python的诞生和发展历史

本文介绍了Python作为数据科学和大数据分析领域的首选语言的原因。它不仅适用于数据分析,还能用于网站开发、游戏开发等多个方面。文章对比了Python与R语言在统计分析领域的优劣,并展示了Python在机器学习和网络爬虫等任务上的优势。

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scala、python、java这些语言适合关于大数据的工作

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言

Python语言是数据分析师的首选数据分析语言之一

可用途径:数据分析、网站开发、游戏开发、创建复杂的Web应用程序、动画电影效果

python语言程序如下:

#python语言程序
print("hello")

Java语言程序如下:


package com.shujia.recommender;

public class test {
    
    public static void main(String[] args) {

        System.out.println("hellworld");

        System.out.prinln("helloworld");

    }
}
    

python与R对比

python:

1.网络爬虫、链接数据库、内容管理系统、PAPI构建

2.机器学习的利器、可读性强,便于上手、灵活性强(可与其他如Web应用程序进行整合)

R:

1.统计分析、互动式图标/面板

2.以统计判断为导向、数据之外的邻域有所限制、包凌乱且一致性较差

python语言的特点


优雅、简单、易学

语言环境:python、

优点:强大的标准库

完善的基础代码库

良好的扩展性

大量的第三方模块,

免费

缺点:1运行速度慢(解释性)Java(编译型所以快)

  • pycharm Community的使用
# 这是一个示例 Python 脚本。

# 按 Shift+F10 执行或将其替换为您的代码。
# 按 按两次 Shift 在所有地方搜索类、文件、工具窗口、操作和设置。


def print_hi(name):
    # 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
    print(f'Hi, {name}')  # 按 Ctrl+F8 切换断点。


# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    print_hi('PyCharm')

# 访问 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ 获取 PyCharm 帮助
  • 今天get到的小技巧
#注释
'''
多行注释
第二行
第三行


#直接复制前一行代码Ctrl+D

#跳到下一行shift+enter

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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