0：如何快速掌握一門編程語言
1）了解編程語言的特性和歷史
2）了解編程語言的基本語法
3）選擇開發(fā)工具并實現(xiàn)第一個程序
4）選擇一個編程手冊，便于查閱
5）選擇一個流行的開源框架，并掌握
6）不斷實踐，并養(yǎng)成閱讀技術(shù)博客的習(xí)慣
1：了解編程語言的特性與發(fā)展歷史
Python是一種通用的高級編程語言，以其簡單性和可讀性而聞名。Python由Guido van Rossum創(chuàng)建，于1991年首次發(fā)布，旨在強調(diào)代碼的可讀性和效率，使初學(xué)者和有經(jīng)驗的開發(fā)人員都可以使用它。以下是對其特點和發(fā)展歷史的概述：
特性：
1）Readability:Python的語法清晰易理解，類似于偽代碼。這種可讀性降低了程序維護和開發(fā)的成本。
2）Extensive Libraries: Python擁有豐富的庫和框架集合，用于各種任務(wù)，從web開發(fā)（Django，F(xiàn)lask）到數(shù)據(jù)分析（NumPy，Pandas）和機器學(xué)習(xí) (pytorch,TensorFlow, scikit-learn).
3）Portability: Python是獨立于平臺的, 允許在一個系統(tǒng)上編寫的代碼在另一個系統(tǒng)上運行而不需要修改，這是因為它的解釋性質(zhì)。
4）Interpreted Nature:Python是一種解釋式語言, 逐行執(zhí)行代碼, 它可以實現(xiàn)快速的開發(fā)和調(diào)試。
5）Dynamic Typing: Python使用動態(tài)類型，允許變量在執(zhí)行過程中根據(jù)需要更改類型，提供了靈活性，但需要注意潛在的與類型相關(guān)的錯誤。
發(fā)展歷史：
早期（20世紀80年代-90年代）：圭多·范·羅瑟姆在20世紀80年代末在荷蘭的威斯昆德和信息學(xué)中心（CWI）發(fā)起了巨蟒公司的發(fā)展。第一個版本，Python 0.9.0，于1991年發(fā)布。
Python2和Python 3的一個重要里程碑。Python 3于2008年推出，旨在糾正一些設(shè)計缺陷，增強語言。然而，由于向后不相容的變化，采用是漸進的。
用戶的增長和流行：Python的流行由于其在數(shù)據(jù)科學(xué)，網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和人工智能等領(lǐng)域的簡單性和應(yīng)用，在2010年代激增。
社區(qū)和支持：Python擁有一個充滿活力和包容性的社區(qū)，為其豐富的庫、框架和資源的生態(tài)系統(tǒng)做出了貢獻。Python軟件基金會（PSF）負責(zé)監(jiān)督Python的開發(fā)和社區(qū)活動。
最近的開發(fā)：Python繼續(xù)隨著常規(guī)版本的發(fā)展。不斷地引入新特性、性能改進以及對庫和框架的更新。
Python的開發(fā)過程特點是其對各種領(lǐng)域的適應(yīng)性，其強大的社區(qū)支持，以及其對可讀性和簡單性的承諾，使其成為所有級別程序員的流行選擇。
2：了解編程語言的基本語法
1）縮進:
Python使用縮進來定義代碼塊，而不是大括號或關(guān)鍵字。一致的縮進（通常是四個空格）對于代碼的可讀性和功能至關(guān)重要。
2）注釋:
單行注釋以#開始，而多行注釋可以包含在三引號中（“或”“”）。
3）變量和數(shù)據(jù)類型:
變量是通過使用=為它們賦值來創(chuàng)建的。Python有多種數(shù)據(jù)類型，包括：
- Integers (int), e.g., x = 5
- Floats (float), e.g., y = 3.14
- Strings (str), e.g., name = "Python"
- Booleans (bool), e.g., is_true = True
4）控制結(jié)構(gòu):
條件語句 (if-elif-else):
if condition1:
# code block
elif condition2:
# code block
else:
# code block
循環(huán)結(jié)構(gòu) (for and while):
for item in iterable:
# code block
while condition:
# code block
5）方法:
函數(shù)使用def關(guān)鍵字進行定義：
def function_name(parameters):
# code block
return something
6）列表、元組和字典：
列表（list）：用方括號括起來的有序的、可變的項目集合[]
my_list = [1, 2, 3, 'a', 'b']
元組（元組）：有序，不可變集合，括號（）。
my_tuple = (1, 2, 3, 'a', 'b')
字典（dict）：在花括號{}中包含的鍵值對的無序集合。
my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
7） Input/Output:
- Input:
input()函數(shù)用于接收用戶的輸入。 - Output:
print()函數(shù)用于顯示到控制臺的輸出。
8） 異常處理：
- Python 使用
try,except,finally,else, 和raise用于處理異常和錯誤的語句。
3：選擇開發(fā)工具并實現(xiàn)第一個程序
在實際工作中，主流軟件一般選擇安裝Anaconda/ VScode 組合，也可使用pycharm等。大家可自行網(wǎng)上查找相關(guān)資料下載安裝嘗試。因教學(xué)階段大家還未接觸很深很復(fù)雜的代碼和網(wǎng)絡(luò)。debug需求不大，另外個人電腦，配置不同，安裝各種軟件造成卡頓等極其麻煩。所以我們可先選擇在線平臺進行開發(fā)。如 AIstudio: https://aistudio.baidu.com/index 有豐富的實戰(zhàn)項目及有獎競賽。以上開發(fā)工具及在線平臺大家自行選擇。相互幫助問一下如何使用即可。
同時也給大家推薦 七月在線平臺：https://www.julyedu.com/，有豐富的AI課程和相關(guān)輔導(dǎo)。
4：選擇一個在線編程手冊，便于查閱
Python 語言參考手冊 https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/index.html
python菜鳥教程 https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
5：選擇一個流行的開源框架，并掌握
目前主流python框架PyTorch, TensorFlow, and PaddlePaddle.
