Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Terokai pilihan kerjaya terhangat dalam pengaturcaraan Python

Terokai pilihan kerjaya terhangat dalam pengaturcaraan Python

Sep 09, 2023 pm 03:31 PM
pembelajaran mesin analisis data pengaturcaraan rangkaian

Terokai pilihan kerjaya terhangat dalam pengaturcaraan Python

Terokai pilihan pekerjaan terhangat dalam bidang pengaturcaraan Python

Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan mudah dipelajari serta berkuasa, telah membuat pencapaian hebat dalam bidang pembangunan perisian dan sains data sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Kesederhanaan dan kebolehbacaan Python telah menjadikannya bahasa pilihan ramai pengaturcara, yang membawa kepada bilangan peluang pekerjaan yang berkembang pesat. Artikel ini akan meneroka pilihan pekerjaan paling popular dalam pengaturcaraan Python dan memberikan beberapa contoh kod.

  1. Jurutera Pembangunan Perisian

Sebagai Jurutera Pembangunan Python, anda akan bertanggungjawab untuk menulis aplikasi perisian yang cekap dan boleh dipercayai menggunakan Python. Anda mungkin perlu menguasai sintaks asas Python dan perpustakaan biasa, seperti NumPy, Pandas dan Django. Di bawah ialah contoh program Python mudah yang menunjukkan cara mencetak "Hello, World!".

print("Hello, World!")
Salin selepas log masuk
  1. Data Scientist

Dalam bidang sains data, Python telah menjadi bahasa pilihan. Kelebihan Python terletak pada keupayaan pemprosesan dan analisis datanya yang berkuasa, serta perpustakaan pengkomputeran saintifiknya yang kaya, seperti SciPy dan Scikit-learn. Sebagai saintis data, anda akan menggunakan Python untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data dan memperoleh cerapan berguna daripadanya. Di bawah ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan Python untuk analisis data mudah.

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())
Salin selepas log masuk
  1. Jurutera Kepintaran Buatan

Perkembangan pesat bidang kecerdasan buatan juga menyediakan sejumlah besar peluang pekerjaan untuk pengaturcara Python. Python mempunyai pelbagai aplikasi dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dengan perpustakaan seperti Keras dan TensorFlow. Sebagai Jurutera Kepintaran Buatan, anda akan menggunakan Python untuk menulis algoritma untuk melatih model dan menyelesaikan masalah yang kompleks. Di bawah ialah contoh mudah yang menunjukkan cara melaksanakan algoritma regresi linear menggunakan Python.

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)
Salin selepas log masuk
  1. Network Engineer

Python juga digunakan secara meluas dalam bidang pengaturcaraan rangkaian. Sebagai jurutera rangkaian, anda boleh menggunakan Python untuk menulis aplikasi rangkaian, mengautomasikan konfigurasi rangkaian dan mengurus peranti rangkaian. Pustaka Socket Python dan rangka kerja Twisted menyediakan keupayaan pengaturcaraan rangkaian yang kaya. Di bawah ialah contoh mudah yang menunjukkan cara membuat pelayan web asas menggunakan Python.

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()
Salin selepas log masuk

Sama ada anda baru mula mempelajari pengaturcaraan Python atau sudah mempunyai sedikit pengalaman, pilihan pekerjaan ini memberi anda prospek pembangunan yang luas. Melalui pembelajaran dan amalan berterusan, anda boleh mencari laluan kerjaya yang sesuai dan mencapai kejayaan dalam bidang pengaturcaraan Python. Saya harap contoh kod yang disediakan dalam artikel ini dapat memberi inspirasi kepada anda untuk meneroka dan berkembang dalam perjalanan ke pengaturcaraan Python.

Atas ialah kandungan terperinci Terokai pilihan kerjaya terhangat dalam pengaturcaraan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Jun 01, 2024 am 10:58 AM

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud May 30, 2024 pm 01:24 PM

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,

Pembelajaran Mesin dalam C++: Panduan untuk Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin Biasa dalam C++ Pembelajaran Mesin dalam C++: Panduan untuk Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin Biasa dalam C++ Jun 03, 2024 pm 07:33 PM

Dalam C++, pelaksanaan algoritma pembelajaran mesin termasuk: Regresi linear: digunakan untuk meramalkan pembolehubah berterusan Langkah-langkah termasuk memuatkan data, mengira berat dan berat sebelah, mengemas kini parameter dan ramalan. Regresi logistik: digunakan untuk meramalkan pembolehubah diskret Proses ini serupa dengan regresi linear, tetapi menggunakan fungsi sigmoid untuk ramalan. Mesin Vektor Sokongan: Algoritma klasifikasi dan regresi yang berkuasa yang melibatkan pengkomputeran vektor sokongan dan label ramalan.

Perpustakaan dan alatan teknologi Golang yang digunakan dalam pembelajaran mesin Perpustakaan dan alatan teknologi Golang yang digunakan dalam pembelajaran mesin May 08, 2024 pm 09:42 PM

Perpustakaan dan alatan untuk pembelajaran mesin dalam bahasa Go termasuk: TensorFlow: perpustakaan pembelajaran mesin popular yang menyediakan alatan untuk membina, melatih dan menggunakan model. GoLearn: Satu siri algoritma pengelasan, regresi dan pengelompokan Gonum: Pustaka pengkomputeran saintifik yang menyediakan operasi matriks dan fungsi algebra linear.

Aplikasi Pembelajaran Mesin Golang: Membina Algoritma Pintar dan Penyelesaian Dipacu Data Aplikasi Pembelajaran Mesin Golang: Membina Algoritma Pintar dan Penyelesaian Dipacu Data Jun 02, 2024 pm 06:46 PM

Gunakan pembelajaran mesin di Golang untuk membangunkan algoritma pintar dan penyelesaian terdorong data: Pasang pustaka Gonum untuk algoritma dan utiliti pembelajaran mesin. Regresi linear menggunakan model LinearRegression Gonum, algoritma pembelajaran yang diselia. Latih model menggunakan data latihan, yang mengandungi pembolehubah input dan pembolehubah sasaran. Ramalkan harga rumah berdasarkan ciri baharu, yang daripadanya model akan mengeluarkan perhubungan linear.

See all articles