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算法与数据
1、算法和数据是计算机语言的最底层逻辑，其实也是我们这个世界的底层逻辑之一。从数据到算法 算法可以总结，甚至可以发明，但你数据不行。数据就像你我平时工作和实践中的经验积累。
2、人工智能的算法按照模型训练方式和解决任务的不同可以分为好几类，其中需要考虑的因素包括数据本身的数量、质量和特点，具体业务场景中的问题，计算时间及精度要求等。
3、算法：是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。 数据结构：指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
4、在计算机中，数据可以为文字、图像和各种符号。算法效率的度量对于算法效率的度量，可以用事后统计法。空串和空格串的区别在计算机中，空串和空格串实质上是不同的字符串。
5、数据只是基础，如何建构起有效的算法、模型比数据本身更重要，最起码对目前而言是这样的。
初学python,感受和C的不同
c语言和python的区别主要体现在：内存管理、应用、复杂度、测试和调试难度、学习难度。内存管理 Python使用自动垃圾收集器进行内存管理。在C语言中，程序员必须自己进行内存管理。
C和Python的主要区别在于它们的语言类型、编译方式和应用场景。C是一种编译型语言，而Python是一种解释型语言。详细解释：语言类型 首先，C语言是一种静态类型的编译型语言。
这两种编程语言比较，Python语言更值得学。Python的优势 Python的优势在于其易学性和应用广泛性。对于来说，Python是一个非常好的起点，可以帮助初学者快速掌握编程的基本概念和实践技能。
对python学习的总结怎么写
repr或‘x’：创建一个字符串，以合法的Python表达式的形式来表示值。长字符串： 如果字符串太长，可以用三个引号来代替普通的引号。或者在每行末用/转义换行符。
实验总结：总结本次实验的收获、不足之处以及未来的改进方向。 参考文献：列出本次实验涉及的参考资料、书籍或网站等。
强类型则是意味着你不能将一个string当成一个int来用，除非你显式地转换它。
学习python，我首先根据自己完全代码零基础的情况下，为什么学习Python作为核心问题，进行了一个自我定位以及目标定位，我认为只要有一个目标，那么就找去打成目标就行了。
最近挤出时间，用python在kaggle上试了几个project，有点体会，记录下。EDA，也就是[_a***_]据进行探索性的分析，一般就用到pandas和matplotlib就够了。
全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。
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