0 시스템 버전 Ubuntu16.04
1 시스템 업데이트(속도가 매우 느립니다. 후속 설치에 영향을 미치는지 확인하려면 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.)
sudo apt updatesudo apt upgrade
2 Python 기본 개발 패키지 설치
sudo apt install -y python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran vim
3 Anaconda를 다운로드하고 터미널에서 설치를 실행합니다. 프롬프트에 따라
chmod 777 Anaconda.shsudo ./Anaconda.sh
4 Anaconda를 설치한 후 자동으로 환경 변수를 추가하도록 선택할 수 있습니다. 터미널의 Python 입력이 Anaconda 버전이 아닌 경우 적절하게 수정할 수 있습니다. 환경 변수를 확인하십시오. Python이 /usr/bin에서 검색되면 소프트 링크이므로 원래 소프트 링크를 삭제하고 그런 다음 아래에 Anaconda를 가리키는 새 항목을 만듭니다.
-s ~/anaconda2/bin/python /usr/bin/python
5 터미널에서 conda를 실행하려면 환경 변수를 추가하지 않은 경우 환경 변수를 직접 추가할 수 있습니다. ~/.bashrc를 편집하고 환경 변수를 추가한 다음(아래 참조) 소스를 추가합니다. ~/.bashrc 또는 터미널을 다시 시작하세요
export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH
이것은 또한 이전 단계의 문제를 해결합니다. Python 버전은 Anaconda 버전입니다(이전 단계의 솔루션보다 더 편리합니다).
6 변경 후 설치된 모듈을 터미널에서 볼 수 있습니다
conda list
7 공식 홈페이지에서 pycharm을 다운로드하고 압축을 푼 후 실행한 후 대시에서 해당 애플리케이션을 검색하여 끌어옵니다. 작업 표시줄을 아이콘으로 표시합니다.
tar -xvf pycharm-community-2017.1.4.tar.gz cd pycharm-community-2017.1.4/bin ./pycharm.sh
8 tensorflow와 keras를 설치하고 테스트합니다.
sudo pip install tensorflowsudo pip install keras python -c "import tensorflow"python -c "import keras"
9 백엔드를 theonad로 전환합니다. 구성 파일을 찾습니다. $HOME/.keras/keras.json
,把<span class="hljs-attribute">backend</span>
字段的<span class="hljs-value"><span class="hljs-string">tensorflow</span></span>
改为theano
위 내용은 Ubuntu14.04는 Anaconda 기반 Keras를 설치하고 백엔드를 Theano로 전환합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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