學習Python前,先搞懂它的三大用途(轉貼)

學習Python前,先搞懂它的三大用途(轉貼)

先搞懂Python的三大用途,你在學習之路上會更加順風順水! 

相信有很多人都有這樣的疑惑,如果你想學 Python ,或者你剛開始學習Python,那麼你可能會問:“我能用Python 做什麼?”這個問題不好回答,因為Python用途太多了,以至於 Python課程 小編不知道如何回答,但是我可以告訴大家的是幾個主要用途,Python主要有以下三大主要應用:

一、網頁開發

網頁框架可以幫助你用Python編寫伺服器端程式碼(後端程式碼)。這是在你的網頁伺服器上運行的程式碼,而不是運行在用戶設備和瀏覽器的程式碼(前端程式碼)。

為什麼需要網頁框架?

因為用網頁框架可以更容易地構建通用後端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python程式碼塊,處理資料庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。

二、資料科學

資料科學,這裡包括機器學習,資料分析和資料視覺化。機器學習是什麼?假設你想開發一個能夠自動檢測圖片內容的程式,你希望程式識別這是一隻狗或者希望程式能識別這是一張桌子。

Python就可以做到,比如你可以寫一些程式碼。例如,如果圖片中有很多淺棕色像素,那麼可以識別是狗。或者可以檢測圖片中的邊緣,如果有很多直的邊緣,那麼就是桌子。但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎麼辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎麼辦?

這裡就需要用到機器學習了。

機器學習通過實現算法,該算法能夠自動檢測輸入中的模式。例如,你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法,讓它掌握狗和桌子間的區別。那麼當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時,它就能夠進行判斷。

這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。你不會明確告訴孩子:“如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛髮,那麼就可能是狗。”你會說,“這是狗,這也是狗。而這是桌子,那個也是桌子。“

如何用Python學習資料分析/視覺化?

你首先應該了解資料分析和視覺化的基礎知識。在學習了資料分析和視覺化的基礎知識之後,學習統計學基礎知識也將會很有幫助。

三、腳本

什麼是腳本?腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程式。

我曾經在日本的一家小型創業公司工作,公司有郵件支持系統,這用來回复客戶通過郵件發送給我們的問題。

在那裡工作時,我的任務是計算包含關鍵字的郵件數量,以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成,但我寫了一個簡單的腳本來自動執行此任務。當時我們使用了Ruby,但對於這類任務Python也是不錯的選擇。 Python適合這類任務,因為它語法簡單,易於編寫,而且進行測試也很快。


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網頁前端CSS基礎課:display與visible屬性介紹

CSS基礎課:display與visible屬性介紹

網頁前端CSS基礎課又來啦!各位同學們千萬不要錯過囉!!

今天本篇要介紹網頁前端排版的兩個 CSS 屬性:display 屬性與 visibility 屬性。

CSS:display 屬性

display:block

對於 CSS 語法來說,網頁前端的每個元素都被當作是一個矩形盒(rectangular box)模型。使用「display」屬性可以決定「盒(box)」的呈現方式。
又「區塊元素(block element)」則會佔用可用寬度的最大值,前後有換行符
以下範例分別顯示了是否有將<span>元素顯示為區塊元素(block element)的結果。在下方的顯示視窗中,按「CSS」可以觀看 CSS 的語法如何設定。
See the Pen display: block by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述範例的網頁前端CSS 語法設定如下:
span.block{
  display:block;
}

display:inline

inline 元素只佔用可用寬度的最大值,並不強制換行。
將上一段範例的<span>元素,CSS 換成「display: inline」的結果如下。跟上一個範例一樣,在下方的顯示視窗中,按「CSS」可以觀看 CSS 的語法如何設定。
See the Pen display: block by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述範例的 CSS 語法設定如下:
span{
  display:inline;
}

display:none

「display:none」用來將元素隱藏使用,元素隱藏後就不佔用任何空間,在網頁前端頁面顯示時不會展現出來,就好像該元素不存在一樣。
以下範例中,我們將第 2、4 段設為「display:none」,其他設為「display:block」。
See the Pen display: none by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述介紹的「block」、「inline」、「none」都是最常用的 display 參數。display 還有很多其他次常用的參數值,如 list-item、table、table-cell、table-column、grid 等,會在往後的章節中一一介紹

visibility 屬性

visibility 屬性用於指定元素是可見的還是隱藏的。最常見的值是 visible 和 hidden
當我們想要隱藏園素食,有兩個方法:一是上一段介紹的,將「display」屬性設為「 none」參數;二是將「visibility」屬性設置為「hidden」來隱藏元素。
注意:以上兩個方法雖然都能將元素隱藏,但都呈現出不同的結果:
被「display:none」隱藏後的元素,就不會佔用任何的空間,就好像它從來都不存在一樣;而被「visibility:hidden」隱藏後的元素,雖然在網頁前端不會顯示,但仍佔用了對應的空間(就是被隱藏的元素有多大,網頁上空出來的空間就有多大),所以仍會影響排版。範例如下:
我們準備要將以下的例子,第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」。
See the Pen visible:hidden-before by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