PyTorch:
優(yōu)點:
- Dynamic Computational Graph（動態(tài)計算圖）:PyTorch使用動態(tài)計算圖方法，允許在運行時輕松調(diào)試和動態(tài)創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其更直觀的實驗和調(diào)試。
缺點:
- 部署復(fù)雜性: 從歷史上看，在生產(chǎn)中部署PyTorch模型可能更復(fù)雜，因為本地部署選項更少。然而，這一差距一直在縮小。
- 沒有TensorFlow成熟:雖然快速發(fā)展，但與緊張流相比，它的預(yù)先訓(xùn)練過的模型可能更少，與其他工具的集成也更少。
TensorFlow:
優(yōu)點:
- 強大的部署支持：Tensorflow有更好的支持和工具來大規(guī)模部署模型，包括針對移動和邊緣設(shè)備的張流服務(wù)和張流精簡版。
- TensorBoard: 提供了用于模型可視化、分析和調(diào)試的一個強大的可視化工具（拉伸板）。
缺點:
- Graph Definition: Historically, TensorFlow使用靜態(tài)圖, 這對于初學(xué)者來說可能不那么直觀，也不太有利于動態(tài)模型。TensorFlow 2.x 引入動態(tài)圖來緩解這個問題.
tensorflow 是比較早的模型框架。在tensorflow1.0時代大家普遍使用tensorflow 。tensorflow的與訓(xùn)練模型以及相應(yīng)部署支持比較多。但是由于采用靜態(tài)圖機制。被后來而上的pytorch趕超。pytorch的動態(tài)圖設(shè)計對用戶更加友好。歷史舞臺上還出現(xiàn)了很多深度學(xué)習(xí)框架Keras（后被集成到tensorflow中）MXNet、caffee等。PaddlePaddle是百度公司的。百度公司作為我國最早的一批互聯(lián)網(wǎng)公司，近些年在人工智能領(lǐng)域的投入十分巨大。其語言模型能力十分優(yōu)秀。國產(chǎn)的需要特別介紹下。
PaddlePaddle :
優(yōu)點:
- 易用性：paddle以其用戶友好的api和易用性而聞名，提供命令式和聲明式編程風(fēng)格
- 與硬件的深度集成：為各種硬件架構(gòu)提供優(yōu)化和支持，包括cpu、gpu和專用的AI智能加速器。
- 分布式訓(xùn)練的簡單性：為大型集群上的分布式計算和訓(xùn)練提供了簡單的api。
- 擅長自然語言處理（NLP）:以其在NLP任務(wù)中的魯棒性和性能而聞名。
缺點：
- 更小的社區(qū)：與tensorflow和PyTorch相比，paddlepaddle擁有更小的用戶基礎(chǔ)和社區(qū)，導(dǎo)致潛在的更少的資源和社區(qū)貢獻的內(nèi)容。
- 有限的資源和教程：tensorflow和PyTorch廣泛的資源、教程和社區(qū)驅(qū)動的內(nèi)容。
作業(yè)1：自行查找30道python編程題跟著教程進行練習(xí)
作業(yè)2：提前預(yù)習(xí)什么是計算圖、動態(tài)計算圖和靜態(tài)計算圖文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-802093.html
參考博文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/164806402 如何快速掌握一門編程語言文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-802093.html
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