對(duì)于一個(gè)后端的初學(xué)者而言，小編覺(jué)得其實(shí)學(xué)習(xí)什么語(yǔ)言什么框架對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)應(yīng)該是一種負(fù)擔(dān)。為什么這么說(shuō)呢，因?yàn)槌鯇W(xué)者往往不知道什么是請(qǐng)求什么是響應(yīng)，更不必說(shuō)session和cookie了。所以對(duì)于后端的初學(xué)者而言，先學(xué)習(xí)一種簡(jiǎn)單的功能完備的框架可以讓初學(xué)者對(duì)整個(gè)web應(yīng)用的開發(fā)有個(gè)簡(jiǎn)單而全面的了解。而今天小編要介紹的，是一款輕量級(jí)的python web開發(fā)框架，他就是Flask。

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)而言，張量（tensor）是其實(shí)現(xiàn)的一個(gè)基礎(chǔ)。所以著名的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)TensorFlow便從中進(jìn)行取名。作為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，tensor的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性不言而喻。在pytorch中實(shí)現(xiàn)了Tensor的功能，現(xiàn)在小編就對(duì)Tensor常用操作有哪些進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的歸納，希望能讓小伙伴在學(xué)習(xí)中有所感悟。

很多小伙伴在提到python數(shù)據(jù)可視化的時(shí)候第一反應(yīng)就是matplotlib庫(kù)。但實(shí)際上python還有很多很好用的數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)。那么python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化還有其他庫(kù)可以選擇嗎？接下來(lái)小編就來(lái)帶你了解常見(jiàn)的一些數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。

深度學(xué)習(xí)獲得了很多關(guān)注，因?yàn)樗貏e擅長(zhǎng)某種對(duì)實(shí)際應(yīng)用非常有用的學(xué)習(xí)類型。運(yùn)行一些簡(jiǎn)單的例子是開始學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)的好方法。設(shè)置開發(fā)環(huán)境是第一步。有多種方法可以為深度學(xué)習(xí)設(shè)置環(huán)境。你可以在 Windows、Mac OS 或 Linux 上執(zhí)行此操作。我強(qiáng)烈建議在 Mac OS 或 Linux 上進(jìn)行開發(fā)，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域的大多數(shù)人都使用 Linux 或 Mac OS。

我們?cè)趯W(xué)習(xí)離散數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的時(shí)候會(huì)學(xué)習(xí)到集合相關(guān)知識(shí)，也為我們后面學(xué)習(xí)算法打下一定的基礎(chǔ)。在日常運(yùn)算中我們可以直接計(jì)算集合，但在計(jì)算機(jī)中還要實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的集合運(yùn)算方法，這其實(shí)是不利于我們后面學(xué)習(xí)算法的時(shí)候使用的。實(shí)際上python集合運(yùn)算已經(jīng)由他人實(shí)現(xiàn)了，我們只需要直接使用對(duì)應(yīng)的方法即可。接下來(lái)我們就來(lái)介紹一下一些python集合比較的內(nèi)容吧！

如今越來(lái)越多的人開始學(xué)習(xí) Python，那么學(xué)了 Python 究竟能做什么呢？

本文我們將講解 with 語(yǔ)句的內(nèi)部邏輯，嘗試實(shí)現(xiàn)了一個(gè)自定義的上下文管理器。相信大家對(duì)于 with 的作用方式會(huì)有更深刻的領(lǐng)會(huì)。