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  • 初识Python、PyCharm、Anaconda与tensorflow

           最近裸辞了,未来希望转深度学习、语音识别、文本挖掘,觉得这块特别有意思,比较好玩。开始自学相关知识,为了能够独立地、系统地了解和学习相关知识,计划不定期记录和更新一些平时的学习总结,个人关于以上几个方面的理解等,以达到自勉、自我督促和交流的目的。

          关于python:

          在读研以及工作的前两年,基本上使用MATLAB做算法的研究和实现,C和C++也用的比较少。最初听说python是一个比较高效的科学计算语言,很好奇python比之MATLAB功能如何?后面熟悉了python打算再好好比较一下二者的优劣。

          按照官方说法,python是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。自从Guido van Rossum于20世纪90年代创立python以来,python的追随者稳步增加,愈发流行。python广泛应用于系统管理工作(许多linux发行版的重要组成部分)、主程序开发、脚本语言、制作影片特效、管理讨论组、实现网络爬虫和搜索引擎中的很多组件、开发计算机游戏、生物信息处理等(并不晓得python怎么做这些东东,日后多了解)。python如此强大,还有啥它不能做的呀!

         关于PyCharm和Anaconda:

    二者均是python的集成开发环境。如果使用python的主要目的是为了科学计算、数据分析、爬虫等,Anaconda是更好的选择,它在python语言外,还集成了numpy等许多常用科学计算包,省去了安装很多其他第三方库的麻烦。Anaconda具有强大的包管理和环境管理的功能。Pycharm提供了调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示等基本功能,还提供用于支持Django框架下专业Web开发的高级功能,还支持IronPython(一种在NET和Mono上实现的python语言)。

         关于tensorflow:

    tensorflow是一个采用数据流图用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作,图中的线表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量。架构灵活,适宜在多种平台上展开计算,如一个或者多个CPU、GPU、服务器、移动设备等。tensorflow最初由Google大脑小组开发,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,是一种流行的深度学习开源框架,但它的通用性使其可以广泛应用于其他计算领域。

          整理内容比较简单,目的是对python及其某些开发环境以及tensorflow有一个初步的认知,明确其是什么,能用来干什么(不定期更新)。

         

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