Python可用于多种开发方向,如web全栈、爬虫、数据挖掘、人工智能、运维、测试等,人工智能只是Python的一个方向。同样,人工智能也包含非常多的技术,Python也只是众多技术中的一个编程语言技术方向。 目前,我们正处于一个科级大爆发的年代,对于人工智能领域而言,Python只是它多种编程语言较为便捷、简洁的一种,机器学习也...
1. Python除了极少的事情不能做之外,其他基本上可以说全能,系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都可以做。 2. Python是解释语言,程序写起来非常方便,写程序方便对做机器学习的人很重要。 3. Python的开发生态...
一、Python:AI开发的理想语言 Python之所以成为AI开发的理想语言,主要原因在于其简洁的语法、丰富的库以及强大的社区支持。通过Python,开发人员可以快速地编写出高效、稳定的代码,从而加速AI技术的研发进程。同时,Python拥有众多的第三方库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等,这些库为数据处理、机器学习、深度学习等领域提供...
5. Myia: 一种新的Python前端,支持可求导控制流。可求导编程将编程语言与数学优化联系起来,为人工智能、深度学习、物理模拟等领域提供了新的算法设计和系统构建方式。相比于传统的符号导数或数值微分,它通过语言级别的支持提供了高效、准确且易于使用的自动微分功能。未来可求导编程可能会成为主流编程范式之一。 发布于...
引言一、TensorFlow和PyTorch的联系与区别1.1 TensorFlow的特点1.1.1 静态计算图(TensorFlow 1.x)与急切执行(TensorFlow 2.x)1.1.2 TensorFlow Lite和TensorFlow Extended (TFX)1.1.3 强大的分布式训练能力1.1.4 TensorBoard 1.2 PyTorch的特点:1.2.1 动态计算图(eager execution)1.2.1 直观的Python接口1.2.1 torch....