人工智能（AI）作为一项颠覆性的技术，正日益在各个领域展现出巨大的潜力和影响力。在AI开发中选择适合的编程语言至关重要。本文将探讨为什么Python成为开发AI的主流语言，同时分析Java系列和Ruby在这个领域的局限性。
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
Python，一门语言，一种工具，一个平台，深的一批人喜欢和力挺！ 机器学习很火，Python做机器学习已构建成一个完整的生态系统了。 本文对Python做机器学习的生态系统做个简介。 1 Pytho
本号已有原创文章200+篇，以DevOps为基石，洞察研发效能全貌，涵盖从需求管理到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员，还是运维人员，在这里您都可以有所收获，同时深入理解其他角色的工作内容，共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注，有任何问题可发送私信~
Invest模型是一个生态系统服务和权衡的综合评估模型，旨在通过模拟不同土地覆被情景下生态系统物质量和价值量的变化。它提供了多种生态系统服务功能评估，包括了淡水生态系统评估、海洋生态系统评估和陆地生态系统评估三大板块。其中陆地生态系统评估包括了生物多样性、碳储量、授粉等多种模型。
生态系统（Ecosystem）原本是一个生物学术语，意思是由一些生命体相互依存、相互制约而形成的大系统，就像我们学生时代在生物学课堂上学到的那样。隐喻无处不在，人们把这个术语移植到了 IT 领域中来，比如我们常说的“软件生态系统”，实际上，这个问题涉及到所谓“巨型系统”、“复杂系统”、“异构系统”等等，那么——
当前众多学科的科学研究都依赖于计算机，比如气候、天气、大气化学、空间天气等的模拟都需要超算。模拟和观测都会产生的大量数据，分析这些数据同样需要强大算力的支持。科学家不仅需要相应的科学知识，还需要过硬的技术来处理、分析大量数据。
随着机器学习技术的迅速发展，Python已成为了机器学习领域最受欢迎的编程语言之一。Python以其简单易用、灵活性和丰富的生态系统等优势，在机器学习领域得到了广泛应用。
大家好！我是猫头虎博主。今天，我们将一同回顾Go语言自2009年发布以来的十年旅程。作为一种现代网络软件开发的开源编程语言和生态系统，Go语言已经走过了十个年头。我们会探讨它的发展、影响，以及它为编程世界带来的创新。搜索词条包括Go语言、编程生态系统、网络软件开发等。
Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，近年来得到了广泛的应用和认可。然而，随着技术的不断进步和行业需求的变化，Python编程也面临着新的挑战和机遇。
Python是一种多功能的编程语言，被广泛应用于各个领域。在数据分析和网站开发领域，Python具有许多独特的优势。
深度学习作为人工智能的一个重要分支，在过去十年中取得了显著的进展。PyTorch 和 TensorFlow 是目前最受欢迎、最强大的两个深度学习框架，它们各自拥有独特的特点和优势。
Mamba 是一个开源的 Python 包管理工具，它可以让你更轻松地安装和管理 Python 包。然而，Mamba 并没有被 Python 官方的包管理工具 pip 所接受。这是为什么呢？在这篇文章中，我们将探讨 Mamba 被拒绝的原因。
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感，但我们还是想要 Python。」 「人生苦短，我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。在过去的几年中，Python 也的确凭借其在易用性、生态等方面的优势一路高歌猛进，在很多编程语言排行榜中稳居前三。 但伴随着 Julia 等新势力的崛起，这种局面正在发生变化。在前段时间出炉的「Stack Overflow 2021 全球开发者调查报告」中，Python 受开发者喜爱程度仅排第六，而 Julia 则排在了
数据科学领域日新月异，在当今时代，用诸如“21世纪最性感的工作”和“数据是新的石油”等说法来强化数据科学，已经并不时髦了，取而代之的是更现实的商业问题和更理性的技术挑战，数据科学所面对的变化，就是这两个方面。因此，现在需要我们做的：(1)分析来自生产和实验的需求，(2) 云技术的快速应用。
选自：the Next Web 作者：Ari Joury 机器之心编译 编辑：袁铭怿 它哪里都好，就是不好用。 科技领域一直存在着一种「教派之争」。无论是关于不同操作系统、云服务提供商还是深度学习框架的利弊之争，只要喝上几杯啤酒，事实就会被抛到一边，人们就开始就像争夺圣杯一样，为他们支持的技术而战。 关于 IDE 的讨论似乎没有尽头，有些人喜欢 VisualStudio，有些人喜欢 IntelliJ，还有一些人更偏爱普通的旧编辑器，如 Vim。总有人说，爱用的文本编辑器往往会反映出用户的性格，这听起来似乎
前几年就流传着这样一种说法：Julia 会替代 Python，成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度，但作为科学计算方面的强大工具，Julia 优势已然显现，这意味着程序员的选择又多了一种。
