新手学python用什么书
于我个人而言,我很喜欢Python,当然我也有很多的理由推荐你去学python.我只说两点.一是简单,二是写python薪资高.我觉得这俩理由就够了,对不对.买本书,装上pycharm,把书上面的例子习题都敲一遍.再用flask,web.py等框架搭个小网站..完美...(小伙伴们有问到该学python2.7还是3.X,那我的答案是:目前大多数实际开发,都是用2.7的,因为实际项目开发有很多依赖的包,都只支持到2.7,你用3.X干不了活.那你能怎么办.所以不需要纠结.等3.X普及,你写的2.7代码,都可以无痛移植,妥妥的不用担心.)
推荐课程:Python教程。
第一个,个人认为《Python学习手册:第3版》是学习语言基础比较好的书了.
《Python学习手册(第3版)》讲述了:Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习《Python学习手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。
《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外,每章还包括一个头脑风暴:这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分,配合以实用的练习题和复习题,让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。
《Python学习手册(第3版)》包括:
类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型:数字、列表和字典等。
语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象,以及Python一般的语法模型。
函数——Python基本的面向过程工具,用于组织代码和重用。
模块——封装语句、函数以及其他工具,从而可以组织成较大的组件。
类和OOP——Python可选的面向对象编程工具,可用于组织程序代码从而实现定制和重用。
异常和工具——异常处理模型和语句,并介绍编写更大程序的开发工具。
讨论Python 3.0。
《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解,从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python,《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。
第二个,《Python基础教程(第2版·修订版)》
也是经典的Python入门教程,层次鲜明,结构严谨,内容翔实,特别是最后几章,作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中,并以模板的形式介绍了项目的开发过程,手把手教授Python开发,让读者从项目中领略Python的真正魅力。这本书既适合初学者夯实基础,又能帮助Python程序员提升技能,即使是Python方面的技术专家,也能从书里找到耳目一新的内容。
第三个《“笨办法”学Python(第3版)》
是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的初学者使用。这本书结构非常简单,其中覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,以及一些比较高级的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲授到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。
【大牛评价】hardway(笨办法)比较适合起步编程,作为Python的入门挺不错。
第四个,在这里给大家推荐最后一本《集体智慧编程》
本书以机器学习与计算统计为主题背景,专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源,如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息,并得出有用的结论,通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息,以便创造新的用户价值和商业价值。
全书内容翔实,包括协作过滤技术(实现关联产品推荐功能)、集群数据分析(在大规模数据集中发掘相似的数据子集)、搜索引擎核心技术(爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等)、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术(垃圾邮件过滤、文本过滤)、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
“太棒了!对于初学这些算法的开发者而言,我想不出有比这本书更好的选择了,而对于像我这样学过Al的老朽而言,我也想不出还有什么更好的办法能够让自己重温这些知识的细节。”
——Dan Russell,资深技术经理,Google
“Toby的这本书非常成功地将机器学习算法这一复杂的议题拆分成了一个个既实用又易懂的例子,我们可以直接利用这些例子来分析当前网络上的社会化交互作用。假如我早两年读过这本书,就会省去许多宝贵的时间,也不至于走那么多的弯路了。”
——Tim Wolters,CTO,Collective Intellect
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要实现PHP结合AI进行文本纠错与语法优化,需按以下步骤操作:1.选择适合的AI模型或API,如百度、腾讯API或开源NLP库;2.通过PHP的curl或Guzzle调用API并处理返回结果;3.在应用中展示纠错信息并允许用户选择是否采纳;4.使用php-l和PHP_CodeSniffer进行语法检测与代码优化;5.持续收集反馈并更新模型或规则以提升效果。选择AIAPI时应重点评估准确率、响应速度、价格及对PHP的支持。代码优化应遵循PSR规范、合理使用缓存、避免循环查询、定期审查代码,并借助X

用户语音输入通过前端JavaScript的MediaRecorderAPI捕获并发送至PHP后端;2.PHP将音频保存为临时文件后调用STTAPI(如Google或百度语音识别)转换为文本;3.PHP将文本发送至AI服务(如OpenAIGPT)获取智能回复;4.PHP再调用TTSAPI(如百度或Google语音合成)将回复转为语音文件;5.PHP将语音文件流式返回前端播放,完成交互。整个流程由PHP主导数据流转与错误处理,确保各环节无缝衔接。

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选择合适的PHP框架需根据项目需求综合考虑:Laravel适合快速开发,提供EloquentORM和Blade模板引擎,便于数据库操作和动态表单渲染;Symfony更灵活,适合复杂系统;CodeIgniter轻量,适用于对性能要求较高的简单应用。2.确保AI模型准确性需从高质量数据训练、合理选择评估指标(如准确率、召回率、F1值)、定期性能评估与模型调优入手,并通过单元测试和集成测试保障代码质量,同时持续监控输入数据以防止数据漂移。3.保护用户隐私需采取多项措施:对敏感数据进行加密存储(如AES

使用Seaborn的jointplot可快速可视化两个变量间的关系及各自分布;2.基础散点图通过sns.jointplot(data=tips,x="total_bill",y="tip",kind="scatter")实现,中心为散点图,上下和右侧显示直方图;3.添加回归线和密度信息可用kind="reg",并结合marginal_kws设置边缘图样式;4.数据量大时推荐kind="hex",用

1.PHP在AI内容推荐系统中主要承担数据收集、API通信、业务规则处理、缓存优化与推荐展示等角色,而非直接执行复杂模型训练;2.系统通过PHP收集用户行为与内容数据,调用后端AI服务(如Python模型)获取推荐结果,并利用Redis缓存提升性能;3.基础推荐算法如协同过滤或内容相似度可在PHP中实现轻量级逻辑,但大规模计算仍依赖专业AI服务;4.优化需关注实时性、冷启动、多样性及反馈闭环,挑战包括高并发性能、模型更新平稳性、数据合规与推荐可解释性,PHP需协同消息队列、数据库与前端共同构建稳

PHP开发AI文本摘要的核心是作为协调器调用外部AI服务API(如OpenAI、HuggingFace),实现文本预处理、API请求、响应解析与结果展示;2.局限性在于计算性能弱、AI生态薄弱,应对策略为借力API、服务解耦和异步处理;3.模型选择需权衡摘要质量、成本、延迟、并发、数据隐私,推荐使用GPT或BART/T5等抽象式模型;4.性能优化包括缓存、异步队列、批量处理和就近区域选择,错误处理需覆盖限流重试、网络超时、密钥安全、输入验证及日志记录,以确保系统稳定高效运行。
