La vie est courte, apprenez Python
Tout d'abord, il faut comprendre la qualité d'un langage, ou pourquoi le programmeur l'aime (putain, il s'avère que le programmeur aime sa copine ?) Commençons par le background du langage, par exemple : où apparaît-il ? l'époque, quels problèmes il est apparu pour résoudre, etc. Bien sûr, je fais seulement une comparaison avec d’autres langues, et je ne discuterai pas de savoir qui est meilleur ou pire. De plus, il n’y a pas de bonne ou de mauvaise distinction entre les langues. Même s’il y a une distinction entre le bon et le mauvais, elle doit l’être. basé sur des scénarios d’application réels, nous ne discuterons donc pas de ce problème.
TIOBE a récemment annoncé le classement de l'indice des langages de programmation pour juin 2017, Python se classant quatrième, ce qui illustre la popularité de Python.
Classement des langages de programmation de juin 2017 Liste TOP20 :
Pourquoi choisir Python
1 Simple et facile à utiliser
Avec le populaire actuel Comparé à la programmation. langages Java, C, C++, etc., pour remplir la même fonction, le code écrit en Python est plus court et l'efficacité du développement est plus élevée. Cela nous permet de nous concentrer sur la résolution du problème plutôt que sur la compréhension du langage lui-même. De plus, la syntaxe de Python est simple et facile à apprendre.
2. Multiplateforme
Python est un logiciel open source et peut être porté sur différentes plates-formes, telles que Windows, Linux. , Macintosh, Solaris, etc. Si un programme Python n'utilise pas de fonctionnalités dépendantes du système, il peut s'exécuter sur différentes plates-formes sans modification.
3. Bibliothèques riches
En plus de fournir une bibliothèque standard puissante, Python dispose également d'une riche bibliothèque d'extensions par exemple. , NumPy, SciPy, matplotlib, etc., qui effectuent l'analyse et le traitement des données, offrent une grande commodité pour la recherche scientifique et sont donc de plus en plus utilisés.
Applications de Python
Python est désormais utilisé dans les moteurs de recherche Google et les projets de mission de la NASA, Zhihu , Douban, Sohu, Tencent, etc. utilisent également Python pour implémenter le traitement fonctionnel associé.
La bibliothèque d'extensions proposant des fonctions de plus en plus puissantes, Python est de plus en plus utilisé. Surtout avec la sortie des moteurs de calcul numérique Python (tels que NumPy et SciPy), Python est devenu le langage de choix pour la recherche en informatique et est le plus souvent utilisé dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Par conséquent, certains disent que Python est l’avenir de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.
Conflit de version Python
Le site Web officiel de Python publie à la fois Python 2.x et Python 3.x au versions identiques de séries différentes et sont incompatibles entre elles. Alors quelle version choisir pour apprendre Python ?
Lorsque vous choisissez une version, vous devez d'abord considérer clairement quel est votre objectif pour apprendre Python, quels aspects du développement vous envisagez de faire, quelles bibliothèques d'extensions vous devez utiliser et quelles versions ces bibliothèques d'extensions prennent en charge Python, puis choisissez la version appropriée en conséquence.
De manière générale, il existe de plus en plus de bibliothèques d'extensions prenant en charge Python 2.x, mais Python 3.x est la tendance générale, et de plus en plus de bibliothèques d'extensions prendront en charge Python 3.x. Si vous êtes débutant, choisissez Python 3.x.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini
