人生苦短,我用 Python?为什么要学Python?Python优势在哪?

人生苦短,软件测试为什么要学Python 我用Python 真的被吹出来的? 阅读详情

人生苦短,我用 Python

不知道从什么时候开始流行这句话

Python 是个什么神仙编程语言

为啥全世界都在鼓励孩子学

Python 简单容易上手

国内、国际的竞赛机会多,含金量足

Python 好就业、薪资高

下面且看详细分析

01

什么是Python / 科技编程老师专业解读

Python 是一门面向对象的编程语言,语法比较简洁。

相对于其他语言,更加易学、易读、可移植、可扩展、可嵌入,非常适合快速开发,可阅读性很高!所以学生理解起来,相对容易很多!

具有丰富和强大的库,语言的功能十分强大,常被昵称为“胶水语言”,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

广泛应用在人工智能、桌面应用、网页开发、科学计算、大数据、金融领域、系统运维、图形处理、文本处理、爬虫编写等领域。

在TIOBE排行中 Python 甚至超越了 Java

牢牢占据了榜一的位置

随着近些年人工智能(AI)的飞速发展,作为AI的主要程序语言Python已越来越受人们的关注。事实上,我们耳熟能详的许多知名网站的框架都是用Python搭建的,例如Google,Youtube,Quora,Pinterest,Instagram等。

02

Python的优势 / 为什么全世界都鼓励孩子学

01

Python 简单容易上手

编程在未来可能是一项生存的基本技能,就像驾驶,英语一样,很常见,很常用。

孩子一旦决定学习编程,摆在家长孩子面前的第一问题就出现了:选择哪种编程语言?

众所周知,编程语言各类繁多,常见的青少年编程学习的语言,无非 C++、Python、Java 等。如果说 C++ 是专门用来冲刺信息学奥赛的语言,那么Python就是最适合孩子入门的编程语言。

对于任何一个没有基础的人来说,编程都不容易,特别是没有一点数理基础的朋友,学好很难,但 Python 语言语法结构简单,与自然语言更接近,学起来更容易。

其语法结构精炼,没有乱七八糟的符号,完全将思维可视化,让青少年用最简洁的语言表达想法,用最简单的思路解决问题。

02

与其他代码相比,Python 更好写

Python的设计哲学是 “优雅、明确、简单”。同样一个程序代码,C语言可能要写1000行,java要写100行,Python可能只要写10行,并且Python不用编译,直接运行。

Python注重的是如何解决问题,而不是编程语言的语法和结构,通过简单的学习,就可以完成一个程序设计。

03

功能强大,适用性强

Python的功能更加强大,特别是在科学计算、人工智能领域上适用性强, 是人工智能的首选语言,目前市面上大部分人工智能的代码都由Python来实现。

Python拥有丰富和强大的语言库,能够把用其他语言制作的模块联结起来,适用范围广阔,游戏、应用、网页开发、数据分析等,可以用到多种热门项目的开发与应用。

04

学习 Python 的10大理由

1)python的人气和高薪:工程师的薪水在业内名列前茅。在美国,Python开发人员的平均年薪约为116, 028美元。

2)广泛用于数据科学:Python 以健壮,可扩展而闻名,并提供可扩展的可视化和图形选项。

3)机器学习最受青睐的编程语言之一:语法简单,并且支持多个机器学习库。

4)网页开发:Python 提供了大量框架,使开发人员更容易开发 Web 应用程序。

5)编写脚本和自动化工作流程:无需人工干预,非常方便。

6)库和包:Python 拥有一系列用于数据操作、统计计算、Web 开发、机器学习和数据科学的库、包、框架和模块。

7)支持多种内置测试框架:有助于调试和加速工作流程。

8)便携和可扩展:用 Python 开发的代码通常与大多数非本地平台兼容。它可以与 Java、NET 组件或 C/C++ 库集成。

9)活跃的社区:Python 拥有庞大的社区,可以帮助您解决软件编程错误或问题。您可以在社区论坛中发布您的查询,社区成员将实时解决。

10)易于使用:语法简单,易于理解和学习。因此,它成为编程语言的热门选择。

青少年学Python最重要的是,它可以最大程度地减少学习简单程序的挫败感,从而有助于保留学习的乐趣。

03

可以参加哪些竞赛 / 为日后升学添砖加瓦

竞赛无疑是最好去衡量孩子学习状况的方式。那么,学了 Python,孩子可以参加哪些竞赛呢?

