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在人工智能領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等各個領(lǐng)域都有它的一席之地, 已經(jīng)成為行業(yè)主流的工具要么是用它開發(fā)的,要么是有它的版本可用的。在如今的智能科技時代它已成為人工智能領(lǐng)域的必修語言。
無論你是通過各種渠道自學,還是在學習,甚至有其他編程基礎(chǔ)。 您必須注意一件事:完整的知識體系。 失落的感覺? 學了一段時間還是進不去? 你是否已經(jīng)學習了一段時間,不知道下一步該做什么? 學習了半天,還是覺得少了很多東西? 很大一部分原因你沒有完整的至少體系,沒有專業(yè)的人帶著你前進。
也許它不是一種執(zhí)行效率更高的語言。 循環(huán)這項在任何語言中都是非常耗時的操作。 如果任何一個簡單的單步操作需要1個單位時間,如果這個操作重復數(shù)萬次,最終的時間將增加數(shù)萬次,循環(huán)系統(tǒng)是實現(xiàn)兩個常用關(guān)鍵字,實際上它們的運行效率存在差距。
從當前大的發(fā)展趨勢來看,隨著*數(shù)據(jù)人工*能等技術(shù)平臺的落地應用,未來大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域會有大量的發(fā)展機會,所以在制定發(fā)展規(guī)劃的時候,可以按照大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向來制定學習計劃,然后還可以繼續(xù)向人工智能方向發(fā)展。
特別應該理解函數(shù)的各種類型的參數(shù)匹配和傳遞,如位置參數(shù),*args 參數(shù),**kargs 參數(shù)等,熟練理解并能靈活運用 Python 的面向?qū)ο缶幊趟枷牒头椒ǎㄆ涑橄?、封裝、繼承和多態(tài)的概念以及多繼承中常用的 Mixin 技術(shù),掌握 Python 的異常處理機制,另外對一些比較常用的高級特性,如果屬性和裝飾器等,也要有所了解,至少在別人的代碼中看到時要知道是什么。
我自學python斷斷續(xù)續(xù)也有好幾年了,因為之前沒有任何基礎(chǔ),加上自己的耐心不是很好,看教程的時候,總覺得自己懂了,可是一開始自己寫東西的時候就懵了。一方面是因為自己對知識點記得不牢,二是寫的東西太少,不知道該如何把零碎的知識點給穿插起來。
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