這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴(kuò)展、可靠且高效的基礎(chǔ)設(shè)施，讓游戲玩家開(kāi)心并讓游戲公司取得成功。

本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和 人工智能（AI） 中的應(yīng)用系列的第七個(gè)模塊。在上一模塊中，我們討論了使用 NLTK 進(jìn)行文本分析。接下來(lái)，我們將要討論的是Keras，一個(gè)用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí) Python 庫(kù)。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問(wèn)題。

Python 有一堆有用的內(nèi)置函數(shù)，你可以用它來(lái)做各種事情。每個(gè)函數(shù)都能都執(zhí)行特定的任務(wù)。但是您知道 Python 還允許您定義自己的函數(shù)嗎？本文將向您展示如何創(chuàng)建和調(diào)用您自己的 Python 函數(shù)。它還將為您概述如何將輸入?yún)?shù)和參數(shù)傳遞給您的函數(shù)。

本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列的第六個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中，我們討論了使用 OpenCV 進(jìn)行圖像識(shí)別。現(xiàn)在我們就來(lái)看看自然語(yǔ)言工具包（NLTK）能夠做些什么？

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能的一個(gè)子集，專注于教機(jī)器如何正確解釋來(lái)自圖片、視頻幀和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)。

網(wǎng)頁(yè)抓取是自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)中提取特定數(shù)據(jù)的過(guò)程。它有許多用例，例如為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目獲取數(shù)據(jù)、創(chuàng)建價(jià)格比較工具或任何其他需要大量數(shù)據(jù)的創(chuàng)新想法。雖然理論上您可以手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，但互聯(lián)網(wǎng)的大量?jī)?nèi)容使這種方法在許多情況下不切實(shí)際。因此，知道如何構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以派上用場(chǎng)。這篇文章的目的是教你如何用 Python 創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)頁(yè)爬蟲。您將學(xué)習(xí)如何檢查網(wǎng)站以準(zhǔn)備抓取、使用 BeautifulSoup 提取特定數(shù)據(jù)、使用 Selenium 等待 JavaScript 渲染，以及將所有內(nèi)容保存在新的 JSON 或 CSV 文件

下面，我為大家?guī)?lái)了一篇關(guān)于Python中用于excel文件的openpyxl模塊的文章，介紹了openpyxl模塊從安裝到使用的一個(gè)詳細(xì)過(guò)程，我們一起來(lái)學(xué)習(xí)本篇文章的內(nèi)容。

本篇文章為大家主要介紹了關(guān)于Python中的流層庫(kù)troposphere的介紹，以及具體的安裝和使用的詳細(xì)內(nèi)容。希望能夠?qū)Υ蠹业膶W(xué)習(xí)有所幫助！

OpenCV 是一個(gè)用于（實(shí)時(shí)）圖像處理的庫(kù)，該模塊簡(jiǎn)要介紹了 OpenCV 并演示了其對(duì)象檢測(cè)功能。這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列中的第五個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中，我們認(rèn)識(shí)了許多ML和AI中相關(guān)的Python庫(kù)，下面就一起來(lái)深入研究一下這些庫(kù)的使用，我們先開(kāi)始學(xué)習(xí)OpenCV的使用。

這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的應(yīng)用系列的第四個(gè)模塊。在前面三個(gè)模塊文章的學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)對(duì)Python相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)有了了解?，F(xiàn)在，我們可以開(kāi)始學(xué)習(xí)Python中哪一些庫(kù)可以用來(lái)處理AI和ML任務(wù)。