Python フルスタックエンジニアは何を学ぶ必要がありますか?
Python フルスタックエンジニアは比較的人気のある人材で、Python 言語自体にフルエンドの開発機能があるため、Python フルスタックエンジニアが増えています。
#Python フルスタック エンジニアは何を学ぶ必要がありますか?
Python フルスタック エンジニアは、次の知識構造を習得する必要があります:まずはPython 言語の基本文法。 Python 言語の基本的な構文を習得することは難しくありません。非常に単純であるとさえ言えます。Python はスクリプト言語であるため、構文は比較的単純です。第 2 に、Python は Web に使用されます。発達。 Python は、Web 開発 (Java と PHP も含む) の 3 つの従来のソリューションの 1 つであり、Web 開発はフルスタック エンジニアが習得しなければならないものです。 Python で Web 開発を行うには、Django などの対応するフレームワークを学習する必要があります。 3 番目に、Python はデータ分析を行います。 Python でのデータ分析は比較的一般的なアプリケーション シナリオであり、Python でデータ分析を行うには、対応するアルゴリズムと実装プロセスを学ぶ必要があります。使用されるライブラリには、Numpy、matplotlib などが含まれます。 4 番目に、Python がクローラーとして使用されます。 Python クローラー アプリケーションは非常に一般的なアプリケーションであり、参考になる事例が多数あります。 5 番目に、Python は機械学習アプリケーションに使用されます。現在、機械学習(人工知能関連)の分野ではPythonがよく使われているため、Pythonのフルスタックエンジニアは機械学習関連の内容を習得する必要があります。習得する必要があるアルゴリズムには、決定木、単純ベイズ、回帰、kNN 分類などが含まれます。同時に、線形代数と確率論の基礎知識が必要です。 もちろん、Python には C、C、Java よりも遅いという欠点もありますが、多くの分野では言語の実行速度に非常に厳しい要件があるため、これが制限となります。たとえば、ミサイル迎撃プログラムの場合、一秒を争うため、明らかに Python は最初のステップでパスされます。しかし、橋梁パラメータの計算などの他の領域では、20 分と 18 分の間に大きな違いはないと思います。 2番目の点は功利主義的な観点からで、現在のコンピュータ級試験にはPythonという選択肢はありませんが、もちろん10年後、もしかしたら5年後にはPythonのコンピュータ級を取得できるようになるのではないかと思います。証明書。 関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がPython フルスタックエンジニアは何を学ぶ必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
