小白也能寫演算法

❶ 小白入門：用什麼寫python

怎麼學python

俗話說得好，「摩天大樓從地起」，學習任何編程語言都一定要把該語言的基礎打牢，而怎麼打地基呢？秘訣只有一條：多敲代碼多敲代碼多敲代碼。學習前期建議找一本講python基礎的書或博客，把裡面的例題跟著操作一遍，在基礎打扎實後，可上一些比較出名的競賽項目的網站如kaggle等，通過做項目去鞏固知識。

推薦書籍:《Python基礎教程(第3版)》Magnus Lie Hetland著

推薦理由：全面介紹了Python的基礎知識、基本概念，高級主題，還有Python程序測試、打包、發布等知識，及10個具有實際意義的Python項目的開發過程，涉及的范圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。

基礎知識

代碼規范

1. 縮進

相比於其他語言用大括弧和end來標識代碼塊，python語言比較「獨特」，其通過代碼的縮進來標識所屬代碼塊，通常4個空格為一個縮進，可用tab鍵實現。縮進是python代碼的重要組成部分，若你的代碼縮進格式不正確，如同一段代碼塊語句縮進不一致，首句未頂格等，都會運行出錯。

#一個完整的語句首句要頂格

i=0

#同一代碼塊的語句應縮進一致

for i in range(5):

print(i)

i+=1

2. 注釋

編程語言的注釋，即對代碼的解釋和說明。給代碼加上注釋，可提高代碼的可讀性，當你閱讀一段他人寫的代碼時，通過注釋迅速掌握代碼的大致意思，讀起代碼將更加得心應手。

python語言的注釋分為單行注釋和多行注釋，在注釋符後的內容計算機會自動跳過不去執行。

單行注釋：在需注釋語句前加「#」，可在代碼後使用，也可另起一行使用

i=1 #在代碼後使用注釋

#另起一行使用注釋

多行注釋：在語句開頭和結尾處加三個單引號或三個雙引號（前後須一致）

'''

使用單引號的多行注釋

'''

"""

使用雙引號的多行注釋

"""

使用注釋除了起到望文生義，迅速了解代碼意思的作用外，還有一個小妙處，可以將某段未完成或需要修改的代碼隱蔽起來，暫時不讓計算機執行。

2. 輸入語句

在python中獲取鍵盤輸入數據的函數是input()函數，input函數會自動將輸入的數據轉為字元串類型，並自動忽略換行符，同時可給出提示字元串。如果需要得到其他類型的數據，可對其進行強制性類型轉換。

input( )語法：

input([prompt])

input( )參數：

prompt: 給輸入者的提示信息，可選參數age=input("請輸入您的年齡：")

❷ 從小白到機器學習演算法工程師，我做了哪些准備

機器學習方面的面試主要分成三個部分： 1. 演算法和理論基礎 2. 工程實現能力與編碼水平 3. 業務理解和思考深度 1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本，適合面試前突擊准備。 我認為一些要點是： 統計學習的核心步驟：模型、策略、演算法，你應當對logistic、SVM、決策樹、KNN及各種聚類方法有深刻的理解。能夠隨手寫出這些演算法的核心遞歸步的偽代碼以及他們優化的函數表達式和對偶問題形式。 非統計學習我不太懂，做過復雜網路，但是這個比較深，面試可能很難考到。 數學知識方面，你應當深刻理解矩陣的各種變換，尤其是特徵值相關的知識。 演算法方面：你應當深刻理解常用的優化方法：梯度下降、牛頓法、各種隨機搜索演算法（基因、蟻群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面來逼近局部，牛頓法是用曲面逼近局部等等。 2. 工程實現能力與編碼水平 機器學習從工程實現一般來講都是某種數據結構上的搜索問題。 你應當深刻理解在1中列出的各種演算法對應應該採用的數據結構和對應的搜索方法。比如KNN對應的KD樹、如何給圖結構設計數據結構？如何將演算法map-red化等等。 一般來說要麼你會寫C，而且會用MPI，要麼你懂Hadoop，工程上基本都是在這兩個平台實現。實在不濟你也學個python吧。 3. 非常令人失望地告訴你盡管機器學習主要會考察1和2 但是實際工作中，演算法的先進性對真正業務結果的影響，大概不到30%。當然演算法必須要足夠快，離線演算法最好能在4小時內完成，實時演算法我沒搞過，要求大概更高。 機器學習大多數場景是搜索、廣告、垃圾過濾、安全、推薦系統等等。對業務有深刻的理解對你做出來的系統的結果影響超過70%。這里你沒做過實際的項目，是完全不可能有任何體會的，我做過一個推薦系統，沒有什麼演算法上的高大上的改進，主要是業務邏輯的創新，直接就提高了很明顯的一個CTR（具體數目不太方便透露，總之很明顯就是了）。如果你做過實際的項目，一定要主動說出來，主動讓面試官知道，這才是最大最大的加分項目。 最後舉個例子，阿里內部機器學習挑戰賽，無數碾壓答主10000倍的大神參賽。最後冠軍沒有用任何高大上的演算法而是基於對數據和業務的深刻理解和極其細致的特徵調優利用非常基本的一個演算法奪冠。所以啥都不如真正的實操擼幾個生產項目啊。

