都2023年了,为什么大家还都在吹捧 Python?

2023 年,Python 还可学吗?

答案当然是可。

近些年间,Python 的火热有目共睹,作为一种功能强大的高级编程语言,在 2018 年的时候它的流行程度就得到了大幅提高。

图源:Stack Overflow 网站编程语言浏览量统计数字

入门人工智能有很多种选择,但是如果你想要选择最快速、最便捷的方法,我推荐你去学习并掌握 Python。毕竟作为大数据时代和人工智能时代的必备语言,Python 的优点太多了,语言简洁、易学、开发效率高、可移植性强…

同时 Python 除了极少的涉及不到的开发之外,其他基本上可以说全能:系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web 编程、多媒体应用、pymo 引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。

但对于 Python 初学者来讲,经常在基础部分就放弃了,原因无非是:资料太多!看不完!应用方向太多!不知道该怎么选!基础薄弱!找不到精细讲解!

别急,我们为你准备的最全视频学习资料大礼包中的系列一 《数据分析与 Python 程序设计》 包括七大内容,助力学习入门到进阶:

  1. Python 数据智能编程基础
  2. Python 格式化数据处理 - Pands
  3. 数据可视化
  4. 网络信息分析
  5. 文本信息自动化处理
  6. Python 办公自动化
  7. 服务器、数据库与分布式系统

如果你想要入门并深入学习人工智能,掌握数据分析与 Python 程序设计,提高自己的能力,实现人生的进阶,那这份最强视频教学资料包是绝对不容错过,更有人工智能学习其他方向以及进阶学习内容持续更新中! 这些都不是重点,重点是 这份资料全部免费 ,无偿赠与粉丝。

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实战项目讲解

资料内容:

(内容过多仅截取部分)

这里给大家分享一份Python全套学习资料,包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等,都是我自己学习时整理的,希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助!

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
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因篇幅有限,仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
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②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
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4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
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<think>好的,我现在需要处理用户关于3D卷积的问题。首先,我要明确用户的需求:他们想了解3D卷积的定义及其在深度学习中的应用。我需要确保回答准确且结构清晰,符合之前设定的格式要求。 首先,回忆一下3D卷积的基本概念。3D卷积与2D卷积不同,它在处理数据时考虑了三个维度,通常是长度、宽度和深度(或时间)。这常用于视频或医学影像等三维数据。我需要用简单的中文解释清楚这一点,并给出数学表达式,按照系统指令使用$$...$$格式。 接下来,数学公式部分要准确。3D卷积的核也是一个三维结构,滑动在输入数据的三个维度上。公式应该是这样的:输入张量、卷积核,然后输出。要检查LaTeX语法是否正确,确保没有错误。 然后,应用场景部分需要列举几个常见的例子。视频处理、医学图像分析、三维物体识别等都是典型的应用。需要确保每个例子简明扼要,并引用相关的资料。比如,视频处理可以引用到时间序列预测的论文,医学影像可能引用到特征工程的预处理部分。 接下来是优缺点分析。优点包括能够捕捉时空特征,适合三维结构;缺点可能是计算量大,需要更多数据。这部分要平衡,既不过于负面,也不过于吹捧。 相关问题部分,按照示例生成三个相关问题。需要考虑用户可能的后续疑问,比如与2D的区别、优化方法、实际案例等。要确保问题有针对性,帮助用户深入理解。 最后,检查引用是否正确。用户提供的引用中有几个相关的,比如引用[3]提到深度学习在数据利用上的优势,引用[5]关于时间序列预测,引用[4]提到卷积作为预处理的一部分。这些需要自然地融入回答中,并在末尾添加引用标识。 现在,组织语言,确保每个部分连贯。先定义,再公式,应用,优缺点,相关问题。注意使用正确的格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块用```python等。但这里用户的问题不需要代码,可能不需要代码块。不过如果有示例代码的话可以加入,但用户没有提供相关引用,所以可能不需要。 最后通读一遍,检查是否符合所有系统指令,特别是格式和引用部分。确保没有遗漏关键点,并且语言流畅自然,用中文表达准确。</think>### 3D卷积的定义及用途 #### 1. 3D卷积的定义 3D卷积(三维卷积)是深度学习中对三维数据(如视频、医学影像等)进行特征提取的核心操作。其卷积核在三个维度(长、宽、深度/时间)上滑动,同时捕捉空间和时序特征。数学表达式为: $$ S(i,j,k) = \sum_{d=0}^{D-1} \sum_{h=0}^{H-1} \sum_{w=0}^{W-1} X(i+d, j+h, k+w) \cdot K(d, h, w) $$ 其中$X$为输入张量,$K$为三维卷积核,$S$为输出特征图[^3]。 #### 2. 核心应用场景 - **视频分析**:处理视频帧序列时,3D卷积可同时提取空间特征(物体形状)和时序特征(动作变化),适用于行为识别、运动预测等任务[^5]。 - **医学影像处理**:对CT、MRI等三维体数据(volumetric data)进行病灶检测或器官分割[^4]。 - **三维物体识别**:处理点云数据或三维模型,用于自动驾驶中的障碍物检测[^3]。 #### 3. 优缺点分析 | 优势 | 挑战 | |------|------| | 保留三维结构信息 | 计算复杂度高($O(n^3)$) | | 端到端特征学习 | 需要大规模三维数据集 | | 时序特征融合能力 | 显存消耗大 | #### 4. 典型网络结构 - **C3D**:早期3D CNN模型,使用$3×3×3$卷积核处理视频片段 - **I3D**:通过膨胀卷积扩大时序感受野 - **3D ResNet**:引入残差连接解决梯度消失问题[^3]
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