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收录了 python就业 频道下的 50 篇内容

Python开发者年度调查报告出炉!Python3采用率超84%
Python 开发者年度调查报告出炉!Python3 采用率超 84%

2018 年球,Python软件基金会和著名IDE开发商JetBrains联合进行了第二届Python开发人员调查。

Python 2019年开发者调查报告
Python 2019 年开发者调查报告

本文为Python软件基金会和JetBrains一起开展的第三次年度Python开发者调查报告。

再见Python,你好Julia!
再见 Python,你好 Julia!

Python 仍然非常流行。但是,如果你现在开始学习 Julia,它将来可能就是你的头等舱船票。

2020年,你学的编程语言价值多少?
2020 年,你学的编程语言价值多少?

Go / Golang 在就业市场上是一项薪酬颇丰的工作,在 Stack Overflow 2019 Survey 和 Dice Salary Survey 2018 调查中排名第一。

2021年哪些编程语言的薪酬最高?
2021 年哪些编程语言的薪酬最高?

本文将介绍 2021年薪酬最高的 5 种编程语言。

谷歌研究总监:学习数据科学应该花时间打牢基础
谷歌研究总监:学习数据科学应该花时间打牢基础

谷歌研究总监Peter Norvig向数据科学新手建议,在入行前要充分建立基础技能,这样才能更有机会获得成功。

8 个月分析了 700 万个工作需求,最具前景的编程语言找到了
8 个月分析了 700 万个工作需求,最具前景的编程语言找到了

了解这些信息对开发人员在工作行业取得成功至关重要。

Ruby 到底怎么了?
Ruby 到底怎么了?

我与 Ruby 的现任和前任程序员进行了访谈,以了解这门语言的兴起和衰落。

它才是2022年最赚钱的编程语言,年收入超过17万美元
它才是 2022 年最赚钱的编程语言,年收入超过 17 万美元

2022年,薪水最高的编程语言是....

机器学习最流行的语言是哪门?

Jean-François Puget博士分享了他的观点,阐述了机器学习和数据科学中都流行哪些语言,并阐述了在机器学习和数据科学应该选择哪门语言的原则。

HackerEarth公布2020年开发者调查结果:Go是最受欢迎的编程语言
HackerEarth 公布 2020 年开发者调查结果:Go 是最受欢迎的编程语言

据调查结果显示,2020年,Go语言是最受欢迎的编程语言。

洞察开发者群像:职场红海求生记,中外开发者如何破局?
洞察开发者群像:职场红海求生记,中外开发者如何破局?

开发者们的每一次代码编写、每一项技术突破,都在为技术的进步铺路,为改善人类生活提供动力。他们不仅是技术的创造者,更是社会变革的推动者,他们的工作在不断地推动新技术向更深层次、更广领域的应用发展,为人类社会带来深远的影响。

Python 100 天从新手到大师
Python 100 天从新手到大师

推荐 GitHub 上有用的项目,一分钟 get 一个优秀的开源项目,挖掘开源的价值。

编程不适合12小时工作制,“我有灵感才工作” | 专访《Java编程思想》作者Bruce Eckel
编程不适合 12 小时工作制,“我有灵感才工作” | 专访《Java 编程思想》作者 Bruce Eckel

“如果非要说编程有黄金时代,那它永远都在未来”。

Python 零基础入门的第一天——开发环境的搭建

  Python的创始人为吉多范罗苏姆(Gudio van Rossum),1989年的圣诞节期间,吉多范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的解释程序,作为ABC语言的一种继承,因此诞生了Python语言。

学习
后端
开发语言
Python.
潜入培训机构,顺出来一份价值 2.2W 的 Python 人工智能大纲

那一天,他潜入了一家号称省会最强的培训机构,

9月日更
人生苦短,我用Python之小游戏
人生苦短,我用 Python 之小游戏

平平无奇的小游戏开发~

开发者
Python 游戏编程
4月日更
-python
常用的十大 Python 开发工具

据权威机构统计,Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小,很容易快速高薪就业。可能你并不太了解常用的十大Python开发工具都有哪些,现在告诉你。

从算法实现到 MiniFlow 实现,打造机器学习的基础架构平台

基础架构(Infrastructure)相比于大数据、云计算、深度学习,并不是一个很火的概念,甚至很多程序员就业开始就在用 MySQL、Django、Spring、Hadoop 来开发业务逻辑,而没有真正参与过基础架构项目的开发。在机器学习领域也是类似的,借助开源的 Caffe、TensorFlow 或者 AWS、Google CloudML 就可以实现诸多业务应用,但框架或平台可能因行业的发展而流行或者衰退,而追求高可用、高性能、灵活易用的基础架构却几乎是永恒不变的。 因此,今天的主题就是介绍机器学习的基础架构,包括以下的几个方面: 基础架构的分层设计; 机器学习的数值计算; TensorFlow 的重新实现; 分布式机器学习平台的设计。

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