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python開發網路會議

發布時間:2022-09-23 07:06:45

❶ 百度Paddle會和python一樣,成為最流行的深度學習引擎嗎

摘要:PaddlePaddle的負責人徐偉認為,沒有一家公司能夠完全主導這個領域,要單一公司的深度學習框架完全主導該領域,就等同於用同一種程序語言開發所有的軟體,未來深度學習的生態系統會因使用場景有最佳的框架使用。

PaddlePaddle會和Python一樣流行嗎?

深度學習引擎最近經歷了開源熱。2013年Caffe開源,很快成為了深度學習在圖像處理中的主要框架,但那時候的開源框架還不多。隨著越來越多的開發者開始關注人工智慧,AI 巨頭們紛紛選擇了開源的道路:2015年9月Facebook開源了用於在Torch上更快速地訓練神經網路的模塊,11月Google開源 TensorFlow,2016年1月微軟開源CNTK。最近,網路也宣布開源深度學習引擎 PaddlePaddle。

在這場深度學習的框架之爭中,究竟哪家能夠勝出?PaddlePaddle的負責人徐偉認為,沒有一家公司能夠完全主導這個領域,要單一公司的深度學習框架完全主導該領域,就等同於用同一種程序語言開發所有的軟體,未來深度學習的生態系統會因使用場景有最佳的框架使用。

話雖如此,對於程序員來說,如果選擇了更為流行的編程語言,就會有更多可使用的庫,也能更輕松的做出好的產品。而緊跟程序語言的發展歷史,我們發現最終最為流行的,總是最容易上手的。

Python是非常好的例子,在編程語言排行榜上,2014年Python只有第六名。但隨著大量年輕程序員的湧入,他們更願意選擇簡單、易學、文檔好的Python作為優先的學習對象,很快C、C++程序員很多也開始使用Python編程了。

而今天發生在深度學習框架上的競爭,似乎也在重演編程語言的歷史。

去年TensorFlow發布的時候,對於它的質疑聲不絕於耳。首先是對單機版TensorFlow的質疑,認為它在和Caffe、Torch和 Theano相比並沒有優勢。而在Google開源了分布式版本後,人們說它比Caffe慢,比Torch臃腫,而且不能進行太大調整。但如今在HackerNews上關於最受歡迎深度學習工具的投票,TensorFlow獲得第一,得票率是第二名的接近2.6倍。

程序員Vonnik解釋了這個現象:使用TensorFlow的大部分都是來自Udacity課程的學生,他們大部分都沒什麼經驗。但正是這些學生和初學者,而非那些經驗豐富的資深人士,把Python變成了全球最流行的語言,也把TensorFlow推到了排名第一的位置。

從Python和TensorFlow的歷史來看,我們有理由認為,最為簡單、易用的深度學習框架,將會在未來的競爭勝出。

網路 PaddlePaddle

在和幾款最常用的深度學習框架TensorFlow、Torch、Caffe比較之前,我們先重點介紹新出現的PaddlePaddle。

Paddle其實已經有多年歷史了。早在 2013 年,網路就察覺到傳統的基於單GPU的訓練平台,已經無法滿足深度神經網路在搜索、廣告、文本、語音、圖像等領域的訓練需求,於是在徐偉的帶領下開始搭建Paddle——一個多機並行的CPU/GPU混布的異構計算平台。Paddle從最早的開發到如今的開源,就一直以大規模數據處理和工業化的要求不斷改進。我們可以看到PaddlePaddle有很多優異的特性。

Github上介紹,PaddlePaddle有以下特點:

· 靈活

PaddlePaddle支持大量的神經網路架構和優化演算法,支持任意復雜RNNs結構,高效處理batch,無需數據填充。簡單書寫配置文件即可實現復雜模型,比如擁有注意力(Attention)機制、外圍記憶層(External Memory)或者用於神經機器翻譯模型的深度時序快進網路。

· 高效

為了利用異構計算資源的能力,PaddlePaddle中的每一級都會進行優化,其中包括計算、內存、架構和通信。以下是幾個例子:

1.使用SSE/AVX內聯函數、BLAS資料庫(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定製化的CPU/GPU Kernal來優化數學運算。

