1.Pytorch_循环神经网络RNN
2.基于keras的码解时域卷积网络（TCN）
3.9987 用Theano实现Nesterov momentum的正确姿势
4.（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU
5.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
6.唇语识别源代码

Pytorch_循环神经网络RNN

        RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。

        RNN是序列模型的基础，尽管能够直接调用现成的RNN算法，但后续的复杂网络很多构建在RNN网络的基础之上，如Attention方法需要使用RNN的隐藏层数据。RNN的原理并不复杂，但由于其中包括循环，很难用语言或者画图来描述，最好的方法是自己手动编写一个RNN网络。本篇将介绍RNN网络的原理及具体实现。

        在学习循环神经网络之前，先看看什么是序列。序列sequence简称seq，是有先后顺序的一组数据。自然语言处理是最为典型的序列问题，比如将一句话翻译成另一句话时，其中某个词汇的含义不仅取决于它本身，还与它前后的多个单词相关。类似的，如果想预测电影的情节发展，不仅与当前的画面有关，还与当前的一系列前情有关。在使用序列模型预测的过程中，输入是序列，而输出是一个或多个预测值。

        在使用深度学习模型解决序列问题时，最容易混淆的是，序列与序列中的元素。在不同的场景中，定义序列的方式不同，当分析单词的感情色彩时，一个单词是一个序列seq；当分析句子感情色彩时，一个句子是一个seq，其中的每个单词是序列中的元素；当分析文章感情色彩时，一篇文章是一个seq。简单地说，seq是最终使用模型时的输入数据，由一系列元素组成。

        当分析句子的感情色彩时，以句为seq，而句中包含的各个单词的含义，以及单词间的关系是具体分析的对象，此时，单词是序列中的元素，每一个单词又可有多维特征。从单词中提取特征的方法将在后面的自然语言处理中介绍。

        RNN有很多种形式，单个输入单个输入；多个输入多个输出，单个输入多个输出等等。

        举个最简单的例子：用模型预测一个四字短语的感情色彩，它的输入为四个元素X={ x1,x2,x3,x4}，它的输出为单个值Y={ y1}。字的排列顺序至关重要，比如“从好变坏”和“从坏变好”，表达的意思完全相反。之所以输入输出的个数不需要一一对应，是因为中间的隐藏层，变向存储中间信息。

        如果把模型设想成黑盒，如下图所示：

        如果模型使用全连接网络，在每次迭代时，模型将计算各个元素x1,x2...中各个特征f1,f2...代入网络，求它们对结果y的贡献度。

        RNN网络则要复杂一些，在模型内部，它不是将序列中所有元素的特征一次性输入模型，而是每一次将序列中单个元素的特征输入模型，下图描述了RNN的数据处理过程，左图为分步展示，右图将所有时序步骤抽象成单一模块。

        第一步：将第一个元素x1的特征f1,f2...输入模型，模型根据输入计算出隐藏层h。

        第二步：将第二个元素x2的特征输入模型，模型根据输入和上一步产生的h再计算隐藏层h，其它元素以此类推。

        第三步：将最后一个元素xn的特征输入模型，模型根据输入和上一步产生的h计算隐藏层h和预测值y。

        隐藏层h可视为将序列中前面元素的特征和位置通过编码向前传递，从而对输出y发生作用，隐藏层的大小决定了模型携带信息量的多少。隐藏层也可以作为模型的输入从外部传入，以及作为模型的输出返回给外部调用。

        本例仍使用上篇中的航空乘客序列数据，分别用两种方法实现RNN：自己编写程序实现RNN模型，以及调用Pytorch提供的RNN模型。前一种方法主要用于剖析原理，后一种用于展示常用的调用方法。

        首先导入头文件，读取乘客数据，做归一化处理，并将数据切分为测试集和训练集，与之前不同的是加入了create_dataset函数，用于生成序列数据，序列的输入部分，每个元素中包括两个特征：前一个月的乘客量prev和月份值mon，这里的月份值并不是关键特征，主要用于在例程中展示如何使用多个特征。

        第一步：实现模型类，此例中的RNN模型除了全连接层，还生成了一个隐藏层，并在下一次前向传播时将隐藏层输出的数据与输入数据组合后再代入模型运算。

        第二步，训练模型，使用全部数据训练次，在每次训练时，内部for循环将序列中的每个元素代入模型，并将模型输出的隐藏层和下一个元素一起送入下一次迭代。

        第三步：预测和作图，预测的过程与训练一样，把全部数据拆分成元素代入模型，并将每一次预测结果存储在数组中，并作图显示。

        需要注意的是，在训练和预测过程中，每一次开始输入新序列之前，都重置了隐藏层，这是由于隐藏层的内容只与当前序列相关，序列之间并无连续性。

        程序输出结果如下图所示：

        经过次迭代，使用RNN的效果明显优于上一篇中使用全连接网络的拟合效果，还可以通过调整超参数以及选择不同特征，进一步优化。

        使用Pytorch提供的RNN模型，torch.nn.RNN类可直接使用，是循环网络最常用的解决方案。RNN，LSTM，GRU等循环网络都实现在同一源码文件torch/nn/modules/rnn.py中。

