人工智能+Python深度学习库有哪些

Python机器学习为我们所熟悉的，但是我们不了解的还有深度学习，深度学习对机器学习的一部分，尽管深度学习是机器学习的一个子节，但是它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部门的很多注意。下面我们要来了解的深度学习的知识就是关于深度学习的库有哪些。

Theano

Theano是最成熟的深度学习库。它提供了不错的数据结构（张量，tensor）来表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似。需要注意的是，它的API可能不是很直观，用户的学习曲线会很高。有很多基于Theano 的库都在利用其数据结构。它同时支持开箱可用的GPU编程。

PyLearn2

还有另外一个基于Theano的库，PyLearn2，它给Theano引入了模块化和可配置性，你可以通过不同的配置文件来创建神经网络，这样尝试不同的参数会更容易。可以说，如果分离神经网络的参数和属性到配置文件，它的模块化能力更强大。

Decaf是最近由UC Berkeley发布的深度学习库，在Imagenet分类挑战中测试发现，其神经网络实现是很先进的（state of art）。

Nolearn

如果你想在深度学习中也能使用优秀的Scikit-learn库API，封装了Decaf 的Nolearn会让你能够更轻松地使用它。它是对Decaf的包装，与Scikit-learn 兼容（大部分），使得Decaf更不可思议。

OverFeat

OverFeat是最近猫vs.狗（kaggle挑战）的胜利者，它使用C++编写，也包含一个Python包装器（还有Matlab和Lua）。通过Torch库使用GPU，所以速度很快。也赢得了ImageNet分类的检测和本地化挑战。如果你的领域是计算机视觉，你可能需要看看。

Hebel是另一个带有GPU支持的神经网络库，开箱可用。你可以通过YAML 文件（与Pylearn2类似）决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，可以快速地运行模型。由于开发不久，就深度和广度上说，文档很匮乏。就神经网络模型来说，也是有局限的，因为只支持一种神经网络模型（正向反馈，feed-forward）。但是，它是用纯Python编写，将会是很友好的库，因为包含很多实用函数，比如调度器和监视器，其他库中我们并没有发现这些功能。

Neurolab

NeuroLab是另一个API友好（与Matlabapi类似）的神经网络库。与其他库不同，它包含递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）实现的不同变体。如果你想使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

与其他语言集成

你不了解Python但是很擅长其他语言？不要绝望！Python（还有其他）的一个强项就是它是一个完美的胶水语言，你可以使用自己常用的编程语言，通过Python来访问这些库。以下适合各种编程语言的包可以用于将其他语言与Python组合到一起：

R ->RPython

Matlab ->matpython

Java ->Jython

Lua ->Lunatic Python

Julia ->PyCall.jl

不活跃的库

这些库超过一年没有发布任何更新，我们列出是因为你有可能会有用，但是这些库不太可能会进行BUG修复，特别是未来进行增强。

MDP

MlPy

FFnet

PyBrain

相信读完文章你对Python深度学习一定有了更多的了解吧，深度学习虽然只是机器学习的一个分支，但也是非常重要的，学好深度学习前途也是不可限量的。

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python深度学习基础教程下载 Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习基础教程。 python基础教程：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1qYTZiNE python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1hrXwY8k python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1kVcaH3x python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1i4VZh5b python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1o8qNB8Q python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1slFee2T 大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。

Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。 Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及就业质量。而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！

第10章 Python操作数据库

第10 章Python 操作数据库 Python 数据分析（进阶篇）

主要内容CONTENTS 02结构化查询语言SQL 03操作数据库核心API 04Python操作数据库案例01数据库基础

01数据库基础

Python操作数据库数据库基础数据库是数据的仓库，将大量数据按照一定的方式组织并存储起来，方便进行管理和维护，例如快速检索和统计等。数据库的主要特点： ?以一定的方式组织、存储数据； ?能为多个用户共享； ?与程序彼此独立。 ?…… 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员通过DBMS进行数据库的维护工作。主要功能包括：数据定义（创建数据库、表等）、数据操纵（增删查改等）、数据库控制（并发、权限等）、数据库维护（转存、恢复等）等。