將以上的第一個<p>元素設為「visibility:hidden」、第二個<p>元素設為「display: none」的結果如下:
See the Pen visible:hidden-after by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

由以上例子我們可知,同樣都是將元素隱藏,第一個<p>元素雖然被「visibility:hidden」隱藏了,但是仍遺留下空間;第二個被「display: none」隱藏的<p>元素則是完完整整的「被消失」,連原本的位置都不見了。
下一張我們將介紹網頁前端排版的另一個 CSS 屬性:Positioning Elements。


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比人快 3,000 倍!Google AI 省時省力拚保育

過去如果以人力一張一張辨識照片影像的話,每個小時最極限也只能處理 1,000 張照片。但是如果用 Google Wildlife Insights AI,影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上,等於每小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。
▲Google AI可辨識出照片中的物種或空景。
當然,目前尚不能精準辨識出地球上所有物種,但其中 614 種物種如美洲豹、非洲象與羚羊等,Google AI有最多達 98.6% 的準確度。且最重要的是,若是沒拍到動物的空景,AI 可以快速地辨識出並且剔除,就已省下一大筆人工篩選時間了。
此外,AI在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物,計算出物種分布密度,提出一份較為準確的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據,以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。

只聞其聲不見其「魚」 Google AI 用音頻追蹤鯨魚

除了在陸地上跑跳的動物外,海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。
座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名,被稱為「大海的歌唱家」。然而,隨著遠洋漁業的發展,座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出,商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失,其中就包括座頭鯨。
為了保育面臨絕種危機的座頭鯨,第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve withAI」論壇上,公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)合作訓練神經網路模型的 AI,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,並進一步定位其所在地。
▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」,分享了數千小時的鯨魚歌聲。
要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音並不簡單,水下錄音機會錄下各式各樣的聲音,而雨聲或是船隻的噪音,也常混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨,不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲,座頭鯨的叫聲複雜且多變,更是加深辦識難度。
NOAA 過去已錄製了超過 17 萬小時的水下錄音,「若要人手處理,需要24 小時不眠不休地聆聽 19 年,要人手分析簡直是天方夜譚。」
Google AI將這些水下聲音轉視覺化,以頻譜表示,不斷標記頻譜資料訓練,就能讓 AI更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在 AI 已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音,在地圖上標記出他們出現的時間地點,甚至得知牠們的遷徙途徑,用於保育和研究。
這些生活在地球已有 5000 萬年的大型哺乳動物,能否能夠繼續優游海洋,也許命運就交託在 AI手中。


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氣候變遷無疑是人類現在面臨的最大挑戰之一,全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等,能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的AI 人工智慧⋯⋯
或許是應對氣候變化,除了個人力行友善地球的生活方式之外,另一個生態保育的關鍵技術!AI人工智慧

「現代問題需要現代手段」

《自然氣候變遷》(Nature Climate Change)期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種,並進行電腦氣候變遷模擬,而結果表明:若無法有效減少溫室氣體排放,屆時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園。
這將對上萬種物種產生毀滅性的影響,常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體正在抓緊時間,記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。
但,先不論人工採集資料所需耗費的成本,以人力一項項辨識分析巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久,此時 AI 的優勢變展現出來:經訓練的 AI辨識資料的時間比人類少了 1/3000!等於人類辨識完一張相片的時間,AI 已經辨識完 3000 張了。

動植物資料庫最強救星 AI 輕鬆處理百萬張照片

在物種生態研究領域中「相機陷阱」(Camera Traps)是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然,再利用紅外線感應並自動拍攝的,時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。
隨著相機畫質不斷提高,相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而,即使是被動拍攝,一年拍攝的照片也多達數百萬張,其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景,但也很可能捕捉到珍貴的一幕。
為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片,Google 成立了「Wildlife Insights」平台,並訓練了專責辨識照片的AI。根據介紹,Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練AI,這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。
任何人只要將相片上傳到此平台,AI就會自動分析識別照片中有沒有拍到動物、是什麼動物。
▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛,而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。
同時 Wildlife Insights 平台也匯總了來自世界各地的照片,統整出全球各地野生動物分布的即時數據並無償公開。目的是結合生態保育、AI尖端技術與大數據分析技術,無論是動保團體、生態動植物科學家或一般民眾都共享這些自然生物的資料,在保育全球野生動植物種群的目標上功不可沒。

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想自學Python程式設計嗎?24條建議要注意!

