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Python持续点火,跟进还是观望 [复制链接]

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Python这把火,到底烧了多久了?

近日,李笑来带着他的Python编程书,一路狂收Star、Fork,火速登顶GitHubTrending榜,直接C位出道。

币圈大佬也玩Python?或者,换句话说——

Python,怎么又是你?

早在年,知乎上就有人提问“为什么Python现在越来越火了?”而这个问题直到今天也依旧有人在问在答——

Python怎么就越来越火了?

踏着人工智能和区块链技术的东风,凭借低门槛的优势,手握算法及大数据优势,Python的一把火算不得意外,端的是天时地利人和。再论及Python眼下的就业情况,offer在此前发布的相关报告中就其整体局势进行了分析:

整体而言,Python人才市场的未来看起来较为乐观:一方面,Python在人工智能、数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域的应用越来越普遍。同时,深度学习领域仍有很大的发展空间,Python社区的活跃度和普及率也是其它新型AI语言难以超越的。因此,只要AI的大趋势在,Python人才在互联网行业就总有一席之地。

从小众语言到大热主流,一时间Python席卷了TIOBE、PYPL等各大编程语言榜单:“Python登顶”、”主流Java、C++惨遭嫌弃,Python势头迅猛“等各类分析报道层出,Python怎么看都实现了“地位”上的完美逆袭。

TIOBE3月编程语言排行榜Top20

Python?再见!

“实烦,怎么天天都在吹Python?“Python真有这么好吗?“我不管,Java/PHP/C++……才是最棒的语言!“Python?再见!”……

于Python而言,上窜的力道越猛,质疑的声音也就越大:被寄予“新霸主”厚望的Python真的有希望成为我们的未来吗?

事实上,早在此前,很多高薪行业都纷纷在招聘JD中,打上了“熟悉Python优先”这样的招聘条件。根据央广网报道,年中国人工智能核心产业规模已达到亿元,在年中,科技部副部长李萌表示将着重加快项目部署实施,强化基础研究,加大芯片、工具和平台等研发力度。因此在人工智能项目将实现规模化落地的前景之下,作为基础研发支持的Python语言,至少在国内的大环境中,应用需求也将进一步扩大。

Python,你好!

”恕我直言,似乎有点心动……“人类的本质是真香罢了……”所以,想入坑,下一步要怎么学?“网上找资料?稂莠不齐。纯啃书?茫无头绪。”

身陷技术圈高速迭代漩涡的程序员,最是懂得“终身学习”的奥义。但纵是小白友好式的Python,在沙漠淘金式的自学之余,总归还需要些“高手过招”——如果你想了解Python前沿应用和技术实践,作为技术潮流的推动者,CSDN为所有感兴趣的开发者提供了一个探讨和学习Python的契机。

4月13-14日,由CSDN主办的「Python开发者日」将于北京举行。届时,十余位来自阿里巴巴、IBM、英伟达等国内外一线科技公司的Python技术专家,以及数百位来自各行业领域的Python开发者将齐聚于此,共话Python。

大会议题除了运维、开发等大家熟知的Python应用领域外,还将重点围绕人工智能、云计算、大数据等新领域,为与会者分享Python在不同场景下的的应用优势和实战经验。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,讲师手把手教你轻松实现打怪升级。

日前,大会公布了完整讲师阵容,预告抢鲜敬请期待:

演讲嘉宾

魏贞原:IBM高级项目经理

个人介绍:《机器学习—Python实践》与《深度学习—基于Keras的Python实践》作者,世界强企业的数据分析团队Leader,主要负责银行客户的复杂系统开发,在Python的Web开发、数据分析、机器学习与深度学习方面有多年的实践经验。

演讲议题:Python在信贷领域的实践与应用

秦续业:阿里巴巴技术专家

个人介绍:阿里巴巴技术专家,Python爱好者。致力于将Pyhton生态和大数据计算进行结合,编写并开源了Mars框架。Mars是一个基于张量的超大规模的统一计算框架,支持使用NumPy的接口,对超大、多维数据进行计算。目前,正在尝试使框架兼容PandasDataFrame,以支持表类型数据计算。

演讲议题:用Mars来并行和分布式执行Numpy

张校捷:英伟达资深深度学习架构工程师

个人介绍:英伟达(NVIDIA)资深深度学习架构工程师,负责基于CUDA的深度学习框架的优化。目前主要使用的技术栈是作为深度学习框架后端的C/C++/CUDA,以及深度学习框架前端的Python,对主流的深度学习框架如PyTorch和TensorFlow比较熟悉,并对其在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)方面的具体应用有一定了解。

演讲议题:PyTorch自然语言处理实战

PyTorch作为一个基于动态图的深度学习框架,由于易于上手和运行效率高的特点得到了学术界和工业界广泛应用。而作为深度学习的一个重要研究方向,自然语言处理也得到了大家的广泛

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