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在人工智能领域,数据挖掘、机器学习和神经网络、深度学习等各个领域都有它的一席之地, 已经成为行业主流的工具要么是用它开发的,要么是有它的版本可用的。在如今的智能科技时代它已成为人工智能领域的必修语言。
无论你是通过各种渠道自学,还是在学习,甚至有其他编程基础。 您必须注意一件事:完整的知识体系。 失落的感觉? 学了一段时间还是进不去? 你是否已经学习了一段时间,不知道下一步该做什么? 学习了半天,还是觉得少了很多东西? 很大一部分原因你没有完整的至少体系,没有专业的人带着你前进。
也许它不是一种执行效率更高的语言。 循环这项在任何语言中都是非常耗时的操作。 如果任何一个简单的单步操作需要1个单位时间,如果这个操作重复数万次,最终的时间将增加数万次,循环系统是实现两个常用关键字,实际上它们的运行效率存在差距。
从当前大的发展趋势来看,随着*数据人工*能等技术平台的落地应用,未来大数据和人工智能领域会有大量的发展机会,所以在制定发展规划的时候,可以按照大数据的发展方向来制定学习计划,然后还可以继续向人工智能方向发展。
特别应该理解函数的各种类型的参数匹配和传递,如位置参数,*args 参数,**kargs 参数等,熟练理解并能灵活运用 Python 的面向对象编程思想和方法,包括其抽象、封装、继承和多态的概念以及多继承中常用的 Mixin 技术,掌握 Python 的异常处理机制,另外对一些比较常用的高级特性,如果属性和装饰器等,也要有所了解,至少在别人的代码中看到时要知道是什么。
我自学python断断续续也有好几年了,因为之前没有任何基础,加上自己的耐心不是很好,看教程的时候,总觉得自己懂了,可是一开始自己写东西的时候就懵了。一方面是因为自己对知识点记得不牢,二是写的东西太少,不知道该如何把零碎的知识点给穿插起来。
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