深度学习（机器学习）知识总结

目录

1. Python概述

发展历程

诞生和发展

2020年8月份编程语言排行榜

Python典型应用方向

2. 基本语法

2.1 安装

2.2 Python数据结构

2.2.1 数字（Number）

2.2.2 字符串（String）

2.2.3 列表（List）

2.2.4 元组（Tuple）

2.2.5 字典（Dict）

2.3 类

2.4 Python JSON

2.5 Python异常处理

3. 机器学习常用库

3.1 Numpy库

3.2 Pandas库

3.3 PIL库

3.4 Matplotlib库

4. 深度学习平台

4.1 主流的深度学习平台

4.1.1 TensorFlow

4.1.2 PyTorch

4.1.3 Keras

4.1.4 MXNet

4.1.5 PaddlePaddle

4.2 PaddlePaddle

4.2.1 飞桨的全景

4.2.2 本地环境搭建

4.3 AI Studio平台

5. 深度学习基础

5.1 深度学习概述

5.1.1 什么是人工智能

5.1.2 什么是机器学习

5.1.3 什么是深度学习

5.1.4 深度学习发展历程

5.2 深度学习入门知识

5.2.1 生物神经元

5.2.2 人工神经元

5.2.3 激活函数

5.2.4 多层神经网络

5.2.5 全连接神经网络

5.2.6 卷积神经网络（CNN）

5.2.7 循环神经网络（RNN）

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1. Python概述

发展历程

Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively.

• Python是一门解释型、面向对象的高级编程语言
• Python是开源免费的、支持交互式、可跨平台移植的脚本语言

诞生和发展

• 1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。从一开始，Python已经具有了 类、函数、异常处理、包含表和词典在内的核心数据类型以及模块为基础的拓展系统。
• 2000年，Python 2.0 由BeOpenPythonLabs团队发布，加入内存回收机制，奠定了Python语言框架的基础
• 2008年，Python 3 在一个意想不到的情况下发布了，对语言进行了彻底的修改，没有向后兼容

2020年8月份编程语言排行榜

Python典型应用方向

• 数据分析：对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一，其它如R、SAS、Perl等
• 科学计算：随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像
• 人工智能：Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。主流的深度学习框架如TensorFlow、Torch、Caffe等都支持Python，甚至大部分官方推荐使用Python
• 常规软件开发：支持函数式编程和OOP面向对象编程，适用于常规的软件开发、脚本编写、网络编程
• 云计算：开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的
• 网络爬虫：大数据行业获取数据的核心工具。Python是编写网络爬虫的主流编程语言，Scrapy爬虫框架应用非常广泛
• WEB开发：基于Python的Web开发框架很多，如Django，Tornado，Flask
• 自动化运维：运维工程师首选的编程语言

2. 基本语法

2.1 安装

Python是跨平台的，可以运行在Windows、Mac和各种Unix/Linux系统上，安装方法请自行查找。

目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的，本教程以Python3.5版本为基础（Windows上安装时注意添加环境变量）。

Python代码是以.py为扩展名的文本文件，要运行代码，需要安装Python解释器：

• CPython：官方默认编译器，安装Python后直接获得该解释器，以>>>作为提示符
• Ipython：基于Cpython的一个交互式解释器，用In [序号]: 作为提示符
• 其他：如PyPy（采用JIT技术，执行速度快）、Jython（运行在Java平台）、IronPython

2.2 Python数据结构

2.2.1 数字（Number）

Python Number 数据类型用于存储数值，包括整型、长整型、浮点型、复数。

Python原生支持常用数字运算，例如加、减、乘、除、幂等

Python中其它数学运算常用的函数基本都在math 模块：

Python 随机数

• 随机生成一个[0,1)范围内的实数

• 随机生成一个[1,20)范围内的整数

• 当使用random.seed(x) 设定好种子之后，random() 生成的随机数将会是同一个

2.2.2 字符串（String）

• 单引号、双引号、三引号：Python中的字符串可以使用单引号、双引号和三引号（三个单引号或三个双引号）括起来，使用反斜杠\转义特殊字符

• 字符串连接

使用+运算符：

使用join运算符：

2.2.3 列表（List）

声明一个列表，并使用下标访问元素：

访问最后一个元素：

访问第一个元素：

列表查询：查询names列表中有没有值为’superman’的元素

列表添加：

• append()：在列表末尾追加元素

• extend()：合并列表

• insert()：在指定位置添加

列表修改：

• 修改指定元素

• 将fruits列表中的‘香蕉’替换为‘banana’

列表删除：

• del()函数：删除列表指定元素