福州鼓楼区Python培训怎么收费

Python课程介绍
1、Python核心编程
课程内容：Python语言基础、Linux、MySQL、项目实战

2、全栈开发

课程内容：Web编程基础、Flask框架、Django框架、Tornado框架、项目实战

3、网络爬虫

课程内容：数据爬取、Scrapy框架项目、分布式爬虫框架、项目实战

4、人工智能

课程内容：数据分析、机器学习、深度学习、项目实战及考核

其他课程：web培训

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十个受欢的迎机器学习 Python 库

1. Pipenv

Pipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目，旨在将其他软件包(例如 npm 和 yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理 requirements.txt 文件，并且不用确保依赖版本的可复现性。通过 Pipenv，你可以在 Pipfile 中指定依赖项。该工具可生成一个 Pipfile.lock 文件，使你的构建更具确定性，避免产生难以查找的 Bug。

当然，Pipenv 还有很多其他特性，并且有棒的技术文档，因此，先确保检查完毕，然后在你的 Python 项目中使用它。

2.PyTorch

Facebook 的深度学习框架 PyTorch 是今年欢迎的库之*。

PyTorch 源于 Torch 框架，同时改善了 Torch 框架，而且 PyTorch 基于 Python 语言。过去的几年，人们一直用 Python 做数据科学的研究，PyTorch 的出现加快了深度学习的普及。

值得注意的是，由于实现了动态计算图范式， PyTorch 已经成为众多研究人员的选框架之*。当使用 TensorFlow、CNTK 或者 MXNet 等框架编写代码时，你*首先定义一个称为计算图的东西。计算图制定了代码将要运行的所有操作，然后代码会被被编译并利用框架优化，以便在 GPU 上更快地并行运行。这个范式被称为静态计算图，它很棒，因为你可以利用各种优化，并且图形一旦构建完成就能运行在不同的设备上。然而，在诸如自然语言处理等任务中，「工作量」往往是可变的：将图像喂给算法之前，你可以把图像调整到固定的分辨率，但相同的操作不能适用于语句，因为句子的长度是变化的。这正是 PyTorch 和动态图的优势所在，让开发者在代码中使用标准的 Python 控制指令，图形在执行时被定义，给予开发者很大的自由，这对于多任务来讲是必不可少的。

当然，PyTorch 可以计算梯度(就像其他深度学习模型一样)，而且非常快，可扩展性强，所以值得一试。

3.Caffe2

虽然听起来很不可思议，但今年 Facebook 发布了另一个伟大的深度学习框架 —— Caffe2。

原始的 Caffe 框架广泛使用了多年，它凭借无与伦比的性能和经过测试的代码库而闻名。然而，近期深度学习的发展趋势让该框架在某些方面停滞不前。Caffe2 则是让 Caffe 跟上潮流的一次尝试。

Caffe2 支持分布式训练、部署(即使是在移动平台上)，新的 CPU 和支持 CUDA 的硬件。PyTorch 可能更适合做研究，而 Caffe2 更加适合大规模部署，就像在 Facebook 上看到的那样。

另外，你可以在 PyTorch 里构建并训练模型，同时用 Caffe2 部署!这不是很棒吗?

4.Pendulum

Pendulum 的优势之*在于，它是 Python 标准 datetime 替代品，因此你可以轻松地将其与现有的代码集成，并且在你需要的时候才使用它的功能。Pendulum 的作者特别注意时间分区的处理，默认在每个实例中时间分区是可用的，并且以 UTC 计时。你也可以获得扩展 timedelta 来简化 datetime 的计算。

与其他库不同的是，Pendulum 努力让 API 具有可预测的行为，所以你该知道期望什么，如果你正在做与 datetime 相关的工作，那么 Pendulum 能让你工作得更加开心。详细信息请查看文档：https://pendulum.eustace.io/docs/

5.Dash

如果你做与数据科学相关的工作，会使用到诸如 Pandas 和 scikit-learn 等 Python 生态系统中的工具，用 Jupyter Notebooks 管理工作流程。但是，你如何向那些不知道怎样使用这些工具的人分享你的工作呢?你该怎样构建一个交互界面，使人们可以轻松地处理数据，并让整个过程可视化?过去，你需要一个专业的 JavaScript 前端团队来构建这些 GUI。而现在，你不再需要了。