        第一步：创建模型，模型包含两部分，第一部分是Pytorch提供的RNN层，第二部分是一个全连接层，用于将RNN的输出转换成输出目标的维度。

        Pytorch的RNN前向传播允许将隐藏层数据h作为参数传入模型，并将模型产生的h和y作为函数返回值。形如： pred, h_state = model(x, h_state)

        什么情况下需要接收隐藏层的状态h_state，并转入下一次迭代呢？当处理单个seq时，h在内部前向传递；当序列与序列之间也存在前后依赖关系时，可以接收h_state并传入下一步迭代。另外，当模型比较复杂如LSTM模型包含众多参数，传递会增加模型的复杂度，使训练过程变慢。本例未将隐藏层转到模型外部，这是由于模型内部实现了对整个序列的处理，而非处理单个元素，而每次代入的序列之间又没有连续性。

        第二步：训练模型，与上例中把序列中的元素逐个代入模型不同，本例一次性把整个序列代入了模型，因此，只有一个for循环。

        Pythorch支持批量处理，前向传递时输入数据格式是[seq_len, batch_size, input_dim)，本例中输入数据的维度是[, 1, 2]，input_dim是每个元素的特征数，batch_size是训练的序列个数，seq_len是序列的长度，这里使用%作为训练数据，seq_len为。如果数据维度的顺序与要求不一致，一般使用transpose转换。

        第三步：预测和作图，将全部数据作为序列代入模型，并用预测值作图。

        程序输出结果如下图所示：

        可以看到，经过次迭代，在前个元素的训练集上拟合得很好，但在测试集效果较差，可能存在过拟合。

基于keras的时域卷积网络（TCN）

       时域卷积网络（TCN）是卷积神经网络家族成员之一，于年被提出，码解目前在多项时间序列数据任务中表现出色，码解优于循环神经网络（RNN）家族。码解

       TCN模型结构中，码解每个时刻的码解as源码特征xi可以是多维数据，此模型在MNIST手写数字分类任务上的码解应用和实现细节可以参考文章中的代码资源链接。

       在MNIST手写数字分类实验中，码解所使用的码解TCN模型预测精度达到0.，超越了seq2seq模型、码解基于keras的码解双层LSTM网络、双向LSTM网络、码解基于keras的码解残差网络等模型的预测精度。

       若需仅获取TCN输出序列的码解特定步骤，而非所有步骤，码解则可利用Lambda层替代Flatten层，通过lambda关键字定义匿名函数实现这一需求。

       TCN源码和简洁版实现可通过GitHub链接获取，详细代码和资源见文章末尾链接。

用Theano实现Nesterov momentum的正确姿势

       这篇文章着重分享了如何在Theano环境中正确实现Nesterov momentum，尤其是在处理双向递归神经网络（bidirectional RNN）时遇到的问题与解决方案。首先，我们理解了深度神经网络（DNN）和RNN的基本结构，以及梯度下降法和Nesterov momentum的概念，这些是神经网络训练的基础。

       在使用Theano训练神经网络时，通常需要构建一个符号运算图来表示网络结构，包括输入、参数共享内存和递归计算。Nesterov惯性法的实现关键在于如何正确处理网络参数的更新，避免不必要的变量复制和扫描运算符的增加。在处理双向RNN时，作者发现原始实现中过多的扫描运算符导致编译时间剧增，通过对比Lasagne的源代码，找到了问题所在并进行优化。

       正确的实现Nesterov momentum的步骤是，存储奇数步的参数值并在偶数步处求梯度，从而避免了变量的重复存储。这在Theano代码中表现为：

       // 正确的实现

       params = ... # 偶数步的参数

       params_grad = ... # 在偶数步求得的梯度

       params = params - learning_rate * params_grad

       通过这种方式，作者成功地将编译时间从几个小时缩短到了几分钟，从而提高了训练效率。这个经历提醒我们，深入理解神经网络的数学原理和工具的底层机制对于高效实现至关重要。