2022 年，Charlie Marsh 用 Rust 编写了一个快速开源 Python 代码检查器。如今，Ruff 每周下载量达数百万次，Marsh 也体会到了开源的力量。
NumPy是一个强大、紧凑和表达力强的语法来访问、操作和计算向量、矩阵和高维数组的科学计算库。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
芽之家书馆主要目标为 IT 行业的教育、分享、实践，以及布道新技术。包括—— 1、新技术和教育趋势的大数据分析； 2、原创、翻译的开源新技术书籍、资料分享站点； 3、新技术的应用实践、开源； 4、新技术布道。
QT是一个跨平台的开发框架，提供了丰富的GUI库和工具，可以用于开发各种类型的应用程序，包括上位机应用。它支持多种编程语言，如C++、Python和QML，具有强大的绘图和图形处理功能，适用于需要跨平台支持和高度定制化的应用开发。另一方面，WinForms和WPF是专为Windows平台设计的框架，提供了简单易用的可视化编辑工具和控件库，适合快速开发传统的Windows桌面应用程序。它们利用.NET平台的强大生态系统和C#编程语言，提供了丰富的第三方库和组件，适用于需要与.NET集成和充分利用其功能的项目。选择QT还是WinForms/WPF取决于具体需求，如跨平台支持、界面定制化、学习曲线和开发团队的技能和经验等因素。
JuliaCon 2020 刚刚结束，华沙经济学院的教授和 DataFrames.jl 项目的维护者 Bogumił Kamiński总结了 Julia 语言的状态和生态系统，并宣称 Julia 终于已经达到生产环境就绪。
FastAPI是一个基于Python 3.6+的现代Web框架，它专注于高性能和易用性。FastAPI通过结合多种技术实现了出色的性能，包括异步编程、类型提示和自动文档生成。FastAPI基于Starlette框架，并且使用Pydantic库进行数据验证和转换，从而使RESTful API的开发变得更加容易。
最近，一种新形式的钓鱼软件专门攻击 Python 开发人员。攻击者通过伪造的 Python 包并使用常规的伪装技术，通过 W4SP Stealer 来感染开发人员的系统。W4SP Stealer 是一种用来窃取加密货币信息、泄露敏感数据并从开发人员系统收集凭据的木马工具。
Facebook的开源生态系统负责人，现任Rust Foundation的董事会主席Joel Marcey说：“ Facebook自2016年以来就接受了Rust，并在开发的各个方面都使用了Rust，从源代码控制到编译器。” “我们正在加入Rust基金会，以帮助贡献，改进和发展这种语言，这对我们和全球开发人员都变得如此宝贵。我们期待与其他基金会成员和Rust社区一起参与，使Rust成为系统编程及其他领域的主流选择语言。”
近年来，人工智能和机器学习成为了科技发展的热门话题。其中，Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于人工智能和机器学习领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Python在这些领域的应用也将继续发挥重要作用。
Hi,大家好！TIOBE 2024年04月份的编程语言排行榜已经公布，标题显示：PHP 是否正在失去其魔力？
翻译 & 整理 | 杨阳 出品 | AI科技大本营 日前，一篇发表在Medium上讨论TensorFlow和Python的文章引起了深度学习大牛Yann LeCun的注意。在这篇文章的作者看来，相较于TensorFlow，PyTorch感觉上更加Python（原文中的表达的是Pythonic），而且PyTorch在更多的模型中适用： “85%的模型只能与PyTorch一起使用，这点令人吃惊。只有大约8%的HuggingFace模型是TensorFlow所独有的，其余的可以同时用于两个框架。” 此外，在作者
Python是一种高级编程语言，它已经被广泛地应用于各种领域，如web开发、人工智能、数据科学等。然而，虽然Python具有强大的生态系统和易学易用的特性，但它在web开发领域的应用还相对不够广泛。
在这里，我们回顾几个基本的数组概念，展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
在一个设计良好的微服务生态系统里，微服务与基础设施之间是分离的。微服务与硬件、网络、构建和部署管道、服务发现和负载均衡都是分离的。它们都是微服务生态系统基础设施的组成部分。如何以一种稳定可靠的、可伸缩的、可容错的方式来构建、维护和标准化基础设施，是微服务运维的根本。
玩笑归玩笑，大家都知道最近算法岗面试不止是诸神黄昏了，已经发展到了灰飞烟灭的程度了（虽然有些夸张），贾扬清前些天也说过调参侠没有未来。
在当前场景中构建统一的统一全球机器学习和人工智能基础设施的平台时，整个技术栈上的编程过于复杂，需要一种创新且可扩展的编程模型，能够针对加速器和其他在人工智能领域中普遍存在的异构系统进行编程。这意味着需要一种具有强大的编译时元编程能力、集成自适应编译技术、在整个编译流程中具有缓存等特性的编程语言，而这些特性在现有语言中并不支持。