Python操作数据库常见的数据库类型当前常见的数据库类型有：关系型数据库、键值存储数据库、面向文档数据库、图数据库等。 ?关系型数据库：当前应用最广泛的数据库类型，把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表形式），例如MySQL、SQL Server、Oracle、SQLite等； ?键值存储数据库：使用简单的键值方法来存储数据，其中键作为唯一标记，是一种非关系数据库，例如Redis； ?面向文档数据库：用于存放并获取文档，主要是XML、JSON等具备自我描述特性、呈现层次结构的文档，例如MongoDB； ?图数据库：一种存储图关系的数据库，应用图理论存储实体之间的关系信息，例如Neo4J。

小度写范文深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版处理器深度测试】模板

深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版处理器深度测试】相信各位《微型计算机》的读者已通过本刊在2010年11月下、2011年1月下的工程版产品测试，抢先了解到Intel第二代智能酷睿处理器sandy Bridge的初步性能，成为DIY玩家中的“资讯先锋”。不过，Intel 已在2011年1月5日正式发布Sandy Bridge平台，Sandy Bridge平台中的各款正式版处理器、主板产品纷纷出炉，那么正式版产品的性能相对上一代产品有多大提升?正式版产品能否实现视频编码硬件加速这一新奇功能?传说中强大的HDGraphics 3000图形性能能否超越独立显卡?面对这一长串的疑问，显然我们有必要对Sandy Bridge平台再做一次全新的认识。接下来，就请跟随《微型计算机》评测室的脚步，进入Sandy Bridge的全新世界。钟摆战略不空谈六大改变创新核想必熟悉硬件的读者知道，Intel的芯片技术发展模式被称为Tick-Tock。Tick-Tock的原意主要是表现吊钟钟摆摆动的声音：“嘀嗒”，一次嘀嗒代表着一秒。而在Intel的处理器发展战略上，每一次嘀嗒代表着处理器两年里的工艺架构进步。其中在两年中的第一年：Tick嗒年中，Intel将推出工艺提升、晶体管变小、架构微调的处理器产品。而在第二年：Tock嗒年里，Intel不仅将继续延用上一年带来的最新工艺技术，还将推出对处理器微架构进行大幅更新的产品。因此，在Tick嗒年里的技术更新主要是对工艺进行提升，对处理器来说只是小幅改动，不会给性能带来多少提升。而在Tock嗒年中的产品由于架构大幅变动，因此不仅会给处理器的性能、功能带来明显变化，也会决定着处理器在随后的两年中能否在市场上站稳脚步，所以Tock嗒年的发展结果对于处理器厂商来

运维必备Python基础入门到精通

运维必备Python基础入门到精通视频课程汇总

Python函数中文手册函数列表 1、取绝对值 abs(x) Return the absolute value of a number. The argument may be a plain or long integer or a floating point number. If the argument is a complex number, its magnitude is returned. 如果你不知道绝对值什么意思，那就要补一下小学数学了！基本用法 2 all(iterable)

Return True if all elements of the iterable are true (or if the iterable is empty). Equivalent to: 3 any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False. Equivalent to: 4 basestring() This abstract type is the superclass for str and unicode. It cannot be called or instantiated, but it can be used to test whether an object is an instance of str or unicode. isinstance(obj, basestring) is equivalent to isinstance(obj, (str, unicode)). 是字符串和字符编码的超类，是抽象类型。不能被调用或者实例化。可以用来判断实例是否为字符串或者字符编码。 5、二进制转换 bin(x) Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Python expression. If x is not a Python int object, it has to define an __index__() method that returns an integer. 转换成二进制表达

3.python深度学习常用库

Python被大量应用在数据挖掘和深度学习领域，其中使用极其广泛的是Numpy、pandas、Matplotlib、PIL等库。 numpy是Python科学计算库的基础。包含了强大的N维数组对象和向量运算。 pandas是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。 Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化 PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。用途：图像处理 NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。更多学习，可参考numpy中文网：https://https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/ 1.数组创建

