。
翻出我曾经写的一篇文章来介绍这个问题。
为大家带来一篇 初步使用Keras深度学习破解验证码 的文章。 当然我们这里识别的是普通验证码,是Lar***el常用的验证码库
Captcha for Lar***el 5
如下图,又5个数字字母所组成的验证码。我用PHP一共生成了5万个验证码。后面也会提供给大家
导入所需的库
这里我们还是使用Keras,底层使用Tensorflow做为底层库。
本次使用的模型是简单的卷积神经网络模型,后面也会使用更加复杂的模型
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
谢邀,我给个简单的例子吧,互联网有很多猫的照片,我也很喜欢猫,许多人可以很容易地识别猫,但是我们可以训练计算机这样做吗?答案是显而易见的,可以。
我们在Tensorflow框架上使用了高级Keras API。Keras项目是一个高级Python神经网络API。 它设计为用户友好和模块化,支持多个后端。 默认的Keras后端是Tensorflow,一个符号数学库,广泛用于机器学习和神经网络任务。 我们将训练我们的Keras / Tensorflow设置来对CIFAR-10图像数据集进行分类,这是10%的猫图片。
要使用Tensorflow运行Keras,我们将转换一个带有Tensorflow编译安装的环境,并使用conda添加Python HDF5软件包以及Keras可用于可视化模型的几个图形软件包,以及用于保存历史记录的dill。 然后我们将用pip安装Keras。
CIFAR-10数据集是10个类中的60,000个彩色32x32像素图像的集合,其中10,000个是测试批次。 Keras可以自动下载数据集,但我们可以通过将其下载到/ results来节省时间,并在需要时将该文件复制到正确的位置。
我们将运行128个图像批次并设置两个训练批次运行:一个长的500个批次的运行来完成主要工作,以及一个简短的5个批次的运行作为一个例子。
加载数据并使其成为合理的shape。 还设置了一个函数来查找文件,另一个用于查看我们正在分析的图像,最后设置为进行实时输入数据扩充。
到此,以上就是小编对于python深度学习自学的问题就介绍到这了,希望介绍关于python深度学习自学的2点解答对大家有用。