网络爬虫在当今信息时代扮演着至关重要的角色，它们能够自动化地抓取互联网上的信息，并且为各种应用提供数据支持。Lua和Python是两种常见的编程语言，它们都被广泛应用于爬虫的开发中。然而，在选择构建长期运行爬虫时，开发者往往会面临一个重要的问题：Lua还是Python更适合？
Python被广泛认为是数据科学中最好、最有效的语言。近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者。
Matplotlib 是 Python数据科学生态系统中非常重要的一个 Python库，是 Python可视化中使用最多，同时其他许多可视化库也是在这个基础上衍生或延展而来的。
摘要：Python是机器学习最好的编程语言之一，和R语言一样，很快将会成为学术和研究领域统治者。但为什么Python在机器学习领域如此受欢迎？ Mike Driscoll等五位Python专家和机器学习社区人士分享了他们的观点，下面就让我们一睹为快。 “ 编程是一项社交活动 ,Python社区已经认识到了这一点 ” GlyphLefkowitz（@ glyph） Python网络编程框架Twisted的创始人，在2017年荣获PSF社区服务奖 人工智能是一个覆盖面很广的词汇，它包含了当前计算机
Python语法简洁、优雅，易于理解和学习。它采用简单的语法结构和关键字，不需要繁琐的语法和复杂的记忆规则。与其他编程语言相比，Python的学习曲线更平滑，即使对于初学者来说，也能快速上手。以下是一个简单的Python代码示例：
大数据文摘出品 作者：Martin Reeves, Daichi Ueda, Claudio Chittaro 翻译：大力，田奥，姜范波 编辑：亭八 我们正在进入一个数字与实体混合的交叉路口。这样的新兴机会给实体业创造了一个有价值生态系统的新机会。 提到数字与实体的混合生态，不得不提到2017年6月16日，亚马逊宣布将以大约137亿美元的价格收购全食超市（Whole Foods），震惊了业界。因为这项亚马逊目前为止最大的收购意味着：其对传统有机增长商业的发展策略有了重大的转折。 对于亚马逊此举背后的策略分析
最近，一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题，具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算？气象业务该不该在线？
自从Facebook的创始人Adam D'Angelo开始效力于这个大量使用了PHP的网站，我就一直在想他要用Python而不是PHP来创造Quora所遇到的技术挑战。
1.Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）：
译者 虎说八道 本文转自云栖社区 Python网络编程框架Twisted的创始人Glyph Lefkowitz（glyph）： 编程是一项社交活动——Python社区已经认识到了这一点！ 人工智能
“平台”还是“生态”？面对复杂变幻的商业环境和快速迭代的技术潮流，是不断扩大企业的自建平台？还是融合或共建生态系统？企业数字化转型的道路需要更加明晰的风向标、对发展趋势的准确把握以及选准时机后的有力举措。
【导语】Python 里各种丰富的标准库、第三方库和模块成为其广受欢迎的原因之一。而 PyPI 就是大家想第三方库前先要安装的一个仓库。作为使用者，它可以帮我们查找 Python 社区开发和共享的软件；而作为开发者，可以用 PyPI 分发自己的软件。从 2003 年创建 PyPI 到现在，整个社区又是如何发展的？现状如何？有哪些有趣的发现，本文将与大家一起进行初步探索。
微生物组通过与复杂环境和其他生物的相互作用，促进多种生态系统功能和服务。然而到目前为止，大多数微生物组研究都是在个体宿主或特定的环境中进行的。这极大地限制了对微生物组及其在生态系统水平上的动态过程和功能的全面理解。我们建议利用生态系统生态学的理论和工具来研究整个生态系统中微生物的连通性及其与生物和非生物环境的相互作用，并研究它们对生态系统服务的贡献。自然和人为压力因素对生态系统的影响可能会对微生物组产生级联效应，并导致不可预测的结果，如新发传染病的暴发或互惠互动的变化。尽管微生物生态学取得了巨大的进展，但我们还没有研究整个生态系统的微生物群。这样做将为微生物组研究建立一个新的框架:生态系统微生物组学。分子和基因组技术的出现和应用，以及数据科学和建模将加速该领域的进展。
Rust 是一门神奇的编程语言，有非常好的 CLI 工具，比如 ripgrep 和 exa。像 Cloudflare 这样的公司正在使用并鼓励人们写 Rust 来运行微服务。Rust 编写的软件可能比 C++ 或 C 更安全、更小、更简洁。
arroyo[2] 是一个 Rust 实现的分布式流处理引擎，旨在高效地对数据流进行有状态计算。与传统的批处理不同，流处理引擎可以处理有界和无界的数据源，并在结果可用时立即输出。
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