2.高度優化RNNs網路,在沒有Padding的情況下,也能處理不同長度的序列。

3.優化的本地和分布式訓練,同時支持高緯稀疏模型。

· 可擴展

有了PaddlePaddle,使用多個CPU和GPU以及機器來加速訓練可以變得很輕松。 PaddlePaddle能通過優化通信,獲得高吞吐量和性能。

· 與產品的連接

PaddlePaddle的部署也很簡單。在網路,PaddlePaddle已經被用於產品和服務中,擁有大量用戶。應用場景包括預估外賣的出餐時間、預判網盤故障時間點、精準推薦用戶所需信息、海量圖像識別分類、字元識別(OCR)、病毒和垃圾信息檢測、機器翻譯和自動駕駛等等。

在PaddlePaddle簡單、可擴展的邏輯下,徐偉評價說:「這將使工程師們能夠快速、輕松地將深度學習技術應用到他們的產品當中,我們想讓更多的人使用人工智慧,人工智慧對於我們的未來生活是非常重要的。」

深度學習框架對比

PaddlePaddle最主要的類比對象,來自UC伯克利的賈揚清開發的Caffe和Google的 TensorFlow。

這是一張來自Spark Summit 2016的圖,PaddlePaddle在開源前就在頂級的行業會議中進行了展示。

總的來說

1)Caffe具有出色的CNN實現功能的開發語言,在計算機視覺領域,Caffe仍然是最流行的工具包。Caffe的開發語言支持C++和Cuda,速度很快,但是由於一些歷史性的遺留架構問題,它的靈活性不夠強。而且對遞歸網路和語言建模的支持很差。Caffe支持所有主流開發系統,上手難度屬於中等水平。

2)TensorFlow是一個理想的RNN API實現,它使用了向量運算的符號圖方法,使得開發的速度可以很快。TensorFlow支持的比較好的系統只有各種Linux系統和OSX,不過其對語言的支持比較全面,包含了Python、C++和Cuda等,開發者文檔寫得沒有Caffe那麼全面,所以上手比較難,在性能方面,也不如Caffe及PaddlePaddle。

3)Torch沒有跟隨Python的潮流,反而選擇了C語言實現,用Lua語言進行封裝。Torch對卷積網路的支持非常好,運行在C++、C#和Jave等工業語言的速度較快,也不需要額外的編譯。但是它的上手難度也很高,對初學者缺乏規范的例子,而且需要先邁過Lua的門檻,這對初學者是很大的障礙。

4)而此次網路的PaddlePaddle性能優先並兼顧靈活,通過使用GPU異構計算來提升每台機器的數據處理能力,獲得了業內「相當簡潔、設計干凈、穩定,速度較快,顯存佔用較小」等好評。

而在關鍵的進入門檻上,相比Google TensorFlow和Facebook Torch,PaddlePaddle的上手難度低得多,且擁有非常優秀的業界特徵,包括NLP和推薦等應用場景、對RNN很好的支持、高質量代碼、以及分布式訓練等,已經足以滿足大多數AI場景的需求。且PaddlePaddle更加務實,可解決實際問題。

據徐偉介紹,PaddlePaddle將在本月底發布最新版本,全面支持Mac操作系統、以及Cuda8.0和GCC5.4,同時進一步優化了安裝過程,可以幫助更多開放者更好地「上手」。

所以我們可以初步下一個結論,在中國的開發環境下,Google TensorFlow和Facebook Torch的上手難度都比較高,TensorFlow最好的訓練環境Google Cloud也難以在中國獲得支持。而Caffe雖然已經有了多年的積累,但是畢竟目前只是在視覺領域有比較好的發展,而且相比網路能提供的產業鏈支持,在資源投入上可能會有比較大的局限。相比之下,坐擁中國的本土市場,上手難度低得多的PaddlePaddle,將會有更好的技術和生態的環境。也許不久的將來,PaddlePaddle就會和Python在編程語言中所做的事情一樣,成為最流行的深度學習引擎。

❷ 做人工智慧用什麼開發語言

最開始人工智慧方面研究的問題大多是比如:指紋識別,人臉識別,語音識別,機器翻譯,問答系統等。 這類問題本質上任然是軟體領域的一個編程問題,而這些問題是和具體的開發語言無關的。當然考慮到這類問題對計算的要求比較大,通常這類問題都是C++ 或者java完成的,選擇這類語言是因為這些語言是最流行的軟體開發語言,和人工智慧也沒多大關系。 甚至在近幾年,用Python做演算法的驗證也變得很流行,網上也有不少網友寫的Python聊天機器人等程序。