（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU

       研究介绍

       本文旨在探讨脑电情绪分类方法，并提出使用一维卷积神经网络（CNN-1D）与循环神经网络（RNN）的组合模型，具体实现为GRU和LSTM，解决四分类问题。所用数据集为DEAP，实验结果显示两种模型在分类准确性上表现良好，1DCNN-GRU为.3%，1DCNN-LSTM为.8%。

       方法与实验

       研究中，数据预处理包含下采样、带通滤波、去除EOG伪影，将数据集分为四个类别：HVHA、HVLA、LVHA、LVLA，基于效价和唤醒值。选取个通道进行处理，租房源码下载提高训练精度，减少验证损失。数据预处理包括z分数标准化与最小-最大缩放，以防止过拟合，提高精度。实验使用名受试者的所有预处理DEAP数据集，以::比例划分训练、验证与测试集。

       模型结构

       采用1D-CNN与GRU或LSTM的混合模型。1D-CNN包括卷积层、最大池层、GRU或LSTM层、展平层、密集层，最终为4个单元的密集层，激活函数为softmax。训练参数分别为.和.。实验结果展示两种模型的准确性和损失值，1DCNN-LSTM模型表现更优。

       实验结果与分析

       实验结果显示1DCNN-LSTM模型在训练、验证和测试集上的准确率分别为.8%、.9%、.9%，损失分别为6.7%、0.1%、0.1%，显著优于1DCNN-GRU模型。混淆矩阵显示预测值与实际值差异小，F1分数和召回值表明模型质量高。

       结论与未来工作

       本文提出了一种结合1D-CNN与GRU或LSTM的模型，用于在DEAP数据集上的情绪分类任务。两种模型均能高效地识别四种情绪状态，1DCNN-LSTM表现更优。模型的优点在于简单性，无需大量信号预处理。未来工作将包括在其他数据集上的进一步评估，提高模型鲁棒性，以及实施k-折叠交叉验证以更准确估计性能。

win + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装

       在配置个人深度学习主机后，安装必备软件环境成为首要任务。使用Anaconda5.0.0 python3.6版本管理Win python环境，新建基于python3.5的tensorflow-gpu-py conda环境。直接使用conda安装tensorflow，会默认安装tensorflow-gpu 1.1.0并主动安装cudatoolkit8.0 + cudnn6.0。若需配置CUDA环境，需自行下载并安装cuda9.0 + cudnn7.0，配置环境变量。pip安装tensorflow，会默认安装最新版本tensorflow-gpu 1.3.0。配置不当导致import tensorflow时报错：'ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'。尝试源码编译tensorflow解决此问题。

       查阅tensorflow官网文档，了解cmake window build tensorflow方法。文档中提到，tensorflow源代码目录下有详细网页介绍Windows环境编译方法，包含重要信息。发现安装tensorflow-gpu版本、配置CUDA8.0 + cuDNN6.0/cuDNN5.1或CUDA9.0 + cuDNN7.0时，import tensorflow时报错。查阅错误信息，易班软件源码网上解答提及需要配置正确的CUDA和cuDNN版本。然而，尝试安装和配置后依然报错。安装tensorflow cpu版本无问题，确认CUDA环境配置错误。

       决定源码编译tensorflow-gpu以解决问题。查阅文档，执行编译操作。在window环境下编译tensorflow源码，需要准备的软件包括Git、tensorflow源码、anaconda、swig、CMake、CUDA、cuDNN、Visual Studio 。在百度网盘下载相关软件。

       配置过程中，修改CMakeLists.txt以适应CUDA 9.0 + cuDNN 7.0。在cmake目录下新建build文件夹，执行命令配置tensorflow。配置后进行编译，遇到问题如：cudnnSetRNNDescriptor参数不匹配、网络访问问题、编码问题、protobuf库下载问题、zlib.h文件不存在、下载链接失败、无法解决的错误等。

       为解决这些问题，采取相应措施，如修改cuda_dnn.cc文件、网络代理设置、文件编码转换、忽略警告信息、多次尝试下载、修改cmake配置文件等。遇到无法解决的问题，如CUDA编译器问题、特定源代码文件问题，提交至github tensorflow进行讨论。

       完成源码编译后，安装tensorflow-gpu并进行验证。在下一步中继续讨论验证过程和可能遇到的后续问题。整个编译过程耗时、复杂，需要耐心和细心，希望未来能有官方解决方案以简化编译过程。

