大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于深度学习python 环境的问题,于是小编就整理了2个相关介绍深度学习python 环境的解答,让我们一起看看吧。
python深度学习现在发展怎么样?
深度学习不是新词,但是要说发展,也还算是初有成果的阶段;
人工智能提出了很多年了,但是要说火起来还是近几年,同样,深度学习也是在人工智能上的一个延伸,目前发展也就起步,不过发展前景毋庸置疑,人工智能是未来发展的主要方向,是非常不错的;
说到处于起步阶段,所以现在能够尽快入行,那对以后的发展是非常有利的,所以有想法的话需要尽快的去学习了,目前中公优就业与中科院就有合作,有中科院的项目实战,有中科院的老师指导,这机会可以说不是那么容易得到的。
你在公司里用python吗?都是什么情况下用?
用啊,肯定用啊!用到地方都是零零散散的!
4 构建内部测试平台,因为是内部使用,所以python这种解释性语言的低效率,
就没有那么明显了
因为自己是测试,所以只能在测试角度来回答了!
我们公司会用到,而且会使用python来构建系统。
就我个人而言,python应该可以用来构建现有的业务需求里90%的内容。
- web后端服务,这一部分通常选择 Django,flask或者tornado这三个框架中的任意一个来实现,因为django-rest-framework框架的整合程度更高,所以通常是Django和django-rest-framework搭配。相应的ORM,用户权限系统之类的也就都由Django包办了。这些东西都是基于python的技术栈来的。
- 异步和离线任务,这部分通常使用celery来做,通过redis作为消息队列,用celery来进行任务调度,celery也是基于python来的。
- 服务进程管理通过supervisor来处理,同样基于pyhton。
- python本身在计算密集型的任务上比较吃亏,性能较差,但是在IO密集型这一块并不比别的语言差多少。所以一般情况下,绝大部分的企业级应用都可以用python来搞定,而对于性能要求比较高的部分,再去想着用别的语言处理,然后python可以把这些作为模块进行调用。
至于说在什么情况下使用,我觉得分两部分来看待
第一是需要在短时间内做出一个产品原型的情况下,python的开发效率比较高,市场上也容易找到合适的python工程师,这是一部分优势,是基于生产效率和人的。
第二是python适合的领域在web应用,爬虫,科学计算,人工智能,devops等方面都有一定的积累,这个积累是指生态环境和社区的支持。另外在自动化测试领域,python现在也有了一部分的积累。
最后,介绍一下基于python开发的错误日志分析系统(sentry),这个有助于我们在不同的环境下收集用户的错误日志,提前发现问题,排查问题。这个也在我们的实际应用场景中使用到了。
现在的话越来越多使用python,尤其是一些后台脚本类程序,使用python实现快速,易维护,和现有一些c++sdk结合也很方便。之前还尝试用了下python flask来做小程序后台,感觉不比nodejs差呢。
到此,以上就是小编对于深度学习python 环境的问题就介绍到这了,希望介绍关于深度学习python 环境的2点解答对大家[_a***_]。