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作为一名研究生,您用Python编写算法。我认为你想发展大数据和人工智能。
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!Apachespark是一个大数据处理框架,计算速度快,使用方便,支持复杂分析,有可能取代MapReduce。
尽管Python在机器学习和人工智能方面有很好的应用,但Python有一个很大的缺陷。它不支持分布式计算,但这并不重要。Spark提供了一个优秀的Python接口pyspark。有了它,python在分布式计算和流计算方面有了很大的改进。
另外,spark的核心RDD弹性分布式数据集与Python中panda的数据帧非常相似,可以很容易地相互转换。因此spark赋予Python以分布式方式处理大型数据集的能力。
Python有许多强大的web后端框架,如Django、flash等。学习这一点可以巩固Python的基础,并使用Python的高级用法,如装饰器、类、魔术方法、数据库等。
您不能总是在一台机器上使用该型号。您可以在大数据框架和网站中部署模型。这要求您了解后端和分布式计算。学习这两个方面,不仅可以提高python的水平,也可以让你在未来的大数据和人工智能领域发力。
python可以控制硬件吗?为什么?是的,现在我正在公司做一个与创客教育相关的产品,使用micropypthon和esp32。我在开发过程中总结的一些东西都写在我的博客上,我可以用搜索引擎搜索e-maker阵营,里面有我写的相关文章