可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。得到的数组的类型是从Python 列表中元素的类型推导出来的。创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组。其中，嵌套序列（比如由一组等长列表组成的列表）将会被转换为一个多维数组 In[6] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(array) In[24] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array(((1,2,3), (4,5,6))) print(array) 下面这样可以吗？ In[ ] a = np.array(1,2,3,4) 通常，数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。 ?zeros():可以创建指定长度或者形状的全0数组 ?ones():可以创建指定长度或者形状的全1数组 ?empty():创建一个数组，其初始内容是随机的,取决于内存的状态 In[46] zeroarray = np.zeros((2,3)) print(zeroarray) In[47] onearray = np.ones((3,4),dtype='int64') print(onearray) In[48] emptyarray = np.empty((3,4)) print(emptyarray)

python入门免费教程分享

python入门免费教程分享通过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就能很快上手，而且很快就能做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。你在学习Python？Python入门免费教程分享给你：python全新基础视频教程 https://https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1i5kvG5f python课程教学高手晋级视频h ttps://https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1htJW4KG python高级视频教程https://https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1nvf3NOt 那么，你是否清楚Python工程师在企业里面的定位是什么？主要有四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。 1、验证算法：就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站； 3、测试运维：做运维同学应该清楚，在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测等等许许多多的方面，无所不包。python可以写很多的脚本，把“操作”这个行为做到极致。

与此同时，python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理 ( python-libvirt) 进程管理(supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。 4、数据分析：Python有三大神器：numpy，scipy，matplotlib，其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。了解完Python工程师在企业里面的定位，大家或许还需要找一家培训中心进行学习。 1.权威资深师资阵容，Python业内极具责任心、懂教学、拥有超强技术、有大型项目经验实战派讲师授课，由业内知名专家及企业技术骨干组成； 2.自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的Python开发培训课程体

用Python实现数据库编程

破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.360docs.net/doc/d318300935.html, 用Python实现数据库编程文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J

计算机python编程试题,机器学习,深度学习试题及答案

深度学习与人工智能实验室招新测试题姓名：班级：学号：成绩：一、选择题。（27x2=54分） 1.下列哪个表达式在Python中是非法的？ A. x = y = z = 1 B. x = (y = z + 1) C. x, y = y, x D. x += y 2. python my.py v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys import argv如何获得v2的参数值? A.argv[0] B.argv[1] C.argv[2] D.argv[3] 3.如何解释下面的执行结果? print 1.2 - 1.0 == 0.2 False A.Python的实现有错误 B.浮点数无法精确表示 C.布尔运算不能用于浮点数比较 D.Python将非0数视为False 4.下列代码执行结果是什么? x = 1 def change(a): x += 1 print x change(x) A.1 B.2 C.3 D.报错 5.下列哪种类型是Python的映射类型？ A.str B.list C.tuple D.dict 6.在Python 2.7中，下列哪种是Unicode编码的书写方式? A.a = ‘中文’ B.a = r‘中文’ C.a = u’中文’ D.a = b’中文’ 7.下列代码的运行结果是？

print 'a' < 'b' < 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 8.下列代码运行结果是？ a = 'a' print a > 'b' or 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 9.下列哪种不是Python元组的定义方式？ A.(1) B.(1, ) C.(1, 2) D.(1, 2, (3, 4)) 10.a与b定义如下，下列哪个是正确的？ a = '123' b = '123' A.a != b B.a is b C.a == 123 D.a + b = 246 11.以下哪一个不是深度学习开发平台？ A.Hadoop B.caffe C.tensorflow D.pytorch 12.下列哪个属于无监督学习算法? A.LR B.SVM C.BP D.KMeans 13.下列代码执行结果是？ [i**i for i in xrange(3)] A.[1, 1, 4] B.[0, 1, 4] C.[1, 2, 3] D.(1, 1, 4) 14.向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来的顺序不变，平均要移动（）个元素？ A. 8 B.63.5 C.63 D.7 15.下面代码运行结果？ a = 1 try: a += 1 except:

python入门基础教程必学的11个知识点

python入门基础教程必学的11个知识点 Python被誉为全世界高效的编程语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎，下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因。 1、Python适用于哪些应用场景？这个没有固定答案，很多人都说Python不适合开发GUI的程序，但Python 自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。目前看到的更多的人是拿来写Web，使用如Django、web.py框架，没记错Flask也是。也有一个情况用的比较多，用Python当胶水，与各种语言结合，共同完成某软件功能，注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。我个人还拿Python模拟过端口转发和DNS服务等，所以真的是要看真么用，而不是能怎么用。

