Apakah sijil yang ada pada python?
Python mempunyai sijil Institut Python, sijil PyCon, sijil Coursera dan sijil edX. 1. Sijil Institut Python, sesuai untuk pemula dan mereka yang ingin mempelajari Python lebih lanjut; 2. Sijil PyCon, yang biasanya memerlukan peserta untuk menunjukkan pengetahuan dan kebolehan mereka dalam topik atau bidang kemahiran tertentu; dalam pengaturcaraan Python; 4. sijil edX, dsb.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem windows10, python versi 3.11, komputer DELL G3.
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan perisian. Ia mudah tetapi berkuasa dan digunakan oleh banyak pembangun untuk membina pelbagai aplikasi, termasuk tapak web, aplikasi mudah alih, analisis data, dll. Disebabkan populariti dan kegunaannya, sijil Python telah menjadi cara bagi ramai orang untuk meningkatkan kemahiran mereka dan melanjutkan kerjaya mereka. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa sijil biasa dalam medan Python.
1. Sijil Institut Python:
Python Institut menawarkan pelbagai sijil Python untuk membantu pembangun membuktikan kemahiran mereka dalam pengaturcaraan Python. Sijil paling asas ialah PCAP (Python Sijil Bersekutu dalam Pengaturcaraan Bertauliah), yang sesuai untuk pemula dan mereka yang ingin mempelajari lebih mendalam tentang Python. Seterusnya ialah PCEP (Python Sijil Pengaturcara Tahap Kemasukan Bertauliah), iaitu sijil yang lebih maju yang memerlukan pengalaman pengaturcaraan Python tertentu.
2. Sijil PyCon:
PyCon ialah persidangan yang direka untuk mempromosikan komunikasi dan pembelajaran dalam kalangan pembangun Python dan diadakan setiap tahun di seluruh dunia. Selain persidangan, PyCon juga menawarkan beberapa peperiksaan sijil, seperti PyCon Sijil penghormatan "Wira PyCon" Australia. Peperiksaan sijil ini biasanya memerlukan peserta untuk menunjukkan pengetahuan dan kebolehan mereka dalam topik atau bidang kemahiran tertentu.
3. Sijil Coursera:
Coursera ialah platform pembelajaran dalam talian yang menyediakan banyak kursus berkaitan Python. Selepas menamatkan kursus ini, pelajar boleh menerima sijil daripada Coursera yang menunjukkan pembelajaran dan kemahiran mereka dalam pengaturcaraan Python. Beberapa kursus ini juga bekerjasama dengan universiti terkenal, seperti Python di Universiti Michigan kursus untuk Semua Orang.
4. Sijil edX:
edX ialah satu lagi platform pembelajaran dalam talian popular yang turut menawarkan pelbagai kursus berkaitan pengaturcaraan Python. Pelajar boleh melengkapkan kursus ini melalui edX dan menerima sijil daripada edX untuk membuktikan pembelajaran mereka dalam bidang pengaturcaraan Python. Sebagai contoh, Pengenalan MIT kursus Sains Komputer dan Pengaturcaraan Menggunakan Python adalah salah satu kursus yang dipandang tinggi.
Di atas hanyalah beberapa sijil biasa dalam bidang Python Terdapat banyak institusi dan platform lain yang turut menyediakan sijil berkaitan pengaturcaraan Python. Sama ada anda seorang pemula atau pembangun yang berpengalaman, memperoleh sijil Python ialah cara untuk membuktikan tahap kemahiran anda kepada majikan dan rakan sekerja. Ia bukan sahaja akan membantu anda menonjol dalam pasaran kerja, tetapi ia juga akan memberi peluang untuk mempelajari Python secara mendalam. Jadi, jika anda ingin membawa pengaturcaraan Python anda ke peringkat seterusnya, pertimbangkan untuk mendapatkan sijil Python yang sesuai untuk anda .
Atas ialah kandungan terperinci Apakah sijil yang ada pada python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.