大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python推荐学习清单的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python推荐学习清单的解答,让我们一起看看吧。
tstack配置清单?
以下是我的回答,tstack配置清单包括以下:
安装要求:确保服务器环境具备Python3、Node.js、npm等基础环境,并且建议使用Linux操作系统。
安装依赖:安装依赖包括npm install、npm run build等步骤。
配置文件:配置文件包括app.yaml、Dockerfile等文件,其中***.yaml中包含应用程序的信息和运行时配置,Dockerfile用于构建Docker镜像。
数据库配置:根据实际需要,可以配置MySQL、PostgreSQL等数据库。
部署上线:通过Docker部署应用程序,并使用云服务提供商的容器服务进行管理和维护。
以上是tstack配置清单的大致内容,具体配置方式可能因实际情况而异。如有需要,可以查阅官方文档或者寻求技术支持。
ai教学设备清单?
以下是一份教学设备清单:
2. GPU服务器:提供强大的计算能力,用于训练深度学习模型。
5. 虚拟现实设备:提供沉浸式的学习体验,如VR头盔和手柄。
6. 数据集:用于训练和测试AI模型的实际数据。
7. 交互式白板:用于展示和讲解AI算法和概念。
9. 无线网络设备:确保设备之间的连接和数据传输。
没有任何基础的人,学习python的话需要哪些准备?
想要入门python你只要会用电脑,以及还过得去的英文词汇!
比如,入门爬虫需要HTML以及JavaScript基础,因为下载大量的网站都是动态异步加载,所以要学会使用js渲染工具,比如splash等等....,
哪些准备?可能需要具备:不超过初三的数学水平(不涉及到机器学习领域或者高深的算法,否则至少需要使用微积分与概率计算的能力),阅读英文的能力(现在翻译软件很好用,所以是有更好,没有也不是不行)。
之后要看目的,如果只是想开发爬虫之类,并不需要艰难的学习,看[_a***_]入门书籍(推荐:Python编程:从入门到实践 Eric Matthes著),之后跟着网络上的各种教程把库使用起来,很快就能独立编一些自己想要的小程序,这完全是因为python的库很丰富,日常需要的功能都已经封装好了,别人的程序抄过来就能用,改一改逻辑就是自己的,python的流行完全因为这一点。
但是呢,如果停留在这个程度上,估计python2与python3的区别是搞不懂的(只知道print的区别),unicode怎么转UTF-8是迷茫的,更不用说遇到复杂的功能,需要调用到系统接口时的无力感,这个时候要不就是放弃,要不就是沉下心好好读书,搞明白计算机是什么(推荐:《深入理解计算机系统》,《编码的奥秘-隐匿在计算机背后的软硬件语言》),网络是什么(必须先了解什么是计算机,否则理解网络无从谈起,推荐《Head First Networking 深入浅出网络管理》),有了这一点基础后,跟随兴趣,不断地去看各种书。
既然想学程序,不断地学习是难免的,所以上述回答***设读者是有时间有兴趣学习的,如果拒绝学习,现在的软件繁多,学会使用已经很好了,不是必须要学程序。
到此,以上就是小编对于python推荐学习清单的问题就介绍到这了,希望介绍关于python推荐学习清单的3点解答对大家有用。