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在學習Python程式設計的路上有了這24個觀念,幫助我比別人更快掌握要領!

如何自學 Python 程式語言?有的人學 Python 程式語言3個月累吐血還沒入門,到底是哪裡出了問題?他到底有哪些事情沒有做對?
這裡有24條建議送給Python初學者做對照,也許可以幫助各位達內教育學弟妹們找出問題!

如何自學Python程式語言

1.不要看到別人的回复第一句話就說:給個代碼吧!你應該想想為什麼。當你自己想出來再參考別人的提示,你就知道自己和別人思路的差異。

2.初學者請不要看太多太多的書那會誤人子弟的,先找本系統的學,很多人用了很久都是只對部分功能熟悉而已,不繫統還是不夠的。

3.看幫助,不要因為很難而自己是初學者所以就不看;幫助永遠是最好的參考手冊,雖然幫助的文字有時候很難看懂,總覺得不夠直觀。

4.不要被對象、屬性、方法等詞彙所迷惑;最根本的是先了解最基礎知識。

5.不要放過任何一個看上去很簡單的小問題–他們往往並不那麼簡單,或者可以引伸出很多知識點;不會舉一反三你就永遠學不會。

6.知道一點東西,並不能說明你會寫腳本,腳本是需要經驗積累的。

7.學腳本並不難,JSP、ASP、PHP等等也不過如此–難的是長期堅持實踐和不遺餘力的博覽群書。

8.看再多的書是學不全腳本的,要多實踐。

9.把時髦的技術掛在嘴邊,還不如把過時的技術記在心裡。

10.學習腳本最好的方法之一就是多練習。

11.在任何時刻都不要認為自己手中的書已經足夠了。

12.看得懂的書,請仔細看;看不懂的書,請硬著頭皮看。

13.別指望看第一遍書就能記住和掌握什麼——請看第二遍、第三遍。

14.請把書上的例子親手到電腦上實踐,即使配套光盤中有源文件。

15.把在書中看到的有意義的例子擴充;並將其切實的運用到自己的工作中。

16.不要漏掉書中任何一個練習——請全部做完並記錄下思路。

17.當你用腳本到一半卻發現自己用的方法很拙劣時,請不要馬上停手;請盡快將餘下的部分粗略的完成以保證這個代碼的完整性,然後分析自己的錯誤並重新編寫和工作。

18.別心急,寫腳本確實不容易;水平是在不斷的實踐中完善和發展的。

19.每學到一個腳本難點的時候,嘗試著對別人講解這個知識點並讓他理解—-你能講清楚才說明你真的理解了。

20.記錄下在和別人交流時發現的自己忽視或不理解的知識點。

21.保存好你做過的所有的源文件—-那是你最好的積累之一。

22.對於網絡,還是希望大家能多利用一下,很多問題不是非要到論壇來問的,首先你要學會自己找答案,google、百度等都是很好的搜索引擎,你只要輸入關鍵字就能找到很多相關資料,別老是等待別人給你希望,看出你平時一定也很懶!

23,到一個論壇,你學會去看以前的帖子,不要什麼都不看就發帖子問,也許你的問題早就有人問過了,你再問,別人已經不想再重複了,做為初學者,誰也不希望自己的帖子沒人回的。

24,雖然不是打擊初學者,但是這句話還是要說:論壇論壇,就是大家討論的地方,如果你總期望有高手總無償指點你,除非他是你親戚!討論者,起碼是水平相當的才有討論的說法,如果水平真差距太遠了,連基本操作都需要別人給解答,誰還跟你討論呢。

能找到很多相關資料,別老是等待別人給你希望,看的出你平時一定也很懶!

浮躁的人容易問:我到底該學什麼?別問,學就對了;

浮躁的人容易問:學腳本有錢途嗎?建議你去搶銀行;

浮躁的人容易說:我要中文版!我英文不行?不行?學呀!

浮躁的人分兩種:只觀望而不學的人;只學而不堅持的人, 浮躁的人永遠不是一個高手。

如果你想入行Python,最好還是有老師帶領學習,少走彎路,快速找到工作!

達內的Python全新升級為5個月課程,緊跟企業實際招聘需求,從夯實基礎知識開始,到網站開發、人工智慧項目實踐,幫助0基礎學員快速達到一線工程師標準。達內的很多學員未畢業已經被企業搶定,這就是實力的見證。


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