收录了 python安装教程 频道下的 50 篇内容
Python虽然简单,但是很多没有接触过的学起来还是比较困难的。因此很多人会报班去学,我觉得不需要花那个钱,只要方向正确,加上核心知识点的提炼,自学一个月左右就能上手。
想要进行 Python 开发,首先需要下载和配置 Python 解释器。
R和Python有很多相似之处,也有很多不同之处。
Python 可以用于数据库应用程序。最流行的 NoSQL 数据库之一是 MongoDB
CentOS6源码编译安装Tensorflow,看他们怎么折腾?
今天,AWS 宣布发布两个新版本的 AWS Deep Learning AMI:基于 Conda 的 AMI 和 Base AMI。
在众多编程语言中,我为什么要学Python?
卡塔尔世界杯正是进行得火热,十六强队伍已经诞生,后面就是越来越紧张的争夺八强的淘汰赛。目前爆冷的赛果让球迷一度情绪失落,比如:日本2-1战胜西班牙,韩国2-1战胜葡萄牙。
在GitHub搜索12306的关键词,你会发现一个新大陆,这里有1572个抢票项目。其中,名为 testerSunshine 12306的项目,标星甚至即将破万。
本文是一系列深度学习的简单实战教程的第一篇,用MXnet做实现平台的实例代码,简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。来自Phunter的博客,Phunter的职业是数据科学家,DMLC (http://dmlc.ml/) 工具包贡献者之一。
在学术界和业界,从框架和算法到新的方法和理论,深度学习技术正在快速发展。
Django是Python最流行的WEB开发框架,很多公司都用Django来做项目,内置的ORM模型非常方便和易用,是一个全能的WEB开发框架。
在软件开发领域,我们看到一些新的开发语言和改进如雨后春笋般涌现。它们为开发人员在开发速度、安全性、便利性、可移植性和功能上提供了多种选择。这可部分归因于我们具备了构建语言尤其是编译器的新工具,其中首屈一指的就是LLVM。LLVM不仅简化了新语言的创建工作,而且提升了现有语言的发展。本文介绍了LLVM的功能和使用机制,并未来发展做了展望。
本文翻译自 Madison May 发布的 Python Deep Learning Frameworks Reviewed,经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。本文对于常用的基于 Python 的深度学习框架 Theano、 Lasagne、 Blocks、 TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch 进行了介绍与优劣比较,有助于深度学习入门者对于这些框架形成初步的认识。
作者根据多年的CLI使用经验,详细介绍了一些实用的CLI工具,希望它们能帮读者提高生产力。
本文将跟大家分享作者在处理TensorFlow适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。