太陽軟體站長丨Python比動態ip代理更適合人工智慧

　　程式設計是一項社交活動——Python程式語言社群論壇已經認識到了這一點!

　　人工智慧(AI)是一個全面的技術術語，常常意味著當前電腦科學研究中最先進的領域。

　　有一段時間，我們們理所當然的認為基本圖遍歷是AI。那時候，Lisp是人工智慧(AI)的專屬語言，僅僅是因為研究人員更容易用它來做快速原型。小編認為Python程式語言已經在很大程度上取代了它，因為除了類似的高層次功能之外，它還擁有出色的第三方庫生態庫和框架以及作業系統設施的完美整合。

　　Lispers可能會反對小編的看法，所以小編應該說清楚，小編沒有對Python程式語言在應用層次中的位置做出精確的陳述，只是說Python程式語言和Lisp都處於一樣的語言類別中，像記憶體安全、模組、名稱空間和高階資料結構。

　　在更具體的機器學習意義上，這是人們最近說的關於AI的最多的領域，小編認為還有更具體的答案。

　　NumPy及其相應的生態系統的存在使得研究人員可以對高階別內容執行研究，並執行高效能的數字處理。如果不是有非常強的數字處理需求，機器學習是沒有任何意義的。

　　Python程式語言社群論壇致力於為非程式設計師提供友好的介紹和生態系統支援，這確實增加了其在資料科學和計算科學的應用。無數的統計工作人員、天文學家、生物學家和商業分析師已經成為Python程式語言程式設計師，並且他們對自己的工具也做了些許的改進。程式設計基本上成為了一種社交活動，Python程式語言社群論壇比JavaScript以外的任何其他語言都承認這一點。

　　機器學習是一個特別整合度很高的學科，因為任何AI/機器學習系統都需要從現實世界中提取大量資料作為訓練資料或系統輸入，因此Python程式語言的框架庫生態系統意味著它常常可以很好地訪問和轉換資料。

　　Python程式語言允許使用者關注真正的問題

　　對於沒有受過電腦科學培訓的科學家來說，Python程式語言非常容易理解。當你嘗試驅動你需要執行研究的外部庫時，它可以幫助你消除許多必須處理的事項。

　　在Numeric(現在是NumPy)開始開發之後，增加了IPython程式語言筆記本(現在是Jupyter筆記本)、matplotlib和許多其他工具以使事情更加直觀，Python程式語言讓科學家主要考慮解決問題的方法，而不是去考慮那麼多推動這些解決方案所需的技術。

　　與其他領域一樣，Python程式語言是一種理想的整合語言，它將技術輕鬆繫結在一起。Python程式語言允許使用者關注真正的問題，而不是花時間在實現細節上。除了為使用者提供更方便的功能之外，Python程式語言還可以作為開發與外部庫執行低階整合的理想平臺。這主要是由於Python程式語言可以提供一個非常完整的API訪問。

　　對於數學和麵向資料的人來說，Python程式語言非常容易使用。

　　小編認為Python程式語言更適合做AI有兩個主要理由。第一個理由是Python程式語言非常容易理解和學習。

　　小編認為大多數從事機器學習和人工智慧(AI)的人員都希望以最快捷的方式實現自己的想法。人工智慧(AI)的重點是研究和應用程式，程式設計只是一個讓你到達那裡的工具。對於需要更多的數學和以資料為導向的人來說，程式語言學習起來越舒服，進入壁壘越低。

　　Python程式語言也是非常容易理解的，這有助於保持最新的機器學習和AI的現狀，例如，閱讀演算法的程式碼實現時。嘗試人工智慧(AI)和機器學習的新思路往往需要實現相對複雜的演算法，語言越簡單，除錯就越容易。

　　第二個主要理由是，雖然Python程式語言本身就是一種非常易於訪問的語言，但我們們在其之上有很多優秀的庫，這使得我們們的工作變得更容易。沒有人願意花時間從頭開始重新實現基本演算法(除了研究機器學習和人工智慧(AI))。大量已經存在的Python程式語言庫幫助我們們專注於更令人興奮的事情。

　　Python程式語言也可以用於處理高效的C/C ++演算法和CUDA/cuDNN實現的優秀包裝語言，這就是為什麼現有的機器學習和深度學習庫在Python程式語言中高效執行的理由。這對於機器學習和AI領域的工作是非常重要的。

　　總而言之，小編會說Python程式語言是一種偉大的語言，它可以讓研究人員和從業者專注於機器學習和AI，並且比其他語言更少分心。

　　Python程式語言對科學計算有吸引力。

　　最重要和最直接的理由是NumPy和SciPy庫支援scikit-learn這樣的專案，因為它目前幾乎是所有機器學習任務的標準工具。

　　建立NumPy，SciPy，scikit-learn和其他許多庫的理由是因為Python程式語言有一些功能使其對科學計算非常有吸引力。Python程式語言有其簡單而一致的語法，可以讓軟體工程師以外的人更易於使用程式設計。

　　另一個理由是運算子過載，它使程式碼可讀和簡潔。然後就是Python程式語言的緩衝協議(PEP 3118)，這是外部庫在處理類似陣列的資料結構時與Python程式語言高效互操作的標準。最後，Python程式語言為科學計算提供了豐富的庫生態系統，吸引了更多的科學家並創造了良性迴圈。

　　Python程式語言是嚴格和高度一致性的。

　　我們們正在Python程式語言這個領域中開發我們們的庫。我們們將有一定希望保留和最佳化的演算法放入一個庫中，如scikit-learn。然後我們們繼續迭代並分享關於我們們如何組織和思考資料的筆記。

　　高階指令碼語言非常適合人工智慧(AI)和機器學習，因為我們們可以快速移動並重試。我們們建立的大部分程式碼代表的是實際的數學和資料結構，而不是模板。

　　像Python程式語言這樣的指令碼語言更好，因為它是嚴格的和高度一致性的。每個人都可以更好地理解彼此的Python程式語言程式碼。

　　IPython程式語言筆記本等工具的可用性使得我們們可以在全新的水平上迭代和分享我們們的數學和演算法。

　　Python程式語言強調了我們們正在努力完成的工作的核心，並且完全最小化了我們們如何給計算機指令的所有其他內容，這就是它應該如何實現的，自動完成任何你不需要考慮的事情。

• 　　文章轉自：太陽動態ip代理站長