另外大数据分析Python也是比较适合的，从载入到分析，再到保存结果等，Python有一整套的模块应对。 2、Python能够胜任大数据吗？ Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模块。 Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。另外还要看需求是CPU密集型，还是IO密集型，如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现，IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。 C的效率是高，但框架搭起来也费劲，所以还是结合着来吧，也因此，Python 被称为胶水语言。 3、Python是否可以完全代替Shell？完全可以，Shell的功能Python均可实现，而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好，而Python可实现的功能Shell却不一定能，如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil 模块等，而且Shell对操作系统的命令依赖性较强，Python可在更大程度上规避。在一个Shell的IDE是个很大的问题，虽然Python的原生IDE不怎么样，但第三方的IDE还是功能十分强大的，虽然不能和微软的Virtual Studio相媲美，但也是能完全满足Python的开发需求的。

python入门基础教程网盘下载

python入门基础教程网盘下载不知你是否听说，Python是面向企业和第一流项目的、基于生产的语言，而且它几乎可以完成任何事情。既能创建一个树莓派应用，又能用Python来写桌面程序的脚本，还能通过Python来配置服务器。也许你刚想学Python，也许你观望了很久，但小编觉得这篇python入门基础教程可以帮到你。千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1o8qNB8Q Python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1slFee2T 对初学者来说，Python是很好的语言。许多新开发人员都在用它，经验丰富的开发人员也并没有放弃它。因为使用Python还有许多可做的事情。

Python是一门通用的语言，被设计得极易读写。此外，由于它被认为是真正通用的、可满足多种开发需求的语言，所以也为程序员提供了各式各样的选择。Python可以被用作系统操作、Web开发、服务器和管理工具、科学建模等。千锋教育人工智能+Python全栈是真正的Python全栈开发，包含Python项目，爬虫、服务集群、网站后台、微信公众号开发，Python机器学习与数据挖掘，数据分析框架与实战，Python物联网树莓派的开发等。千锋Python培训班的讲师，可以说是业界难以超越的讲师天团。尹老师，刘老师，杨老师均是清华大学毕业的高材生，精通多门编程语言，拥有丰富的开发经验，多年IT名企工作经验以及丰富的项目实战经验。抓紧机会参加千锋教育人工智能+Python全栈课程吧。免费的，真正不花一分钱。千万不要错过！

千锋教育Python入门教程

千锋教育Python入门教程有人说，看着Python简单易学，想尝试自学，打算找些入门教程自学Python，不知道哪的视频好。现在，你可来对地方了，接下来附上千锋教育Python入门教程的链接。千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1o8qNB8Q Python 看完视频，建议你了解一下Python可以做什么： 1.网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail 、Youtube、知乎、豆瓣;

2.自动化运维：自动化处理大量的运维任务; 3.数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果; 4.游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中; 5.自动化测试：编写为简单的实现脚本运用在Selenium/lr，可实现自动化; 6.网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站; 7.爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。千锋教育Python培训课程共23周10大阶段力造Python全栈工程师，直击月薪15000！内容包括3.Python语言基础2.7.3、Python 3.x 进阶与python第三方库、PyQt开发、Linux指令、Linux Shell、Linux python运维自动化、KaliLinux 安全课程、Linux 网站后台-python开发、Python 数据库MySQL Oracle开发、HTML5基础CSS基础。当然，没说完，还有Java-Script JQuery基础、Python项目爬虫，服务集群，网站后台，微信公众号开发、Python机器学习与数据挖掘，数据分析

