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怎样用python实现深度学习
Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。
通过前期python学习来了解和掌握常量变量的使用，运算符的使用、流程控制的使用等，最后掌握python编程语言的基础内容。并会对常见数据结构和相应算法进行学习，注重表格的处理，树结构的处理知识。
性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。
Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy，scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。
PyTorch 在 Python 深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知，但所有的迹象都表明，PyTorch 是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。
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Python从入门到精通教程，有源码、笔记、项目、路线等，可以先自学看下。
小孩学python，根据孩子的逻辑思维能力，让孩子从小掌握编程思维，发现孩子编程才能赢在起跑线，少儿编程定制课程，激发孩子学习中的机会 。
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