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Python可以用来做什么有趣的事情?
处理数据 Excel整理数据功能虽然很强大，但在Python面前，曾经统治职场的它也的败下阵来。因为Python在搜集数据整理分析数据的过程中更加便捷，通过几行代码还可以实现自动化操作。
作用如下：可以从事数据分析工作：python所拥有完整的生态环境，非常适合进行数据分析处理工作，比如，“大数据”分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过python中的模块来完成。
D游戏开发 Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一个PyWeek的比赛。
几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。人工智能人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。
深度学习入门:基于python的理论与实践?
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。
基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。
首先，深度学习需要Python基础，如果你会Java也是可以的，计算机专业同样可以学习。深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：（1）基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN）。
怎样用python实现深度学习
Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。
用Keras开发第一个神经网络 关于Keras：Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知[_a***_]进行预测。
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