AI学习笔记（2）---你不知道的python

好久没有更文了，今天整理了一份ai学习笔记，分享给大家！！！主要从以下几点来阐述：

1. 人工智能方面的应用

如：刷脸支付--人脸识别、淘宝推荐、语音识别--中科大 讯飞输入法、图片识花--识花君小程序、新闻资讯推荐--今日推荐、无人驾驶--谷歌无人机、阿尔法狗--围棋。

2. 人工智能背后的技术

机器学习和深度学习，机器学习即算法解析机器，多建立在数据算法上，如：线性回归，神经网络等

深度学习时机器学习的一种，通过数据提取特征，过滤有效数据

现在技术语言有php、java、c++、python等。

3. python作为变成语言的优势

（1）多平台运行（macos、window、linux）

（2）配置简单

anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda，python，众多pakages，科学计算工具等等，所以也称为python的一种发行版。

支持linux、mac、windows系统，可以很方便的解决多版本python并存，切换以及各种第三方包安装问题

（3）语法简单，容易理解，容易学习

（4）强大的数据处理库

numpy--构建科学计算代码集的最基础的库，提供了许多用python进行n维数组和矩阵操作的功能。该库提供了numpy数组类型的数学运算向量化，可改善性能，从而加快执行速度。scipy--是一个针对工程和科学库，主要功能是建立在numpy数组结构，通过其特定的字模块提供高效的数学运算功能，例如数值积分，优化等。

pandas--简单直观的应用于带标记的和关系性的数据的python库。它是探索数据的完美 工具，能快速简单的进行数据操作，聚合和可视化。

matplotlib--超酷的库，可用来做数据的可视化图表，与matplotlib类似的还有seaborn，是在matplotlib的基础上构建的

（5）丰富的第三方库

web开发（diango、tomado、flask）

爬虫(requests、selenium、scrapy、beautifulsoup)

数据库(pymongo、pymysql)

图形界面开发(pyqt、tkinter)

科学计算框架(numpy、scipy、pandas、matplotlib)

机器学习(scikit-learn、nltk、tensorflow、keras)

（6）python编辑利器：jupyter、notobook

直接在浏览器里面运行，可直接在里面写代码，程序运行后可立即得到反馈

像一个草稿本一样，随时修改

交互式编程环境

可在里面添加文字、图片、视频、支持markdown语法

4. python职业方向

web开发、人工智能、数据分析、linux运维、爬虫工程师、自动化测试