


Entdecken Sie die heißesten Karrieremöglichkeiten in der Python-Programmierung
Entdecken Sie die heißesten Beschäftigungsmöglichkeiten im Bereich der Python-Programmierung
Python hat als einfache und leicht zu erlernende und dennoch leistungsstarke Programmiersprache in den letzten Jahren große Erfolge in den Bereichen Softwareentwicklung und Datenwissenschaft erzielt. Die Einfachheit und Lesbarkeit von Python haben es für viele Programmierer zur Sprache der Wahl gemacht, was zu einer schnell wachsenden Zahl von Beschäftigungsmöglichkeiten geführt hat. In diesem Artikel werden die beliebtesten Beschäftigungsmöglichkeiten in der Python-Programmierung untersucht und einige Codebeispiele bereitgestellt.
- Softwareentwicklungsingenieur
Als Python-Entwicklungsingenieur sind Sie für das Schreiben effizienter und zuverlässiger Softwareanwendungen mit Python verantwortlich. Möglicherweise müssen Sie die grundlegende Syntax von Python und gängige Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Django beherrschen. Unten finden Sie ein Beispiel für ein einfaches Python-Programm, das zeigt, wie „Hello, World!“ gedruckt wird.
print("Hello, World!")
- Data Scientist
Im Bereich der Datenwissenschaft ist Python zur Sprache der Wahl geworden. Der Vorteil von Python liegt in seinen leistungsstarken Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen sowie seinen umfangreichen wissenschaftlichen Computerbibliotheken wie SciPy und Scikit-learn. Als Data Scientist nutzen Sie Python, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und daraus nützliche Erkenntnisse abzuleiten. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel, das zeigt, wie Python für eine einfache Datenanalyse verwendet wird.
import pandas as pd data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Ryan', 'Jessica'], 'Age': [25, 28, 22, 30], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Tokyo', 'London']} df = pd.DataFrame(data) print(df.describe())
- Ingenieur für künstliche Intelligenz
Die rasante Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz bietet auch eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten für Python-Programmierer. Python bietet mit Bibliotheken wie Keras und TensorFlow ein breites Anwendungsspektrum im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning. Als Ingenieur für künstliche Intelligenz verwenden Sie Python, um Algorithmen zu schreiben, um Modelle zu trainieren und komplexe Probleme zu lösen. Unten finden Sie ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie ein linearer Regressionsalgorithmus mit Python implementiert wird.
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构造数据 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1)) y = np.array([3, 4, 5, 6, 7]) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测 x_test = np.array([6]).reshape((-1, 1)) y_pred = model.predict(x_test) print(y_pred)
- Network Engineer
Python wird auch häufig im Bereich der Netzwerkprogrammierung eingesetzt. Als Netzwerktechniker können Sie Python verwenden, um Netzwerkanwendungen zu schreiben, die Netzwerkkonfiguration zu automatisieren und Netzwerkgeräte zu verwalten. Die Socket-Bibliothek und das Twisted-Framework von Python bieten umfassende Netzwerkprogrammierfunktionen. Unten finden Sie ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie Sie mit Python einen einfachen Webserver erstellen.
import http.server port = 8080 handler = http.server.SimpleHTTPRequestHandler with http.server.HTTPServer(('', port), handler) as server: print('Server started on port', port) server.serve_forever()
Ob Sie gerade erst anfangen, Python-Programmierung zu lernen oder bereits Erfahrung haben, diese Beschäftigungsmöglichkeiten bieten Ihnen breite Entwicklungsperspektiven. Durch kontinuierliches Lernen und Üben können Sie einen passenden Karriereweg finden und Erfolge im Bereich der Python-Programmierung erzielen. Ich hoffe, dass die Codebeispiele in diesem Artikel Sie dazu inspirieren können, den Weg zur Python-Programmierung zu erkunden und weiterzuentwickeln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntdecken Sie die heißesten Karrieremöglichkeiten in der Python-Programmierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls

Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden

MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.

In C++ umfasst die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen: Lineare Regression: Wird zur Vorhersage kontinuierlicher Variablen verwendet. Zu den Schritten gehören das Laden von Daten, das Berechnen von Gewichtungen und Verzerrungen, das Aktualisieren von Parametern und die Vorhersage. Logistische Regression: Wird zur Vorhersage diskreter Variablen verwendet. Der Prozess ähnelt der linearen Regression, verwendet jedoch die Sigmoidfunktion zur Vorhersage. Support Vector Machine: Ein leistungsstarker Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmus, der die Berechnung von Support-Vektoren und die Vorhersage von Beschriftungen umfasst.

Zu den Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen in der Go-Sprache gehören: TensorFlow: eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen, die Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen bereitstellt. GoLearn: Eine Reihe von Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Algorithmen. Gonum: Eine wissenschaftliche Computerbibliothek, die Matrixoperationen und lineare Algebrafunktionen bereitstellt.

Nutzen Sie maschinelles Lernen in Golang, um intelligente Algorithmen und datengesteuerte Lösungen zu entwickeln: Installieren Sie die Gonum-Bibliothek für Algorithmen und Dienstprogramme für maschinelles Lernen. Lineare Regression mit dem LinearRegression-Modell von Gonum, einem überwachten Lernalgorithmus. Trainieren Sie das Modell mithilfe von Trainingsdaten, die Eingabevariablen und Zielvariablen enthalten. Prognostizieren Sie Immobilienpreise auf der Grundlage neuer Merkmale, aus denen das Modell eine lineare Beziehung ermittelt.
