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我会砌砖了,并且是全世界最会砌砖的人离盖出摩天大楼还有多远?
我掌握数学符号的运算了,并且是全世界最会进行计算的人
我离成为高斯还有多远?
编程语言只是工具,背后的思想才是最有价值的
人类的知识,可以分为术和道
术是技艺,道是思想
术是道的实现
术可以是精致,没有道,就称不上伟大
也许你现在觉得Python或者别的语言很复杂,觉得精通Python很厉害
当你掌握了一门编程语言,向外看,你会发现,这个世界比你想象的大
我以前觉得我会写个爬虫厉害得不行,然后上大学,看看书,系统地学习后,我就知道自己的短视了
单说,我理解快排算法的时候,我就觉得这好厉害
人遇到觉得复杂的事物,会不自觉夸大
后来,我学了信息论的知识之后,又觉得香农真的厉害,理解世界的维度高出别人一个维
用熵可以完美解释为什么快排比冒泡快
每次快排的递归,都在降低原数列的熵,每次操作都有相比于冒泡排序更多的“信息”保存了下来
未排序的数据分布的可能性(自由度)在减小
冒泡基本上每次操作都是独立的,熵减小速度很慢
从而也可以理解,对于一个长度为n的随机数列排序,复杂度至少为O(n)
举这个例子只是想说,有时候我们是想的太多,书看的太少,才会有错误的认识。 搞个和 Python2 以及 Python3 都不兼容的 Python4 Make a better Python. 可以理直气壮地告诉他们:还是php大法好 某日,你成为了“世界上最精通python的人”,然后你来到了知乎用python证明了自己是“世界上最精通python的人”。 可以考虑去Google面上十轮然后入职Dropbox 写一个能找出全世界所有黄网的脚本, 你想多了,这玩意还有待开发,精通是不可能的。 精通Python,不知道你指的是单纯的Python的语法还是各种Python的库啊实际应用之类。客观上说,解决问题的思想更加重要,语言只是一种工具而已,绝大多数的程序员都是同时会集中开发语言的。回到问题上来吧,熟悉Python可以干什么啊,做数据分析(要有数学统计学基础),做网站(对计算机网络等知识要熟悉),写爬虫(对网页的前后端要有了解),做算法研究(这个就算了吧)。综上,你只会Python,就算你是精通它,似乎也做不了什么啊 扒光网上所有的美女(靓图)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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