大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于为什么linux深度学习的问题,于是小编就整理了4个相关为什么Linux深度学习的解答,让我们一起看看吧。
python为什么突然火起来?
1.入手快:Python 语言相对于其他编程语言来说,属于比较容易学习的一门编程语言,它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。所以,已经有越来越多的初学者选择Python 语言作为编程的入门语言。
2.颜值高:Python 语言力求代码简洁、优美。在 Python 语言中,***用缩进来标识代码块,通过减少无用的大括号,去除语句末尾的分号等视觉杂讯,使得代码的可读性显著提高。它使你能够专注于解决问题,而不用太纠结编程语言本身的语法。
3.有内涵:Python 语言号称自带电池,寓意是 Python 语言的类库非常的全面,包含了解决各种问题的类库。无论实现什么功能,都有现成的类库可以使用。合理使用 Python 的类库和开源项目,能够快速的实现功能,满足业务需求。
4.效率高:Python 语言因为有了丰富强大的类库,所以,Python 的开发效率能够显著提高。实现相同的功能,Python 代码的文件往往只有 C、C++ 和 Java 代码的 1/5~1/3。这也是为什么各大互联网公司广泛使用 Python 语言的原因。
5.应用广:工程师可以使用 Python 做很多的事情。例如,Web 开发、网络编程、自动化运维、Linux 系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。
为什么绝大多数深度学习包都基于linux?
因为linux有很多开源版本,而绝大多数深度学习包都是开源项目,本着分享至上的开源精神,选取linux作为操作系统更为合适,影响力传播力都会更强;而对使用程序员来说,在哪个操作系统环境下开发程序差别并不大,且开源系统免去很多侵权的风险。
如何深度学习Linux操作系统?有何技巧?
Linux学习要做好长期准备,不是一蹴而就的,对于小白来说,首先安装一个桌面Linux系统是个不错的选择,这里推荐Ubuntu,因为Ubuntu系统网上资料最多,遇到什么问题也相对容易解决。桌面Linux系统和普通Windows系统有很多相似的地方,对于小白来说不至于完全陌生,然后可以从熟悉Linux系统操作命令开始学习,了解Linux系统的不同,再深入的话,可以学习Linux系统的API来了解如何做开发。再向底层走的话,还可以再学习Linux系统裁剪和配置,驱动开发,uboot等。
Python为什么适用于大数据和AI?
Python代码简洁,使用效率高,又有很多成熟的第三方库,人工智能,数据分析,统计等都需要大量的数据作支撑,用Python处理数据更加高效,大大减轻了做数据科学的劳动量。
1、简单高效
2、有优质的文档
3、强大的AI库
4、海量的模块
了解过“如鹏网”的“Python + AI”学习路线,可作为参考。有网络的地方就可以学习,口碑不错,基本上都是慕名而去的。
Python学习路线:1、Python基础
首先,python入门和使用都很简单,非常有利于数学系或者统计学出身的人来使用,这些人可能更关注的是大数据和人工智能本身,编程代码只是他们处理数据的工具,工具当然是简单适用为主嘛。
而且,因为python相对其他编程语言来说使用简单,语法友好,人们能很快的[_a***_]
另外,python本身有许多功能非常强大的包,尤其书数据分析包,比如,numpy,pandas sklearn等等,这些数据库的加持,是python在数据分析方面如虎添翼,
随着人工智能和AI的火热,出现了许多优秀的深度学习框架,比如谷歌的TensorFlow还有fb的Keras等等功能强大的框架,这些框架提供了友好的python接口,调用起来十分的方便。
大数据的火热,带动了更多人投入大数据行业,很多人都开始学习python,这又促进了python更好的发展,现在分布式计算框架比如spark都提供了友好的python接口。
Python使用AI是正确的。Python与人工智能仅是一个桥梁作用。例如python写TensorFlow,本质上还是调用底层写的C。由于Python语言的易用性,才使得Python拿到了人工智能的首把交椅,成为人工智能的专家往往还得会C/C++,编写自己想要的算法,对于普通人,Python就够用了,在中国会掉包也就是专家了。
Python只是恰合有相应的包可以调用大数据的api,并不是那么完美的适用于大数据。
M年前抛弃C/C++/Matlab/R等N多家室,独宠python这个小妾,为人工智能的梦想奋斗着,我该说点什么了.
开发快、胶水神奇,易于抢地盘,所以适用于大数据和AI
先简单看下python的***介绍:
work more quickly :开发效率快
integrate your systems : 神奇的胶水,易于集成。
准确地说,是为什么Python适合AI和数据分析,也就是人工智能开发,而大数据开发领域还是J***a占据着绝对的优势的。
那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。
不想为臃肿的代码买单
从语法讲,Python几乎已经是极致简洁了,可以说非常方便,尤其是比起J***a这种语言,那简直是非常的简洁,明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情,Python只需要10行代码就能帮你搞定,那么这时候你选择什么语言?Python学习成本相对于其他编程语言要小很多,入门门槛也要小很多,而且可读性非常强。
只关系自己的核心业务
只关心核心的研究业务,其他的交给高效的C/C++后台,而python只要关注好自己的核心业务就好了,而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。
一旦不好搞定扩展方便
Python另外一个优势就是好扩展,Python可以很方便的通过C实现扩展,这就让Python的优势明显,一旦出现Python确实很难实现,找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了,这一点非常方便。
但Python也缺点很多
直到今天,因为两个版本并行,虽然明面上是Google支持,但是其实没有真正的大企业和像J***a一样的社区支持,所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器,要知道Android在2.2时代,Dalvik 虚拟机增加了 JIT,运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美,但即使这样他还是成了数据分析第一语言,人工智能第一语言,网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢,相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。
还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行,很多模块需要同时维护两个不同的版本,这个开发者简直带来了太多的麻烦。
早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导,Lisp语言更接近数学本质,但是这门语言学习成本极大,要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器,这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大,有了Python就可以完全省去这些麻烦事情,更多的关注到人工智能研究本身,而不是花太多的时间去倒腾工具了。
到此,以上就是小编对于为什么linux深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于为什么linux深度学习的4点解答对大家有用。