黄哥Python: 通过学习Python学会编程没有毛病

探讨Python作为初学者编程语言的优势,包括其在国内外大学教学中的应用,以及如何通过Python过渡到更复杂语言的学习路径。

黄哥Python: 通过学习Python学会编程没有毛病

国内有部分学校上计算机科学导论时,顺带教Python实现计算机科学导论中讲的算法。

有的大学第一门编程课程是教的Python编程。

1、第一门编程课程如果直接教C语言,会打击很多人的积极性,很多人会跨越不过去。

Python 语言简练,关注解决问题的训练,屏蔽了一些C 语言带来的学习困扰,等通过学习

Python 学会编程后,再学习C/C++,Java等就容易很多。

2、国外大学,cs1 有很多已经采用Python 教学。

如MIT ,有一门课程《Introduction to Computer Science and Programming in Python》
伯克利 ( Berkeley) 《CS 61A: Structure and Interpretation of Computer Programs》以前用的lisp,后来改为Python 教学,学完该课程,再学习《CS 61B Data Structures》 用的是Java。
澳大利亚新南威尔士大学的神课(Principles of Programming COMP9021),也是用的Python。这个老师讲课讲的很简单,但作业出的有难度和水平,每年作业都不一样。主要训练算法。
msu CSE 231: Introduction to Programming I 也是用的Python。

3、通过学习Python 学会编程后,需要学习数据结构和算法,再去刷题,才能找到工作或者满意的工作。

黄哥:黄哥Python:提醒要转行当程序员的朋友,学习要分先后主次

4、转行成功后,或者在校学生,需要学习C 语言,不然很多课程学不下去。还需要学习其它科班的计算机科学相关专业课。

如卡内基梅隆大学 Introduction to Computer Systems CMU 15-213 用的是《Computer Systems: A Programmer’s Perspective》 代码全部是C语言。

在这里插入图片描述

5、 很多人纠结于学习Python,还是Java,可以先通过学习Python学会自己写代码解决问题,再学习数据结构和算法时,选择Java描述的书,这样Java 也顺便学会了。

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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