從另一方面來說,由於人工智慧類的編程問題通常比一般的編程問題難度要高很多,針對人工智慧領域設計的語言也有不少, 比如說Prolog , 這是一個建立在邏輯推理上的編程語言,通常用於處理比較復雜的邏輯推理問題,而邏輯推理問題通常看上去都比較智能。
至於人工智慧機器人,本質上不過是這倆種技術的結合。從機器的角度來說, 它通常不過是一台長的很像人類的機器而已。但是從另一方面來說,理想中的人工智慧機器人應該具備諸如人臉識別,語音識別,邏輯推理,問題等功能,從這個角度看的話,它就是一台運行著人工智慧程序的人形電腦而已,至於實現這些功能的編程語言,和在伺服器上實現這些功能的語言沒有任何差別。
我們可以做個類比,人工智慧機器人可以分成肢體控制和思維倆部分,肢體控制可以理解為小腦的功能,而思維可以理解成大腦。對於機器人來說,小腦和大腦不一定必須是在一起的。有可能大腦部分是多台機器人共用一個,並且是運行在遠端伺服器上的。

❸ 如何線上部署用python基於dlib寫的人臉識別演算法

python使用dlib進行人臉檢測與人臉關鍵點標記

Dlib簡介:

首先給大家介紹一下Dlib

我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我這里下載:

之後進入python_examples下使用bat文件進行編譯,編譯需要先安裝libboost-python-dev和cmake

cd to dlib-18.17/python_examples

./compile_dlib_python_mole.bat 123

之後會得到一個dlib.so,復制到dist-packages目錄下即可使用

這里大家也可以直接用我編譯好的.so庫,但是也必須安裝libboost才可以,不然python是不能調用so庫的,下載地址:

將.so復制到dist-packages目錄下

sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1

最新的dlib18.18好像就沒有這個bat文件了,取而代之的是一個setup文件,那麼安裝起來應該就沒有這么麻煩了,大家可以去直接安裝18.18,也可以直接下載復制我的.so庫,這兩種方法應該都不麻煩~

有時候還會需要下面這兩個庫,建議大家一並安裝一下

9.安裝skimage

sudo apt-get install python-skimage1

10.安裝imtools

sudo easy_install imtools1

Dlib face landmarks Demo

環境配置結束之後,我們首先看一下dlib提供的示常式序

1.人臉檢測

dlib-18.17/python_examples/face_detector.py 源程序:

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_mole.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sys

import dlib

from skimage import io

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

win = dlib.image_window()

print("a");for f in sys.argv[1:]:

print("a");

print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more
# faces.
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if (len(sys.argv[1:]) > 0):
img = io.imread(sys.argv[1])
dets, scores, idx = detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
d, scores[i], idx[i]))5767778798081

我把源代碼精簡了一下,加了一下注釋: face_detector0.1.py

# -*- coding: utf-8 -*-import sys

import dlib

from skimage import io#使用dlib自帶的frontal_face_detector作為我們的特徵提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的圖片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用來獲取命令行參數的,sys.argv[0]表示代碼本身文件路徑,所以參數從1開始向後依次獲取圖片路徑for f in sys.argv[1:]: #輸出目前處理的圖片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io讀取圖片
img = io.imread(f) #使用detector進行人臉檢測 dets為返回的結果
dets = detector(img, 1) #dets的元素個數即為臉的個數
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函數遍歷序列中的元素以及它們的下標
#下標i即為人臉序號
#left:人臉左邊距離圖片左邊界的距離 ;right:人臉右邊距離圖片左邊界的距離
#top:人臉上邊距離圖片上邊界的距離 ;bottom:人臉下邊距離圖片上邊界的距離
for i, d in enumerate(dets):
print("dets{}".format(d))
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}"
.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) #也可以獲取比較全面的信息,如獲取人臉與detector的匹配程度
dets, scores, idx = detector.run(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))

#繪制圖片(dlib的ui庫可以直接繪制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待點擊
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950

分別測試了一個人臉的和多個人臉的,以下是運行結果:

運行的時候把圖片文件路徑加到後面就好了

python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12

一張臉的:

兩張臉的:

這里可以看出側臉與detector的匹配度要比正臉小的很多

2.人臉關鍵點提取

人臉檢測我們使用了dlib自帶的人臉檢測器(detector),關鍵點提取需要一個特徵提取器(predictor),為了構建特徵提取器,預訓練模型必不可少。

除了自行進行訓練外,還可以使用官方提供的一個模型。該模型可從dlib sourceforge庫下載:

arks.dat.bz2

也可以從我的連接下載:

