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正在学习python,教程中有两句理解不了,请大神指教。
1、例如，如果A 和C 为真而B 为***， A and B and C 不会解析C，作用于一个普通的非逻辑值时，短路操作符的返回值通常是最后一个变量。因此，逻辑运算符的理解也与C语言中不同。
2、python入门教程如下：编程环境的安装与使用。比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用。掌握输入、输入语句的使用。
3、冯·诺依曼结构计算机 网页链接 ，有的教材翻译的不太一致，你可参考下。
4、python里，看到Http，查查定义，看到outHtml，查查定义，跟初学英语时候一样，不要直接猜意思，因为精确描述性定义，跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜，很容易错误理解，wiki，google很有用。
5、了解基本的服务器并发模型，例如多进程、多线程、IO复 了解一些网络库例如twisted 学习Python的数据库编程在我们学习完成Python的文件操作处理之后 肯定会对于文件的不便性有一定的理解。
python编程对电脑配置的要求
1、可以参考如下配置：CPU为酷睿i5/i7内存4G/8G硬盘500G，或者用SSD前面一个为基础配置，后面的为更好的选项。网上价格3000~6000。
2、内存：4GB以上。硬盘：至少有200GB的可用空间。操作系统：Windows、Linux或macOS。当然，如果你打算进行大型项目开发或使用Python进行数据科学或人工智能应用程序开发，则可能需要更高级的电脑配置。
3、电脑配置：i5以上处理器，内存8G以上（建议16G）、硬盘256G以上，固态硬盘最佳，64位Window系统。
如何在电脑上进行深度学习
开虚拟内存跑深度学习，可以通过在自己的电脑上安装虚拟机完成。虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。GPU要求 如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
自己的电脑可以跑深度学习，但是对电脑还是要有点要求的，毕竟跑代码，以及深度学习很费时间的。
迁移学习（TransferLearning）中的学习率 在fast.ai[_a***_]中，在解决AI问题时，非常重视利用预先训练的模型。
清楚学习目标 无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习计划的过程。
独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算***共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算***，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
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