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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更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 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在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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