這個庫支持68個關鍵點的提取,一般來說也夠用了,如果需要更多的特徵點就要自己去訓練了。

dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py 源程序:

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear

❹ Python程序,輸入某年某月某日判斷這一天是這一年的第幾天

Python程序,輸入某年某月某日判斷這一天是這一年的第幾天
Python的創始人,吉多·范羅蘇姆,是一名荷蘭計算機程序員,他作為 Python 程序設計語言的作者而為人們熟知。在 Python 社區,吉多·范羅蘇姆被人們認為是「仁慈的獨裁者(BDFL),意思是他仍然關注 Python的開發進程,並在必要的時刻做出決定。他在 Google 工作,在那裡他把一半的時間用來維護 Python 的開發。

吉多·范羅蘇姆加入 Google,他用 Python 語言為 Google 寫了面向網頁的代碼瀏覽工具。



吉多·范羅蘇姆

1989年的聖誕節期間,吉多*范羅蘇姆為了在阿姆斯特丹打發時間,決心開發一個新的解釋程序,作為ABC語言的一種繼承。

ABC是吉多參加設計的一種教學語言,就吉多本人看來,ABC這種語言非常優美和強大,是專門 為非程序員設計的,但是ABC語言並沒有取得成功,究其原因,吉多認為是非開發造成的,吉多決 心在python中避免這一錯誤,並獲取了非常好的效果。

之所以所以選擇python(蟒蛇)來稱謂程序的名字,是因為他是BBC電視劇——蒙提-派森的飛行馬戲團《Monty Python』s Flying Circus》的愛好者

1991年,第一個python解釋器的誕生,它是用C語言實現的,並且能調用C語言的庫文件。

Python的設計目標

1999年,吉多-范羅蘇姆向DARPA提交了一條名為」Computer Programming For Everybody」的資金申請,並在後來說明了他對Python的目標:

一門簡單直觀的語言並與主要競爭者一樣強大

開源,以便任何人都可以為它做貢獻

代碼像純英語那樣容易理解

適用於短期開發的日常任務

這些想法中的基本都已經成為現實,Python已經成為一門流行的編程語言

Python的特點

Python是完全面向對象的語言,函數、模塊、數字、字元串都是對象,在 Python中一切皆對象,完全支持繼承、重載、多重繼承,支持重載運算符,也支持泛型設計。

Python擁有一個強大的標准庫,Python語言的核心只包含數字、字元串、列表、字典、文件等常見類型和函數,而由Python標准庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。

Python社區提供了大量的第三方模塊,使用方式與標准庫類似。它們的功能覆蓋科學計算、人工智慧、機器學習、Web開發、資料庫介面、圖形系統多個領域。



愛上python的五個理由

1. Python 社區很獨特

Python 社區非常棒。它是最早採用行為准則的組織之一,在 Python 社區中,你可以看到非常多有思想的博客文章和會議演講供社區成員閱讀,這是一個真正兼具多樣性和包容性的社區。

❺ python 的源代碼是否可以用於商業目的


如何成為一名黑客

什麼是黑客?

Jargon File中對「黑客」一詞給出了很多個定義,大部分定義都涉及高超的編程技術,強烈的解決問題和克服限制的慾望。如果你想知道如何成為一名黑客,那麼好,只有兩方面是重要的。(態度和技術)

長久以來,存在一個專家級程序員和網路高手的共享文化社群,其歷史可以追溯到幾十年前第一台分時共享的小型機和最早的ARPAnet實驗時期。 這個文化的參與者們創造了「黑客」這個詞。 黑客們建起了Internet。黑客們使Unix操作系統成為今天這個樣子。黑客們搭起了Usenet。黑客們讓WWW正常運轉。如果你是這個文化的一部分,如果你已經為它作了些貢獻,而且圈內的其他人也知道你是誰並稱你為一個黑客,那麼你就是一名黑客。

黑客精神並不僅僅局限於軟體黑客文化圈中。有些人同樣以黑客態度對待其它事情如電子和音樂---事實上,你可以在任何較高級別的科學和藝術中發現它。軟體黑客們識別出這些在其他領域同類並把他們也稱作黑客---有人宣稱黑客實際上是獨立於他們工作領域的。 但在本文中,我們將注意力集中在軟體黑客的技術和態度,以及發明了「黑客」一詞的哪個共享文化傳統之上。

