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昆山哪有python人工智能培训班

  python界也有个类似于我们iOS开发里cocoapods的东西,这个东西叫做pip.

  pip和cocoapods用起来的命令都极其类似,我们只需要两个库,一个叫做urllib2,一个叫做Beautifulsoup.

  urllib2是干什么的呢?它的作用就是把网页down下来,然后你就可以分析网页了.

  Beautifulsoup干什么的呢?你用urllib2把网页down下来了之后,里面都是html+css什么的,你想要从乱七八糟的一堆html里面找到正确的图片链接那可不是件简单的事,据我这几天的学习,做法无非两个,一个是自己写正则表达式然后用一个叫re的python库,另一个是使用lxml解析xpath.这两个说实话都不太好用,一个正则就够你吃一壶的.后来我搜索了很久,发现了一个库叫做Beautifulsoup,用这个库解析html超级好用.


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  人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

  机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。

  早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。

  而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

  值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

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