唇语识别源代码

       唇语识别源代码的实现是一个相对复杂的过程，它涉及到计算机视觉、深度学习和自然语言处理等多个领域。下面我将详细解释唇语识别源代码的关键组成部分及其工作原理。

       核心技术与模型

       唇语识别的核心技术在于从视频中提取出说话者的口型变化，并将其映射到相应的文字或音素上。这通常通过深度学习模型来实现，如卷积神经网络（CNN）用于提取口型特征，循环神经网络（RNN）或Transformer模型用于处理时序信息并生成文本输出。这些模型需要大量的标记数据进行训练，以学习从口型到文本的杀鱼源码网映射关系。

       数据预处理与特征提取

       在源代码中，数据预处理是一个关键步骤。它包括对输入视频的预处理，如裁剪口型区域、归一化尺寸和颜色等，以减少背景和其他因素的干扰。接下来，通过特征提取技术，如使用CNN来捕捉口型的形状、纹理和动态变化，将这些特征转换为模型可以理解的数值形式。

       模型训练与优化

       模型训练是唇语识别源代码中的另一重要环节。通过使用大量的唇语视频和对应的文本数据，模型能够学习如何根据口型变化预测出正确的文本。训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法，以确保模型能够准确、高效地学习。此外，为了防止过拟合，还可以采用正则化技术，如dropout和权重衰减。

       推理与后处理

       在模型训练完成后，就可以将其用于实际的唇语识别任务中。推理阶段包括接收新的唇语视频输入，通过模型生成对应的文本预测。为了提高识别的准确性，还可以进行后处理操作，如使用语言模型对生成的文本进行校正，或者结合音频信息（如果可用）来进一步提升识别效果。

       总的来说，唇语识别源代码的实现是一个多步骤、跨学科的工程，它要求深入理解计算机视觉、深度学习和自然语言处理等领域的知识。通过精心设计和优化各个环节，我们可以开发出高效、准确的唇语识别系统，为语音识别在噪音环境或静音场景下的应用提供有力支持。

python最基础的编写(python用什么编写)

       如何编写第一个python程序

       现在，了解了如何启动和退出Python的交互式环境，我们就可以正式开始编写Python代码了。

       在写代码之前，请千万不要用“复制”-“粘贴”把代码从页面粘贴到你自己的电脑上。写程序也讲究一个感觉，你需要一个字母一个字母地把代码自己敲进去，在敲代码的过程中，初学者经常会敲错代码，所以，你需要仔细地检查、对照，才能以最快的速度掌握如何写程序。

       在交互式环境的提示符下，直接输入代码，按回车，就可以立刻得到代码执行结果。现在，试试输入+，看看计算结果是不是：

       +

       

       很简单吧，任何有效的安川5源码数学计算都可以算出来。

       如果要让Python打印出指定的文字，可以用print语句，然后把希望打印的文字用单引号或者双引号括起来，但不能混用单引号和双引号：

       print'hello,world'

       hello,world

       这种用单引号或者双引号括起来的文本在程序中叫字符串，今后我们还会经常遇到。

       最后，用exit()退出Python，我们的第一个Python程序完成！唯一的缺憾是没有保存下来，下次运行时还要再输入一遍代码。

python编写程序的一般步骤

       链接：

       提取码：dfsm

       Python编程高手之路。本课程分五个阶段，详细的为您打造高手之路，本课程适合有一定python基础的同学。

       用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站就是Python写的。总之就是能干很多很多事。

       课程目录：

       第一阶段

       第一章：用户交互

       第二章：流程控制

       第三章：数据类型

       第四章：字符编码

       第五章：文件处理

       第二阶段

       第六章：函数概述

       第七章：闭包函数

       ......

初学者怎么学习Python

       初学者、零基础学Python的话，建议参加培训班，入门快、效率高、周期短、实战项目丰富，还可以提升就业竞争力。

       以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础

       Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

       阶段二：Python高级级编编程数据库开发

       Python高级级编编程数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

       阶段三：前端开发

       前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuexactions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

       阶段四：WEB框架开发

       WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、ModelsORM、FORM、表单验证、Djangosessioncookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、DjangoAdmin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、RestfulAPI、BBS+Blog实战项目开发等。

       阶段五：爬虫开发

       爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。

       阶段六：全栈项目实战

       全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django+uwsgi+nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发等。

       阶段七：数据分析

       数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

       阶段八：人工智能

       人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

       阶段九：自动化运维开发

       自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。

       阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

       干货分享!Python基础教程

       1.解释Python

       编程语言通常分为两类-解释语言和编译语言。

       _编译语言_是指使用编译器事先将源代码编译为可执行指令的_语言_(例如Java)。以后，这些合规指令可以由运行时环境执行。

       _解释语言_是指不应用中间编译步骤并且可以将源代码直接提供给运行时环境的语言。在此，_源代码到机器代码的转换_是在程序执行的同时发生的。意味着，任何用python编写的源代码都可以直接执行而无需编译。