另外還有一群人,他們大聲嚷嚷著自己是黑客,實際上他們卻不是。他們是一些蓄意破壞計算機和電話系統的人(多數是青春期的少年)。真正的黑客把這些人叫做「駭客」(cracker),並不屑與之為伍。多數真正的黑客認為駭客們是些不負責任的懶傢伙,還沒什麼大本事。專門以破壞別人安全為目的的行為並不能使你成為一名黑客, 正如拿根鐵絲能打開汽車並不能使你成為一個汽車工程師。不幸的是,很多記者和作家往往錯把「駭客」當成黑客;這種做法激怒真正的黑客。

根本的區別是:黑客們建設,而駭客們破壞。

如果你想成為一名黑客,繼續讀下去。如果你想做一個駭客,去讀 alt.2600 新聞組,並在發現你並不像自己想像的那麼聰明的時候去坐5到10次監獄。 關於駭客,我只想說這么多。

---黑客的態度

黑客們解決問題,建設事物,信仰自由和雙向的幫助,人人為我, 我為人人。
要想被認為是一名黑客,你的行為必須顯示出你已經具備了這種態度。要想做的好象你具備這種態度,你就不得不真的具備這種態度。但是如果你想靠培養黑客態度在黑客文化中得到承認,那就大錯特錯了。因為成為具備這些特質的這種人對你自己非常重要,有助於你學習,並給你提供源源不斷的活力。同所有有創造性的藝術一樣,成為大師的最有效方法就是模仿大師的精神---不是僅從理智上,更要從感情上進行模仿。

So,如果你想做一名黑客,請重復以下事情直到你相信它們:

1 這世界充滿待解決的迷人問題

做一名黑客有很多樂趣,但卻是些要費很多氣力方能得到的樂趣。 這些努力需要動力。成功的運動員從健壯體魄,挑戰自我極限中汲取動力。同樣,做黑客,你必須
要有從解決問題,磨練技術,鍛煉智力中得到基本的熱望。如果你還不是這類人又想做黑客,你就要設法成為這樣的人。否則你會發現,你的黑客熱情會被其他誘惑無情地吞噬掉---如金錢、性和社會上的虛名。

(同樣你必須對你自己的學習能力建立信心---相信盡管你對某問題所知不多,但如果你一點一點地學習、試探,你最終會掌握並解決它。)

2. 一個問題不應該被解決兩次

聰明的腦瓜是寶貴的,有限的資源。當這個世界還充滿其他有待解決的有趣問題之時,他們不應該被浪費在重新發明輪子這些事情上。 作為一名黑客,你必須相信其他黑客的思考時間是寶貴的---因此共享信息,解決問題並發布結果給其他黑客幾乎是一種道義,這樣其他人就可以去解決新問題而不是重復地對付舊問題。

(你不必認為你一定要把你的發明創造公布出去,但這樣做的黑客是贏得大家尊敬最多的人。賣些錢來給自己養家糊口,買房買車買計算機甚至發大財和黑客價值也是相容的,只要你別忘記你還是個黑客。)

3. 無聊和乏味的工作是罪惡

黑客們應該從來不會被愚蠢的重復性勞動所困擾,因為當這種事情發生時就意味著他們沒有在做只有他們才能做的事情---解決新問題。這樣的浪費傷害每一個人。因此,無聊和乏味的工作不僅僅是令人不舒服而已,它們是極大的犯罪。 要想做的象個黑客,你必須完全相信這點並盡可能多地將乏味的工作自動化,不僅為你自己,也為了其他人(尤其是其他黑客們)。

(對此有一個明顯的例外。黑客們有時也做一些重復性的枯燥工作以進行「腦力休息」,或是為練熟了某個技巧,或是獲得一些除此無法獲得的經驗。但這是他自己的選擇---有腦子的人不應該被迫做無聊的活兒。)

4 自由就是好

黑客們是天生的反權威主義者。任何能向你發命令的人會迫使你停止解決令你著迷的問題,同時,按照權威的一般思路,他通常會給出一些極其愚昧的理由。因此,不論何時何地,任何權威,只要他壓迫你或其他黑客,就要和他斗到底。

(這並非說任何權力都不必要。兒童需要監護,罪犯也要被看管起來。 如果服從命令得到某種東西比起用其他方式得到它更節約時間,黑客會同意接受某種形式的權威。但這是一個有限的、特意的交易;權力想要的那種個人服從不是你的給予,而是無條件的服從。)

