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python 为什么流行

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tui ...

为什么 python 现在这么流行: Python在编程领域的占有率一直处于稳步上升之中,根据最新的数据,Python排名第六。前五名分别是Java、C、PHP、C++ 和 VB. 作为一个很年轻的语言,Python的位置已经相当令人振奋了。随着微软将Python纳入.Net 平台,相信Python的将来会更加强劲发展。
Python 很可能会成为.Net平台快速开发的主流语言!

为什么Python做后台,Socket连接到前台GUI的架构不流行: 客户对gui需求不同, 普通的wxpython. pyqt都可以满足了
复杂的, 特别是当移值vb/delphi程序时, wxpython, pyqt之类,其实是非ms系的都不怎么样.

如果你愿意, 可以使用cpython 调用http://python.net + windows forms , 不过在低配机器上慢些.

如果是chrome方案,现在也有cefpython可用

...而言 Python 的需求高吗,除 C++ 外还有哪些流行的编程语言?: 熟悉金融工程的人都知道,金融工程需要学习许多软件和编程语言,一般的选择是
matlab,C++,再加上一种统计或计量软件,如SAS、Eviews、SPSS、stata等,但是金
融工程同时还要学习许多艰深的数学知识,需要学习的数学除了一般的高等数学外还包
括测度论、随机过程、鞅过程、偏微分方程等等,更不用说还要学习经济和金融方面的
大量知识。如此多需要学习的东西吓跑了一大堆人,也不符合现代科学越来越细化、专
业化的要求,学的太多,学习时间不够,导致很难深入金融工程内部,更别谈创新了。
有鉴于此,我们有必要研究怎么把宝贵的时间用在数学基础知识和经济金融领域知识上
面,至于工具软件和编程语言,能简化尽量简化,毕竟我们又不做程序员,没必要学的
太深。其中统计或计量软件中最强大的无疑是SAS,那么,能不能用一种工具代替或者
近似代替matlab、C++和SAS三者呢?完全地代替显然是不现实的,只能尽可能地从最大
程度上代替它们,我的选择是python。

python是一种动态编程语言,语法很简洁,某种程度上类似于matlab和SAS,结合
python的几种强大的科学计算类库:NumPy(主要是数学基础方面的)、SciPy(数值计
算上很强大,包含NumPy)、SymPy(符号运算库)、matplotlib(绘图库)、
Traits(程序界面库)等,可以近似地替代matlab、C++和SAS三者。原因在于:

第一,python首先是一种完整的动态编程语言,虽然执行效率比不上C++,但是开发效
率远远高于C++,学习成本较小,对于金融工程这种专业来讲比C++更加合适,毕竟我们
自己做模型的时候更在乎的是如何快速实现模型,而不是模型运行快几秒钟,当然对于
金融方面的大规模产品,还是用C++更加合适,这就是程序员的事情了,我们一般不会
去编写几万行代码的程序。从这个方面来讲,python可以代替C++。

第二,python利用NumPy、Pandas、SciPy、SymPy、matplotlib等类库,可以完成
matlab 90%以上的功能,欠缺的只是极特殊的函数。而且这些都是免费的,中国现在虽
然盗版很严重,但是明显正在向正版化的方向发展,以后谁保证能得到免费的matlab?
这些类库也在一直发展中,超过matlab只是时间问题。不仅如此,python利用它的界面
库做程序界面是非常方便的,用的VB的都还记得可视化编程的爽快,python也可以实
现,而且可以实现的更好,这是matlab远远不足的地方。利用这个功能,我们可以用
python做好程序后发布给其他人使用,就像使用word这种程序一样,这种方便程度是目
前matlab远远不及的。再比如我们要抓取网上的一些数据,利用matlab就比较麻烦,而
利用python就极为简单。python可以大大加快我们研究的自动化程度和简单程度,需要
的只是好好学习一段时间python而已。

第三,python代替SAS。这个方面其实python没有明显的优势,在统计功能上比不过
SAS,但是利用python的好处在于:我们不需要再次学习SAS语言,特别是对于金融工程
专业来讲,没有那么多时间和必要性去学习SAS,我们又不是搞专业数据统计的。SAS的
大部分功能python都可以实现,不过实现起来比SAS困难一些,对于金融工程专业的人
来说,选择SAS还不如选择python+Eviews的组合,Eviews是非常简单,几乎不需要学
习。python的学习比较简单,也非常值得。

选择python的最大好处在于可以节省学习的时间,而且弹性较强,可以适应未来多变的
需求。剩下的时间不如去好好研究下怎么在金融工程理论与应用方面创新,就不需要浪
费时间在学习工具上了。

百度paddle会和python一样,成为最流行的深度学习引擎吗: 1)Caffe具有出色的CNN实现功能的开发语言,在计算机视觉领域,Caffe仍然是最流行的工具包。Caffe的开发语言支持C++和Cuda,速度很快,但是由于一些历史性的遗留架构问题,它的灵活性不够强。而且对递归网络和语言建模的支持很差。Caffe支持所有主流开发系统,上手难度属于中等水平。

