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怎样用python实现深度学习
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。
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。
为什么要学python?python有哪些优势?
1、管理方面都有很强大的功能。技能要求 Python、shell、Linux、数据库、open pyx l库等 自动化测试工程师 测试的工作是枯燥和重复的，在 过去，每次产品更新，都要重复测试 一遍，效率低而且容易出错。
2、易学易用：Python的语法简单易懂，代码清晰易读，因此初学者可以更快地掌握它。应用广泛：Python可以用于许多领域，比如数据处理、机器学习、Web开发等。因此，学习Python可以为未来的职业发展提供更多选择。
3、功能强大从特性的观点上看，Python是一个混合体，他丰富的工具集使得他介于传统的脚本语言和系统语言之间。
Python深度学习之图像识别
前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。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，并对未知图像进行预测。
import ImageFilter2 imfilter = im.filter（ImageFilter.DETAIL）3 imfilter.show（）4 序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。
OpenCV OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和***识别领域完全替代Matlab。OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持Java和Matlab。
EasyOCR像任何其他OCR（谷歌的tesseract或任何其他OCR）一样从图像中检测文本，但在我使用它的参考资料中，我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法，而且高端深度学习库（pytorch）在后端支持它，这使它的准确性更可靠。
可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：加载图像：使用OpenCV中的cvimread（）函数加载铅笔图像。图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。
因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。
零基础学Python应该学习哪些入门知识
1、Python内存空间是以Python私有堆的形式进行管理的。所有的Python对象和[_a***_]都存放在一个私有堆中。解释器可以访问私有堆，而程序员不可以。将Pvthon堆空间中的内存分配给Pvthon对象的工作是由Python内存管理器完成的。
2、注意细节 区分优秀的程序员和一般的程序员的重要标准是对细节的注意度。实际上，这也是区分所有行业的标准。如果对工作中所有微小的细节注意不够，你的工作成果就会变得很不足。
3、阶段三：前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
4、学习C语言或者python语言 python语法更加简单简洁易学，而且有各种强大的库，扩展库，可过程可对象，如果是为了通过编程这一手段来迅速的做出有用、实用的程序和界面，可以学python。
5、阶段一：Python开发基础 Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
6、由于我们是零基础学习python的，对于python的入门 首先会学习python基础语法，面向对象编程与程序设计模式的理解、python数据分析基础、python网络编程、python并发与高效编程等等。
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