權力喜愛審查和保密。他們不信任自願的合作和信息共享---他們只喜歡由他們控制的合作。因此,要想做的象個黑客,你得對審查、保密,以及使用武力或欺騙去壓迫人們的做法有一種本能的反感和敵意。

5. 態度不能替代能力

要做一名黑客,你必須培養起這些態度。但只具備這些態度並不能使你成為一名黑客,就象這並不能使你成為一個運動健將和搖滾明星一樣。成為一名黑客需要花費智力,實踐,奉獻和辛苦。

因此,你必須學會不相信態度,並尊重各種各樣的能力。黑客們不會為那些故意裝模做樣的人浪費時間,但他們卻非常尊重能力---尤其是做黑客的能力,不過任何能力總歸是好的。具備很少人才能掌握的技術方面的能力尤其為好,而具備那些涉及腦力、技巧和聚精會神的能力為最好。

如果你尊敬能力,你會享受提高自己能力的樂趣---辛苦的工作和奉獻會變成一種高度娛樂而非賤役。 要想成為一名黑客,這一點非常重要。

基本黑客技術

黑客態度是重要的,但技術更加重要。態度無法替代技術,在你被別的黑客稱為黑客之前,有一套基本的技術你必須掌握。 這套基本技術隨著新技術的出現和老技術的過時也隨時間在緩慢改變。例如,過去包括使用機器碼編程,而知道最近才包括了HTML語言。但現在明顯包括以下技術:

1 學習如何編程

這當然是最基本的黑客技術。如果你還不會任何計算機語言,我建議你從Python開始。它設計清晰,文檔齊全,對初學者很合適。盡管是一門很好的初級語言,它不僅僅只是個玩具。它非常強大,靈活,也適合做大型項目。

但是記住,如果你只會一門語言,你將不會達到黑客所要求的技術水平,甚至也不能達到一個普通程序員的水平---你需要學會如何以一個通用的方法思考編程問題,獨立於任何語言。要做一名真正的黑客,你需要學會如何在幾天內通過一些手冊,結合你現在所知,迅速掌握一門新語言。這意味著你應該學會幾種不同的語言。

如果要做一些重要的編程,你將不得不學習C語言,Unix的核心語言。其他對黑客而言比較重要的語言包括Perl和LISP。 Perl很實用,值得一學;它被廣泛用於活動網頁和系統管理,因此即便你從不用Perl寫程序,至少也應該能讀懂它。 LISP 值得學習是因為當你最終掌握了它你會得到豐富的經驗;這些經驗使你在以後的日子裡成為一個更好的程序員,即使你實際上可能很少使用LISP本身。

當然,實際上你最好四種都會。 (Python, C, Perl, and LISP). 除了是最重要的四種基本語言,它們還代表了四種非常不同的編程方法,每種都會讓你受益非淺。

這里我無法完整地教會你如何編程---這是個復雜的活兒。但我可以告訴你,書本和課程也不能作到。幾乎所有最好的黑客都是自學成材的。真正能起作用的就是去親自讀代碼和寫代碼。

學習如何編程就象學慣用自然語言寫作一樣。最好的做法是讀一些大師的名著,試著自己寫點東西,再讀些,再寫點,又讀些,又寫點....如此往復,直到你達到自己在範文中看到的簡潔和力量。

過去找到好的代碼去讀是困難的,因為很少有大型程序的可用源代碼能讓新手練手。這種狀況已經得到了很大的改善;現在有很多可用的開放源碼軟體,編程工具和操作系統(全都有黑客寫成)。這使我們自然地來到第二個話題...

2 得到一個開放源碼的Unix並學會使用、運行它

我假設你已經擁有了一台個人計算機或者有一個可用的( 今天的孩子們真幸福 :-) )。新手們最基本的一步就是得到一份Linux或BSD-Unix,安裝在個人計算機上,並運行它。
當然,這世界上除了Unix還有其他操作系統。但它們都是以二進制形式發送的---你無法讀到它的源碼,更不可能修改它。嘗試在DOS或Windows的機器上學習黑客技術,就象是在腿上綁了鐵塊去學跳舞。

除此之外,Unix還是Internet的操作系統。你可以不知道Unix而學會用Internet,但不懂它你就無法成為一名Internet黑客。因為這個原因,今天的黑客文化在很大程度上是以Unix為中心的。(這點並不總是真的,一些很早的黑客對此很不高興,但Unix和Internet之間的共生關系已是如此之強,甚至連微軟也無可奈何)

So,裝一個Unix---我個人喜歡Linux,不過也有其他選擇。(你也可以在同一台機器上同時運行DOS,Windows和Linux)學會它。運行它。用它跟Internet對話。讀它的代碼。試著去修改他。你會得到比微軟操作系統上好的多的編程工具(包括C,Lisp, Python, and Perl),你會得到樂趣,並將學到比你想像的更多知識。

關於學習Unix的更多信息,請看 The Loginataka.