2)TensorFlow是一个理想的RNN
API实现,它使用了向量运算的符号图方法,使得开发的速度可以很快。TensorFlow支持的比较好的系统只有各种Linux系统和OSX,不过其对语言的支持比较全面,包含了Python、C++和Cuda等,开发者文档写得没有Caffe那么全面,所以上手比较难,在性能方面,也不如Caffe及PaddlePaddle。

3)Torch没有跟随Python的潮流,反而选择了C语言实现,用Lua语言进行封装。Torch对卷积网络的支持非常好,运行在C++、C#和Jave等工业语言的速度较快,也不需要额外的编译。但是它的上手难度也很高,对初学者缺乏规范的例子,而且需要先迈过Lua的门槛,这对初学者是很大的障碍。

4)而此次百度的PaddlePaddle性能优先并兼顾灵活,通过使用GPU异构计算来提升每台机器的数据处理能力,获得了业内“相当简洁、设计干净、稳定,速度较快,显存占用较小”等好评。

而在关键的进入门槛上,相比Google TensorFlow和Facebook
Torch,PaddlePaddle的上手难度低得多,且拥有非常优秀的业界特征,包括NLP和推荐等应用场景、对RNN很好的支持、高质量代码、以及分布式训练等,已经足以满足大多数AI场景的需求。且PaddlePaddle更加务实,可解决实际问题。

据徐伟介绍,PaddlePaddle将在本月底发布最新版本,全面支持Mac操作系统、以及Cuda8.0和GCC5.4,同时进一步优化了安装过程,可以帮助更多开放者更好地“上手”。

有哪些 r 语言流行的包的功能是 python 没有对应的包的: Shiny是R中的一种Web开发框架,使得R的使用者不必太了解css、js只需要了解一些html的知识就可以快速完成web开发,且shiny包集成了bootstrap、jquery、ajax等特性,极大解放了作为统计语言的R的生产力。使得非传统程序员的R使用者不必依赖于前端、后端工程师就可以自己依照业务完成一些简单的数据可视化工作,快速验证想法的可靠性。

目前市面上最流行的Python IDE是哪一款?有什么优点: 用过idle,vs+python,spyder,eclipse+pydev。但是最好的还是pycharm,代码补全,风格检查都是极好的。
前几天更新qt,发现qt creator也支持python了,可以尝试。
如果不喜欢过于笨重IDE,配置下sublime也挺好用的,或者vim。

百度Paddle会和Python一样,成为最流行的深度学习引擎吗: 百度 PaddlePaddle

在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前,我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle。

Paddle其实已经有多年历史了。早在 2013
年,百度就察觉到传统的基于单GPU的训练平台,已经无法满足深度神经网络在搜索、广告、文本、语音、图像等领域的训练需求,于是在徐伟的带领下开始搭建Paddle——一个多机并行的CPU/GPU混布的异构计算平台。Paddle从最早的开发到如今的开源,就一直以大规模数据处理和工业化的要求不断改进。我们可以看到PaddlePaddle有很多优异的特性。

Github上介绍,PaddlePaddle有以下特点:

· 灵活

PaddlePaddle支持大量的神经网络架构和优化算法,支持任意复杂RNNs结构,高效处理batch,无需数据填充。简单书写配置文件即可实现复杂模型,比如拥有注意力(Attention)机制、外围记忆层(External
Memory)或者用于神经机器翻译模型的深度时序快进网络。

· 高效

为了利用异构计算资源的能力,PaddlePaddle中的每一级都会进行优化,其中包括计算、内存、架构和通信。以下是几个例子:

1.使用SSE/AVX内联函数、BLAS数据库(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定制化的CPU/GPU Kernal来优化数学运算。

2.高度优化RNNs网络,在没有Padding的情况下,也能处理不同长度的序列。

3.优化的本地和分布式训练,同时支持高纬稀疏模型。

· 可扩展

有了PaddlePaddle,使用多个CPU和GPU以及机器来加速训练可以变得很轻松。 PaddlePaddle能通过优化通信,获得高吞吐量和性能。

· 与产品的连接

PaddlePaddle的部署也很简单。在百度,PaddlePaddle已经被用于产品和服务中,拥有大量用户。应用场景包括预估外卖的出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等等。

在PaddlePaddle简单、可扩展的逻辑下,徐伟评价说:“这将使工程师们能够快速、轻松地将深度学习技术应用到他们的产品当中,我们想让更多的人使用人工智能,人工智能对于我们的未来生活是非常重要的。”

perl和python那个比较流行?: 在linux管理方面,简称运维,perl应该说强于python但是在其他方面,比喻说web框架,数据挖掘方面,python完胜

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