Wie man Python von Grund auf lernt
Python ist eine Programmiersprache, die sehr einfach zu verstehen und schnell zu erlernen ist. Darüber hinaus ist es eine Open-Source-Sprache, was das Erlernen von Python sehr bequem macht. Der folgende Inhalt ist von flacher nach tiefer. Es wird empfohlen, ihn der Reihe nach zu lesen und zu studieren.
0. Python-Kurzanleitung
Download-Adresse: Python-Kurzanleitung auf Chinesisch.pdf
Sehr prägnant Selbst wenn Sie keine Grundkenntnisse in einem Lehrbuch haben, können Sie es in einem halben Tag lesen, genau wie einen Roman.
Dann kann der folgende Artikel als kurzer Rückblick dienen:
Lernen Sie eine Sprache in wenigen Minuten mit Python
1. Python-Entwicklungs-Tutorial
Liao Xuefengs Python-Tutorial ist eines der am besten geschriebenen Python-Entwicklungs-Tutorials, die ich je gesehen habe, einschließlich Tutorials zu zwei Hauptversionen von Python 2.7 und Python 3.
Adresse: Python-Tutorial - Offizielle Website von Liao Der nächste Schritt besteht darin, einen praktischen Entwicklungsrahmen für den tatsächlichen Kampf zu beherrschen.
Python verfügt über viele Webentwicklungs-Frameworks. Das größte und umfassendste Entwicklungs-Framework ist Django, das auch am weitesten verbreitet ist. Es gibt viele Unternehmen, die das Django-Framework verwenden , Tencent usw. Web.py und Flask, die für ihre Einfachheit bekannt sind, sind sehr einfach zu verwenden, das für seine asynchrone hohe Leistung bekannt ist, über einen malerischen Quellcode verfügt und von Zhihu und Quora verwendet wird. Im Folgenden finden Sie sehr gute Lernmaterialien für das Django-Framework.
2-1) Django-Grundlagen-Tutorial
Django Unchained 01 First Trial Django Unchained 02 Manor Suspense Django Unchained 03 The So-Called Lover Django Unchained 04 Each Holen Sie sich, was Sie brauchen Django Unchained 05 The Black -gesichtiger Butler Django Unchained 06 Django Unchained 07 Nonstop
3. Python-Übungsprojekt
Python-Projekt-Übung eins: Instant Tagging Python
Projekt Übung zwei: Gute ZeichenpythonProjektübung drei: Das allmächtige XMLpython
4. Einige andere nützliche Ressourcen
Wie man damit anfängt Python-Crawler? - Xie Kes Antwort
Python-Leitfaden für reguläre Ausdrücke[Trockene Informationen] Python-Crawler/Textverarbeitung/wissenschaftliches Rechnen/maschinelles Lernen/Data-Mining-Waffenspektrum
Python WSGI ausführliche ErklärungDas obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man Python von Grund auf lernt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste
