计算机编程python入门(计算机语言python自学)
自学Python需要多长时间?
一周或者一个月。
如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基础，就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了。
从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业。
学Python要什么基础吗
Python是-门高级编程语言, 适合零基础人员学习,也是初学者的首选。需要基础的多少，需要根据个人的需求和情况来决定。
如果只是学习python语法，数学、统计学、物理学、计算机科学等专业，因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析，以及AI开发领域，有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势；如果要学python运维就要学习内容有关系型数据库表的设计、增删改查以及SQL语句的编写、SQL和NoSQL数据库的使用场景和设计难点、Python对数据库的连接。如果学python Web开发就要了解一些网络协议如TCP,HTTP协议，以及算法、计算机软硬件架构、网络架构。其实最重要一点还是要有逻辑思维，逻辑思维的培养要长期实践。如果你想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程的想法。为了做到这一点，我们必须在反复的实践、观察、分析、比较和总结中逐渐积累。千锋教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，是一家性价比极高的教育机构
深度学习 python怎么入门 知乎
自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从Andrew Trask写的Grokking deep learning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。用Python构建人工神经元
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。
《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。
随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。
这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。
关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。
python初学者怎么入门
零基础编程学python：
学习Python的基本语法也，只有熟练掌握基本语法之后才能完成一些简单的实验。对于零基础小白推荐报班学习Python，培训机构会为学员提供系统的学习方案、经验丰富的讲师、大量企业级项目实训以及贴心的就业服务。
含义
如果基础比较薄弱，或者干脆没有任何计算机基础，学习Python的基本语法也不会有太大的困难，但是学习时间会有一定的延长，你只有熟练掌握基本语法之后才能完成一些简单的实验。对于零基础小白推荐报班学习Python，培训机构会为学员提供系统的学习方案、经验丰富的讲师、大量企业级项目实训以及贴心的就业服务。
初学者学Python编程如何快速入门?
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