01

蓝桥杯-青少年创意编程组

大赛举办了11届,超过 1500 所院校、累计40余万名学子参赛,IBM、百度等知名企业全程参与。

2016年(第8届)增加了中小学创意编程组,简称青少组。第11届竞赛,超过4万名中小学生参加了青少组的比赛。

青少组的比赛分为初级组(7-10岁)、中级组(11-14岁)和高级组(15-18岁)。

02

USACO美国计算机奥赛

USACO即美国计算机奥林匹克竞赛,全称USA Computing Olympiad, 是一项针对全世界所有的中学生信息学竞赛选手的一项竞赛。

为每年夏季举办的国际信息学竞赛(IOI)选拔美国国家队队员。对于申请理工科尤其是计算机&人工智能相关专业的同学和其他需要国际比赛成绩的同学,这是一个值得参加的比赛。

首先USACO比赛的含金量,其次USACO每年50道高质量真题,非常考察选手的思维,对于学生提高算法能力与解决问题的能力,都是非常好的锻炼。

03

CCC加拿大计算机竞赛

加拿大计算机竞赛(Canadian Computing Competition,简称CCC)由滑铁卢大学主办,是面向全球中学生的计算机程序设计年度大赛。每年2月举行,分初级和高级两个级别。

CCC是一个有趣的挑战,旨在发掘计算机领域的兴趣和潜力,为广大中学生提供一个机会,来测试分析、设计以及编程算法的能力。

具有较高的名校认可度,是滑铁卢大学的一个通行证,北美名校的敲门砖。

04

人工智能Kaggle竞赛

Kaggle是谷歌旗下的全球顶尖人工智能竞赛,主要提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。

该平台已经吸引了80万名数据科学家的参与,这些用户资源及技术资源引起谷歌高度重视。

凡是在Kaggle竞赛中获得优秀名次参赛者部分在收到藤校、G5以及全球百强企业的橄榄枝。

抢占先机,尽早学会 Python,斩获高含金量的竞赛证书,为日后的升学、就业添砖加瓦!

04

前途更广阔 / 尽早学会Python

正所谓"工欲善其事,必先利其器",掌握这份"打工人"的必备技能,让你未来的就业offer多的发愁。

Python几乎是职场“万金油”。无论你是从事财务会计、运营、教育、医学、金融等不同行业,只要学会Python你除了能告别那些重复枯燥的机械操作劳动,还能减少不必要的加班,提高工作效率。

很多大型企业如 Google,谷歌爬虫、谷歌广告等项目都在大量使用Python开发;豆瓣公司几乎所有的业务均是通过Python开发的,国内的问答社区知乎也是用Python开发的。

还有许多在职程序员本身学了c语言、java等其他编程后,仍坚定多学一门Python开发,他们都被Python代码的优美和开发效率所折服。

比如有一些工程师,以前在做很多SEO优化的时候,苦于不会编程,一些程序上面的问题,得不到解决,只能做做简单的页面优化。

学会Python之后,可以编写一些查询收录,排名,自动生成网络地图的程序,解决棘手的SEO问题,这样,在原有专业基础上,他们就多了一项高效的技能。

最后,小编也给大家分享一份Python爬虫学习资料和公开课,里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂。

包括:Python激活码+安装包、Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、自动化办公等学习教程。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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人生苦短,我用 Python不知道从什么时候开始流行这句话Python 是个什么神仙编程语言为啥全世界都在鼓励孩子学Python 简单容易上手国内、国际的竞赛机会多,含金量足Python 好就业、薪资高下面且看详细分析01什么是Python / 科技编程老师专业解读Python 是一门面向对象的编程语言,语法比较简洁。相对于其他语言,更加易学、易读、可移植、可扩展、可嵌入,非常适合快速开发,可阅读性很高!所以学生理解起来,相对容易很多!具有丰富和强大的库,语言的功能十分强大,常被昵称为“胶水语言”,能够把用

xiaolinyui的博客 1272

人生苦短,我用python

人生苦短,我用python。python语言的简介Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。它在设计中注重代码的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。python产生的背景Python的作者,Guido von Rossum,惯用的编程方式让Guido感到苦恼。Guido知道如何用C语言写出一个功能,但整

wenhlin的博客 3388
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大模型-小原
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