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学习python有什么好的***教程?
1、计算机视觉是深度学习的主要应用方向之一，本次课程通过计算机视觉在交通领域的应用和实践带领大家领略人工智能的风***，主要包括计算机视觉与深度学习结合的相关知识，介绍经典的图像处理算法，深度视觉，图像分类，目标检测与跟踪，及图像分割的相关知识，最后介绍在智慧交通领域中人工的应用。
2、网易云课堂小甲鱼的Python入门教程，完全零基础，包括Python3语法、项目实战。地址：网易云课堂 夜曲编程 网页端直接练习，配置练习器和Python安装包，每个知识点通过解释、理解、练习加深理解，适合不自律的人。
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常用Python机器学习库有哪些
Scikit-learn，贡献者1175，优化23301次，Star30867：Scikit-learn是构建在Numpy、SciPy和Matplotlib之上的Python机器学习库，提供易于使用的数据挖掘与数据分析工具，适用于多种数据场景。
Matplotlib：强大的绘图库，能创建各种图表，助力数据可视化。Scikit-learn：机器学习库，包含分类、回归、聚类等算法。TensorFlow和PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练神经网络。Requests：用于发送HTTP请求，是网络爬虫的基础工具。Flask和Django：Web开发框架，用于构建高效、安全的Web应用。
Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。Scikit-Learn基本[_a***_]可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。
Scikit-Learn：机器学习的瑞士军刀，包含了广泛适用的算法和工具，易于上手。 XGBoost：高效的梯度提升库，特别适合分布式环境，助力快速模型构建。 LightGBM：并行处理的高效选择，为大规模数据模型训练提供加速。 CatBoost：专为分类问题设计，优化算法加速模型训练。
Optuna： 这个自动超参数优化软件框架帮助开发者构建高效的机器学习和深度学习模型。Optuna在GitHub上有超过7k颗星，支持与各种框架集成。 Catboost： 一个高性能的决策树梯度提升库，支持Python、R、Java和C++等语言。Catboost在GitHub上有超过6500颗星，适用于排名、分类和回归任务。
Python开发工程师必知的十大机器学习库：Scikit-Learn 在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。
深度学习基础——pip和conda
1、深度学习基础——pip和conda pip和conda是用于管理Python包的两个主要工具。pip是Python的官方包管理器，主要负责安装和管理Python包。而conda是一个跨平台、语言无关的包管理和环境管理系统，不仅能管理Python包，还能在不同编程语言环境中使用。首先，pip和conda在包来源上存在差异。
2、conda、anaconda、pip、pytorch、tensorflow是Python编程中常见的组件，各有其独特功能和用途。首先，pytorch和tensorflow是深度学习框架，用于构建AI模型，广泛应用于科研和互联网公司。它们作为深度学习工具集库，通过导入即可使用。
3、pip安装首先，确保Python 8和pip已安装，未安装可使用命令行安装。然后，依次安装PyTorch核心库、CUDA支持，以及cuDNN加速库。安装完成后，通过运行验证代码检查安装是否成功，遇到问题可参考***指南。 conda安装对于使用Conda的用户，同样需要安装Python 8和Conda，接着安装PyTorch与相关库。
4、借助这些工具与库，小明构建了一个完整的深度学习学习路径。首先，小明通过***下载与安装Anaconda，创建名为`ai_project`的Conda环境。接着，激活环境并安装所需库。通过pip，小明安装了TensorFlow与PyTorch，为后续学习与实践打下基础。有了这些库，小明开始实践深度学习实例。
5、永久指定pip默认安装源，在Windows中创建C：\Users\用户名\pip目录，新建pip.ini文件添加配置内容，Linux中在~/.pip/pip.conf文件中添加配置。conda出现CondaHTTPError时，可更改镜像源配置文件（.condarc）来使用国内镜像源，例如设置清华镜像源。
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