Dash 是一个可构建 Web 应用，尤其是数据可视化 Web 应用的纯 Python 开源库。它建立在 Flask、Plotly 和 React 之上，并提供这几个框架的函数抽象接口，从而开发者不必学习这些框架，gao效开发。这些应用程序可在浏览器和移动设备中使用。

如果你想了解更多 Dash 的信息，请查阅 https://pendulum.eustace.io/docs/

6.PyFlux

Python 中有许多库可用于做数据科学和机器学习，但当你的数据点是随着时间变化而变化时(例如股票数据)，这就不一样了。

PyFlux 是专门针对时间序列开发的 Python 开源库。时间序列研究是统计学和经济学的子领域，其目的是用于描述时间序列的行为(in terms of latent components or features of interest)，同时也预测时序未来的行为状态。

PyFlux 允许使用概率的方法对时间序列建模，并且实现了几个时间序列模型，如 GARCH。

7.Fire

在通常情况下，你需要为你的项目制作命令行界面。除了传统的 argparse，Python 还有一些很棒的工具，比如 Click 或者 docopt。谷歌今年宣布的 Fire 则采用了不同的方法来解决这个问题。

Fire 是一个开源库，可以为任何 Python 项目自动生成一个命令行界面。你几乎不需要编写任何代码或者文档，你只需要调用一个 Fire 方法并把它传递给你想要的命令行界面：一个函数、一个对象、一个类、一个库，甚至不传递任何参数(这会使你的整个代码进入命令行界面)。

请阅读指南来了解它的工作原理：https://github.com/google/python-fire/blob/master/docs/guide.md。

8.imbalanced-learn

在理想情况下，我们有平衡的数据集，然后非常顺利地训练模型。不幸的是，现实不是这样的，某些任务的数据集非常不平衡。例如，预测信用卡中的交易行为时，绝大多数(+99.9%)的交易是合法的。如果按照这样的方式训练算法，会得到很糟糕的结果，所以在使用这些类型的数据集时要非常小心。

幸运的是，这个问题已经被充分地研究，也存在着各种各样的技术来解决该问题。imbalanced-learn 是一个 Python 库，它提供了相关的技术来解决数据不平衡的问题。另外，它和 scikit-learn 兼容，并且是 scikit-learn-contrib 项目的一部分，非常有用。

9.FlashText

在数据清理工作中，你需要搜索文档并替换特定的内容，这通常用正则表达式完成。但有时候会出现这样的情况：你需要搜索成千上万的数据，然后采用正则表达式的方式会变得非常缓慢。

FlashText 是个更好的选择。作者在初的基准测试中，FlashText 使整个操作的运行时间大大缩短：从 5 天降到 15 分钟。FlashText 的优点在于无论搜索条件有多少，运行时间都是一样的，而随着搜索条件的增加，正则表达式的运行时间几乎呈线性增长。

FlashText 证明了算法和数据结构设计的重要性，即使对于简单的问题，更好的算法也能够轻松超越在快 CPU 上运行的朴素实现。

10. Luminoth

图像无处不在，理解其内容对于很多应用程序来说非常重要。庆幸的是，由于深度学习的进步，图像处理技术有了很大的进步。

Luminoth 是一个用 TensorFlow 和 Sonnet 构建的开源的计算机视觉 Python 工具包。它可直接支持物体检测，背后支持的模型是 Faster R-CNN。

但是，Luminoth 不仅能实现特定的模型，同时它还建立在模块化和可扩展基础之上，所以你可以直接定制它现有的部分，或者用新的模型扩展它，用于处理不同的问题，尽可能地重复利用代码。它提供了可轻松构建深度学习模型的工具：将数据转换为合适的格式反馈给各种流程中，例如用于增强数据、在一个或者多个 GPU (使用大型数据集时*进行分布式训练)上训练、运行评估指标。

此外，Luminoth 直接与 Google Cloud 的机器学习引擎集成，即使你没有强大的 GPU，也能在云端训练。