python操作数据库PostgreSQL

python操作数据库PostgreSQL 1.简述 python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python 操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。 2.数据库操作插件的选择 PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。 3.PsyCopg的下载官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/psycopg/ 本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择 psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址： https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/Cd8pPaw56Ozys 4.PsyCopg的安装直接exe，根据提示安装即可. ------------------------------------------------ 博主经营一家发饰淘宝店，都是纯手工制作哦，开业冲钻，只为信誉！需要的亲们可以光顾一下！谢谢大家的支持！店名：小鱼尼莫手工饰品店经营: 发饰、头花、发夹、耳环等（手工制作）网店： https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/ --------------------------------------------------------------------- 继续正题... 5.PsyCopg的使用 py文件代码： __author__ = 'qiongmiaoer'

PythonWeb开发基础教程教案PDF版进店另有word版或PPT版

教案课程名称Python Web开发基础教程课程代码系(部) 教研室(实验室) 授课教师职称年月

课程名称 Python Web开发基础教程总计： 62 学时课程类别专业课课程代码授课教师学分讲授： 44 学时实验： 22 学时其他：学时授课对象教材和主要参考资料教材：夏帮贵《Python Web开发基础教程》人民邮电出版社 2019.12 参考资料：[美] Julia Elman（茱莉亚·埃尔曼），[美] Mark Lavin（马克·拉温）著，侯荣涛，吴磊译《轻量级Django》，中国电力出版社,2016.10 课程简介 Python 因其功能强大、简单易学、开发成本低廉，已成为深受广大应用程序开发人员喜爱的程序设计语言之一。Python 被广泛应用到各种领域，从简单的文字处理，到Web 应用和游戏开发，甚至于数据分析、人工智能和航天飞机控制，Python 都能胜任。随着网络的广泛普及，Web 应用开发已成为开发人员的必备技能之一。Python 具备上百种Web 开发框架，使用Web 框架在Python 中开发Web 应用，可以极大地提高开发效率。 Django 是Python 世界中成熟的Web 框架。Django 功能全面，各模块之间紧密结合。由于Django 提供了丰富、完善的文档，因此开发人员可以快速掌握Python Web 开发知识并及时解决学习中遇到的各种问题《Python Web开发基础教程》课程作为Python Web开发入门教学课程，讲授内容主要包括：开发环境配置、Django 配置、URL 分发、模型和数据库、视图、模板、表单、Django 工具等内容。本课程是一门实践性非常强的课程，因此在教学过程中应注重理论紧密联系实际和加强实习环节的教学，通过实验要掌握Python Web开发方法技巧。教学难点重点第 1 章Python Web 开发起步第 2 章Django 配置第 3 章URL 分发第 4 章模型和数据库第 5 章视图第 6 章模板第7 章表单第8 章Django工具第9 章Python在线题库

2020年python的面试题整理数据库篇

2020年python的面试题整理数据库篇MySQL 198.主键超键候选键外键主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null). 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。 199.视图的作用，视图可以更改么？视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询;不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的sql操作，隐藏具体的细节，保护数据;视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by则对视图再次order by将被覆盖。创建视图：create view xxx as xxxxxx 对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新;但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。 200.drop,delete与truncate的区别 drop直接删掉表，truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始，delete删除表中数据，可以加where字句。 1.delete 语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行回滚操作。truncate table则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器，执行速度快。

深度神经网络的python.numpy实现

# import tensorflow as tf import numpy as np #import random #import matplotlib.pyplot as plt import pickle import struct import os #random.seed(0) def rand(i, j): # random array output = 0.1 * np.random.randn(i, j) + 0.05 #output = (np.random.randint(0,4,(i,j)) - 2) * 0.1 return output def unpickle(file): with open(file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo, encoding='bytes') data = dict[b'data'] labels = dict[b'labels'] data = data.reshape(10000, 3, 32, 32)

labels = np.array(labels) return data, labels def RELU(x): return 1 * (x > 0) * x #return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x)) def RELU_deriv(x): return 1 * (x > 0) #s = RELU(x) #ds = s * (1 - s) #return ds def softmax(X): return np.exp(X) / np.sum(np.exp(X))