要得到Linux,請看: 哪裡能得到 Linux.

3 學會如何使用WWW和寫HTML

大多黑客文化建造的東西都在你看不見的地方發揮著作用,幫助工廠、辦公室和大學正常運轉,表面上很難看到它對他人的生活的影響。Web是一個大大的例外。即便政客也同意,這個巨大而耀眼的黑客玩具正在改變整個世界。單是這個原因(還有許多其它的), 你就需要學習如何掌握Web。

這並不是僅僅意味著如何使用瀏覽器(誰都會),而是要學會如何寫HTML,Web的標記語言。如果你不會編程,寫HTML會教你一些有助於學習的思考習慣。因此,先建起自己的主頁。

但僅僅建一個主頁也不能使你成為一名黑客。 Web里充滿了各種網頁。多數是無意義的,零信息量垃圾。

要想有價值,你的網頁必須有內容---必須有趣或對其它黑客有用。這樣,我們來到下一個話題....

黑客文化中的地位大教堂與集市」,解釋了許多Linux和開放源碼文化的運做原理。我還在它的續集「大教堂與集市」,解釋了許多Linux和開放源碼文化的運做原理。我還在它的續集「開拓智域」一文中有更直接的論述。

FAQ(常問問題解答)

問:你會教我如何做黑客嗎?

自從第一次發布此頁,我每周都會得到一些請求,要我「教會他如何做黑客」;遺憾的是,我沒有足夠的時間和精力來做這個;我自己的編程項目已經佔用了我110%的時間。
甚至即便我想教你也不可能,黑客基本上是一項需要你自行修煉的的態度和技術。你會發現即使真正的黑客想幫助你,如果你乞求他們填鴨一樣教你的話,你不會贏得他們的尊敬。
首先去學習。顯示你在嘗試,你能靠自己去學習。然後再去向黑客們請教問題。

問:你會幫我「黑」掉一個站點嗎?或者教我怎麼黑它?

No. 任何在讀完FAQ後還問此問題人,都是愚不可及的傢伙,即使有時間我也不會理睬。 任何發給我的此類mail都會被忽略或被痛斥。

問:哪裡能找到真正的可以與之交流的黑客?

最佳辦法是就近參加一個Unix或Linux的用戶組,參加他們的會議。

問:我該先學哪種語言?

HTML, 如果你還不會的話.
但它不是一個真正的編程語言。當你准備編程時,我建議你從 Python開始. 會有很多人向你推薦Perl,它比Python還受歡迎,但卻難學一些。

C 是非常重要的,但它卻是最難學的。不要一開始就嘗試學C。

問:開放源碼的自由軟體不會使程序員餓肚子嗎?

這似乎不大可能---到目前,開放源碼軟體產業創造了而不是消滅了大量工作機會。
如果寫一個程序比不寫一個程序只是個純粹經濟上的收益的話,無論它是否免費,只要它被完成,程序員都會從中得到回報。而且,無論軟體是由多麼的free的方法開發的,對更新的軟體應用的需求總是會有的。

問:我從何學起?哪裡有免費的Unix?

本頁的其他地方指向最常用的免費Unix。要做一名黑客,你需要自立自強,以及自我教育的能力。
現在開始吧......
參考資料:

❻ Python高級編程的作者簡介

萊德,是巴黎Ingeniweb公司的CTO,其工作方向為Python、Zope、Plone技術和質量保證。他參與Zope社區已經有5年了,並且曾經為Zope自身貢獻過代碼。
萊德創建了Afpy,這是法國的Python用戶組,並且編寫了兩本法語的Python書籍。他還在諸如Solutions Linux、Pycon、OSCON和EuroPython等法國及國際會議上發表了許多演講,並且主持了許多課程。

❼ unity3d不支持python嗎

Unity3D是由Unity Technologies開發的一個讓玩家輕松創建諸如三維視頻游戲、建築可視化、實時三維動畫等類型互動內容的多平台的綜合型游戲開發工具,是一個全面整合的專業游戲引擎。

unity3d是不能使用python語言進行開發,但是其中的Boo語言是python的.net實現方式,語法和python是一樣的,所以可以使用Boo語言進行開發。