       2.Python很简单

       Python主要是为了强调代码的可读性而开发的，它的语法允许程序员用更少的代码行来表达概念。

       根据语言中可用关键字的简单性粗略衡量，Python3有个关键字，Python2有个关键字。相比之下，C++有个关键字，Java有个关键字。Python语法提供了一种易于学习和易于阅读的简洁结构。

       3.与其他语言比较

       ·Python使用_换行符来完成一条语句_。在其他编程语言中，我们经常使用分号或括号。

       ·Python依靠缩进(使用空格)来定义范围，例如循环，函数和类。为此，其他编程语言通常使用花括号。

       4.用途和好处

       Python可用于快速原型制作或可用于生产的软件开发。以下列表列出了python的一些流行用法。

       ·Python有一个庞大而健壮的标准库，以及许多用于开发应用程序的有用模块。这些模块可以帮助我们添加所需的功能，而无需编写更多代码。

       ·由于python是一种解释型高级编程语言，它使我们无需修改即可在多个平台上运行相同的代码。

       ·Python可用于以程序样式，面向对象样式或功能样式编写应用程序。

       ·Python具有分析数据和可视化等功能，可帮助创建用于_大数据分析，机器学习和人工智能的_自定义解决方案。

       ·Python还用于机器人技术，网页抓取，脚本编写，人脸检测，颜色检测和3D应用程序中。我们可以使用python构建基于控制台的应用程序，基于音频的应用程序，基于视频的应用程序，企业应用程序等。

       以上就是关于Python基础教程的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎及时关注本平台!

如何把Python入门？

       阶段一：基础阶段

       Python语言基础

       ·环境搭建与装备·变量和数据类型·编程根底·装修器·gui介绍

       简易爬虫实战

       ·http和urllib2·正则表达式和re·编写爬虫代码·多线程

       工具阶段

       ·Pip安装办法以及环境·Pip根底运用和指定源·Virtualenv安装·Pycharmpdb调试技巧

       Python面向目标

       ·面向目标入门及特征·类办法运用及特征·访问束缚·super和self目标·嵌套类和嵌套函数

       web前端根底

       ·HTML+CSS·Javascript·Jquery

       万丈高楼平地起，再牛逼的大神也需求打好根底，Python语言根底、面向目标编程、开发工具及前端根底等知识点。

       阶段二：爬虫阶段

       爬虫根底

       ·简略爬虫实例·办法抓取·正则表达式的根本运用·模仿登陆·cookie操作·requsts

       Git根本运用

       ·基于github文档装备·pullrequst·常用命令·remote和clone·big分支·feature分支

       Scrapy结构

       ·Scrapy初步简介·Scrapy常用命令·爬虫中心·抓取·cookie处理

       MYSQL数据库

       ·sql标准和创建·主外键束缚·数据关联处理·运算符·常用函数

       从爬虫根底，到各大爬虫结构的应用，能熟练掌握常用的爬虫技巧并能独立开发商业爬虫

       阶段三：Web阶段

       flask入门

       ·flask上下文呼应·flask路由·flask模板·flask入门数据库操作·Jinja2根本语法·flask入门布置

       Django根底

       ·创建网站·sqlite3数据库简介·数据库根本操作·admin运用

       Ajax初步

       ·Ajax简介/运转环境·evaldom·数据封装·ajax注册用户

       Django进阶

       ·jinjia2替换模板引擎·admin高档定制·adminactions·集成已有的数据库·通用视图

       实战：个人博客系统

       ·项目分析·Web开发流程介绍·数据库设计·自定义Manger管理·项目布置上线

       flask，django等常用的pythonweb开发结构，以及ajax等交互技术，经过学习能够将爬取的数据以网页或者接口的形式来呈现给用户

       阶段四：项目阶段

       ·开发前预备·需求和功用解说·代码结构·注意事项

       版本控制管理软件

       ·常用版本控制和原理·Svn常用实操·Svn高档·四大开源站点·Git详解·Git对比Svn

       Diango缓存优化

       ·Filesystem缓存解析·Database缓存解析·缓存装备与运用·自定义缓存·Redis缓存·Django缓存优化性能评估

       网站发布

       ·介绍Diango和它的基·布置前预备·主流布置方法介绍·Diango多服务器分离·脚本自动化·Diango的服务器安全

       丰厚的项目经验是找工作的必要条件

python构成一个程序最基本的三部分？

       python程序可以分解为模块、语句、表达式和对象四部分

       1，模块包含语句

       2，语句包含表达式

       3，表达式建立并处理对象