Was müssen Python-Full-Stack-Ingenieure lernen?
Python-Full-Stack-Ingenieure sind eine beliebtere Art von Talenten. Die Python-Sprache selbst verfügt über umfassende Entwicklungsfunktionen, daher gibt es mehr Python-Full-Stack-Ingenieure.
Was müssen Python-Full-Stack-Ingenieure lernen?
Für Python-Full-Stack-Ingenieure müssen sie die folgende Wissensstruktur beherrschen:
Erstens die grundlegende Grammatik der Python-Sprache. Es ist nicht schwierig, die grundlegende Syntax der Python-Sprache zu beherrschen. Da Python eine Skriptsprache ist, ist die Syntax relativ einfach. Zweitens wird Python für die Webentwicklung verwendet .
Python ist eine der drei traditionellen Lösungen für die Webentwicklung (einschließlich Java und PHP ist etwas, das Full-Stack-Ingenieure beherrschen müssen). Um Webentwicklung mit Python durchzuführen, müssen Sie das entsprechende Framework wie Django erlernen.
Drittens führt Python die Datenanalyse durch. Die Datenanalyse in Python ist ein relativ häufiges Anwendungsszenario. Um eine Datenanalyse in Python durchzuführen, müssen Sie den entsprechenden Algorithmus und den Implementierungsprozess erlernen. Zu den verwendeten Bibliotheken gehören Numpy, Matplotlib usw.
Viertens wird Python als Crawler verwendet. Die Python-Crawler-Anwendung ist eine sehr häufige Anwendung und es gibt eine große Anzahl von Referenzfällen.
Fünftens wird Python für Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet. Python wird derzeit sehr häufig im Bereich des maschinellen Lernens (im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz) verwendet. Daher ist es für Python-Full-Stack-Ingenieure erforderlich, Inhalte im Zusammenhang mit maschinellem Lernen zu beherrschen. Zu den Algorithmen, die beherrscht werden müssen, gehören Entscheidungsbäume, Naive Bayes, Regression, kNN-Klassifizierung usw. Gleichzeitig sind Grundkenntnisse der linearen Algebra und der Wahrscheinlichkeitstheorie erforderlich.
Natürlich hat Python auch seine Nachteile, das heißt, es ist langsamer, langsamer als C, C++ und Java. Dies ist eine Einschränkung, da in vielen Bereichen extreme Anforderungen an die Laufgeschwindigkeit gestellt werden Wenn Sie beispielsweise das Raketenabfangprogramm verwenden, zählt im ersten Schritt natürlich jede Sekunde. Aber für andere Bereiche, wie zum Beispiel die Berechnung von Brückenparametern, gibt es meines Erachtens keinen großen Unterschied zwischen 20 Minuten und 18 Minuten. Der zweite Punkt ist aus utilitaristischer Sicht, das heißt, es gibt keine Python-Option in der aktuellen Computerprüfung. Natürlich glaube ich, dass wir in 10 Jahren, vielleicht 5 Jahren, die Python-Computernote erreichen können Zertifikat.
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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.

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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.

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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

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