Unity3D支持javascript,C#,Boo三種語言,使用度最高的是前兩種,需要說明的javascript不是網頁的那個javascript,是Unity自己變化過後的一種語言。

Unity類似於Director,Blender game engine,Virtools 或 Torque Game Builder等利用交互的圖型化開發環境為首要方式的軟體。其編輯器運行在Windows 和Mac OS X下,可發布游戲至Windows、Mac、Wii、iPhone、WebGL(需要HTML5)、Windows phone 8和Android平台。也可以利用Unity web player插件發布網頁游戲,支持Mac和Windows的網頁瀏覽。它的網頁播放器也被Mac 所支持。

研討會

PC、MAC、iPhone、ipad、PS和Xbox360等眾多平台的引擎效能成為了業界關心的焦點問題,而Unity3D游戲引擎技術研討會在中國的召開,無疑吸引了各家廠商的目光。在上海舉行的本屆研討會,由韓國國民大學游戲教育學院和中國東華大學聯合舉辦。大會不僅是對Unity3D游戲引擎技術的介紹,更通過此次會議提升中國先進游戲技術的開發能力,培養後備研發人員。

Unity3D游戲引擎技術研討會最早於2010年5月在韓國舉行。據悉,十種以上的新引擎開發,都是採用了Unity3D游戲引擎技術。部分開發商利用2010年ChinaJoy展會之機,也展示了該引擎的運行效果。已有不少廠商同開發商簽訂了提前的引擎預定協議。

Unity引擎宣布放棄支持Flash平台

相信很多獨立游戲以及移動游戲開發者都不會對Unity引擎感到陌生。2013年4月25日Unity公司CEO David Helgason發布消息稱,游戲引擎Unity今後將不再支持Flash平台,且於今天起不再銷售針對Flash開發者的軟體授權。

Unity全球領袖齊聚Unite Keynote

2016年4月11日,本年度的Unite Keynote將重裝開啟,正式拉開Unite大會的序幕,本次Unite Keynote,Unity CEO John Riccitiello首次來到中國Unite,Unity創始人David Helgason也會同台出席並發表主題演講。而上海的Unite Keynote也將成為John在亞太地區唯一出席的Unite大會,足以見其對中國市場的重視程度。

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❽ 智能網聯汽車主要學習什麼

智聯網汽車,簡單來說就是無人駕駛自動化汽車運營,開始要學習無人車的運行原理。
智能網聯汽車主要學習:電路分析與電子技術、高級語言程序設計、數據結構與演算法分析、人工智慧原理、信號與信息處理、嵌入式系統、數字通信與計算機網路、大學物理、深度學習、JAVA程序設計、智能駕駛原理、Python程序設計等。
智能網聯是將先進的信息技術、數據通訊傳輸技術、電子感測技術、控制技術及計算機技術等有效地集成運用於整個智能管理系統而建立的一種在大范圍內全方位發揮作用的、實時准確高效的綜合交通運輸管理系統。2022年智能網聯、汽車智能駕駛、自動駕駛勢必成為帶動汽車相關產業快速發展,成為新的經濟增長點。

❾ 人工智慧需要學習哪些東西

①機器學習的基礎是數學,入門AI必須掌握一些必要的數學基礎,但是並不是全部的數學知識都要學,只學工作上實際有用到的,比如是微積分、概率論、線性代數、凸優化等這些。

②數據分析里需要應用到的內容也需要掌握,但不是網上所說的從0開始幫你做數據分析的那種,而是數據挖掘或者說是數據科學領域相關的東西,比如要知道計算機裡面怎麼挖掘數據、相關的數據挖掘工具等等

補足了以上數學和數據挖掘基本知識,才可以正式進行機器學習演算法原理的學習。

③演算法方面需要掌握一些基本的框架:python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow,數據方面需要懂得HQL、numpy、pandas,如果你本身是後台開發、app開發、數據分析、項目管理,則是一個學習演算法的一個加分項。

④最後需要對人工智慧有全局的認知,包括機器學習、深度學習兩大模塊,相關的演算法原理、推導和應用的掌握,以及最重要演算法思想。

你也可以直接看看菜鳥窩的人工智慧免費公開課,以上內容他們的阿里演算法專家Chris都有講到,需要也可以私我。或者你直接搜菜鳥窩官網。

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