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python类库学习

收录了 python类库学习频道下的 50 篇内容

2019 年度 Python 类库 Top 10

这是第五届Python 类库Top 10年度榜。

作者 : Fabián TorresElías MasquilAlan DescoinsGermán Hoffman 译者: 冬雨策划: 刘燕

2020-01-02

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谈谈今年最火的编程语言：Python

在众多编程语言中，我为什么要学Python？

作者 : 尹会生

2018-05-31

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如何在 Apache Flink 中使用 Python API？

Apache Flink 是流批统一的开源大数据计算引擎，在 Flink 1.9.0 版本开启了新的 ML 接口和全新的Python API架构。

作者 : 孙金城

2019-09-06

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PyCon US 2013 回顾：从 API 设计到一个笑话引发的风波

PyCon US 2013大会已经结束将近一个月了，讲师的演讲视频也陆续放出。InfoQ对部分视频做出了一个简单的分类整理，你可以挑选自己感兴趣的内容进行观看。

作者 : 水羽哲

2013-04-18

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2020 Web 开发学习路线图：从前端，到全栈

现在是学习编程或转行从事软件工程的最佳时机。业界对 Web 开发人员的需求达到了历史最高水平，而且目前还在不断增长。互联网上有一些免费教程和收费的高级教程，本文将学习路线图分解开，详细介绍了有效学习各部分所需的技能以及相应的教程，大家可以根据自己的需要，选择最适合自己的方式，学到自己所需的知识和技能。

作者 : Trey Huffine 译者: 冬雨策划: 小智

2020-05-12

2019 年你不可不知的十大 Python 库

本文将讨论 Python 中的一些顶级库，开发人员可以使用这些库来解析、清理和表示数据，并在现有应用中实现机器学习。

作者 : Sayantini Deb 译者: 刘志勇

2019-07-26

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超全！GitHub 星标 6500 的 Python 入门教程大全，太强了！

Python 类库（模块）极其丰富，这使得 Python 几乎无所不能，不管是传统的 Web 开发、PC 软件开发、Linux 运维，还是当下火热的机器学习、大数据分析、网络爬虫，Python 都能胜任。

Python

后端

入门

开发语言

零基础

我再BUG界嘎嘎乱杀

2024-07-08

对于新手来说，Scala相对比较复杂，其看起来灵活的语法并不容易掌握，但是对于熟悉Scala的用户来说，Scala是一把利器，它提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。近日，Spotify的软件工程师Neville Li发表了一篇题为《数据工程师应该学习Scala的三个理由》的文章，他认为现在的编程语言种类非常多，每种语言都各有优缺点，并且它们的适用的场景也不同，比如Scala就非常适合用于数据处理和机器学习。

作者 : 小盖

2014-10-20

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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。

作者 : 陈迪豪

2017-07-31

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几分钟搞定自己的深度学习开发环境，我是怎么做到的？

本文在作者多次实战部署的基础上，对不同情况下的深度学习开发环境配置进行了深入的讲解，旨在消除配置壁垒，让你能够零基础快速上手深度学习。

作者 : Dipanjan Sarkar 译者: 良言

2019-04-23

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Spotify 开源 Terraform：用于在 GKE 上运行 Kubeflow

Spotify开源了自研的Terraform模块，用于在Google Kubernetes Engine（GKE）上运行机器学习流水线软件Kubeflow。

作者 : Anthony Alford 译者: 盖磊

2020-03-16

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数据科学中最好的 5 个机器学习 API

机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。

作者 : 孙镜涛

2015-12-17

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