鱼c小甲鱼零基础学python全套课后题

第一节课 0. Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++语言或Java 之类的系统编程语言要简单容易。也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： ?语法和结构通常比较简单 ?学习和使用通常比较简单 ?通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” ?程序的开发产能优于运行性能一个脚本可以使得本来要用键盘进行的相互式操作自动化。一个Shell脚本主要由原本需要在命令行输入的命令组成，或在一个文本编辑器中，用户可以使用脚本来把一些常用的操作组合成一组串行。主要用来书写这种脚本的语言叫做脚本语言。很多脚本语言实际上已经超过简单的用户命令串行的指令，还可以编写更复杂的程序。 1. IDLE 是什么？ IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就是一个通过键入文本与程序交互的途径！像我们Windows那个cmd窗口，像Linux那个黑乎乎的命令窗口，他们都是shell，利用他们，我们就可以给操作系统下达命令。同样的，我们可以利用IDLE这个shell与Python进行互动。 2. print() 的作用是什么？ print() 会在输出窗口中显示一些文本（在这一讲中，输出窗口就是IDLE shell 窗口）。 3. Python 中表示乘法的符号是什么？ Python中的乘号是*（星号）。 4. 为什么>>>print('I love https://www.360docs.net/doc/d318300935.html, ' * 5) 可以正常执行，但>>>print('I love https://www.360docs.net/doc/d318300935.html, ' + 5) 却报错？

PYTHON之SQLITE数据库应用简单应用与讲解

Python与SQLite数据库应用系统 --Python之SQLite数据库应用作者：XX （XXXX学院，班级:XX班）摘要：Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库，可以制作有数据存储需求的工具。Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。现在作为初学者，我将进行初步的尝试与应用。关键字：Python；SQLite；应用；数据库；编程一·Python与SQLite数据库关系学习初步作为新时代的大学生学会使用网络查询相关信息非常重要，现在经过初步的网络学习以及书籍查询，现在整理如下：（一）创建数据库注：全文学习范例将以一个简单的关系型数据库为实例，为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表：category用于记录分类，book用于记录某个书的信息。一本书归属于某一个分类，因此book 有一个外键(foreign key)，指向catogory表的主键id。 (一)导入Python SQLITE数据库模块 Python2.5之后，内置了SQLite3，成为了内置模块，这给我们省了安装的功夫，只需导入即可~ 在调用connect函数的时候，指定库名称，如果指定的数据库存在就直接打开这个数据库，如果不存在就新创建一个再打开。也可以创建数据库在内存中。在使用connect()连接数据库后，我就可以通过定位指针cursor，来执行SQL命令：import sqlite3

#test.db is a file in the working directory. conn=sqlite3.connect("test.db") c=conn.cursor() #create tables c.execute('''CREATE TABLE category (id int primary key,sort int,name text)''') c.execute('''CREATE TABLE book (id int primary key, sort int, name text, price real, category int, FOREIGN KEY(category)REFERENCES category(id))''') #save the changes https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,mit() #close the connection with the database conn.close() SQLite的数据库是一个磁盘上的文件，如上面的test.db，因此整个数据库可以方便的移动或复制。test.db一开始不存在，所以SQLite将自动创建一个新文件。利用execute()命令，我们执行了两个SQL命令，创建数据库中的两个表。创建完成后，保存并断开数据库连接。（二）插入数据上面创建了数据库和表，确立了数据库的抽象结构。下面将在同一数据库中插入数据： import sqlite3 conn=sqlite3.connect("test.db")

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python深度学习视频下载 Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习视频。 python基础教程：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1qYTZiNE python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1hrXwY8k python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1kVcaH3x python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1i4VZh5b python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1o8qNB8Q python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/d318300935.html,/s/1slFee2T 大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。

Python基础入门教程

Python基础入门教程你可能已经听说过很多种流行编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言，那么你知道Python是一种怎样的计算机程序设计语言吗？下面应广大读者需求，给大家呈上一篇Python基础入门教程的文章。 Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。像Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。现在Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。 Python 特点

? 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。 ? 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。 ? 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 ? 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。 ? 5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。 ? 6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。 ?7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。 ?8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。 ?9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。 ?10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。