❸ 小白一隻 python實現頻率單調調度演算法。請用戶輸入任務數、運行時間、周期，計算後，告知用戶能夠調度。

你結果裡面有3個輸入任務時間，應該是你代碼縮進有問題，
把下面的代碼放在for循環裡面了，所以執行了3次

❹ 小白也能入門機器學習-線性回歸

小白也能入門機器學習-線性回歸
【咱們的目標】系列演算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節幫助大家掌握晦澀無趣的機器學習，適合對數學很頭疼的同學們，小板凳走起！
【什麼是線性回歸】今天咱們要來嘮的是機器學習中最基本也是最重要的演算法之一線性回歸，正當此時迪哥正在前往銀行的路上，准備辦理貸款（低保），到了之後銀行問了我兩件事，年齡和工資都多少呀？（特徵）當得到了結果後告訴我我們只能貸給你100塊，別問為什麼！機器算的！（機器你拿毛線算的100快？）這里告訴了我們這樣一件事，我們的輸入就是你的數據特徵，得出的結果是一個連續區間上的值，目標就是找到我們想要預測的值和我們的輸出之間的關系，接下來我們的目標就放在如何找到這種關系。

【如何得出結果】這個圖就是機器如何進行預測的（回歸）它會根據一票子兄弟貸款的歷史數據（年齡和工資分別對應於X1與X2）找出來最好的擬合線（面）來進行預測，這樣你的數據來了之後直接帶入進去就可以得出來該給你多少錢了。

我們用兩個參數來分別對應於工資和年齡，控制它們對結果的影響大小，這里做了一個整合是把偏置項和權重參數項放到了一起（加了個X0讓其都等於1）
要想讓銀行能開的下去，那就得少遇到點麻煩，迪哥這么大碗就給我100塊（真實的指標應該為200塊）肯定是要砸場子的，所以我們的目標是要讓得到的預測值跟真實值越接近越好。機器學習當中最核心的一點就在於如何優化我們的目標，可以看到對於這些點來說有些離我的回歸方程比較近，有些比較遠，最終我們應該設定一個目標讓我們的方程能夠更好的去擬合當前的這些數據點。

【深入細節】既然說到誤差了，咱們就來好好嘮一下，首先銀行的目標得讓誤差越小越好，這樣才能夠使得我們的結果是越准確的。那麼這個誤差有什麼規律可循嗎？誤差可以說是機器學習當中最長聽到的一個詞了，我們可以假想一下，你讓機器人來幫你進行工作，剛開始的時候它肯定啥都不會，我們得一點點的教它，等他慢慢熟悉我們的工作了（數據），也就意味著我們的回歸方程效果會更好了。

咱們先來說說這個誤差為啥會服從高斯分布呢，這個事就得從我們是怎麼認為一個事發生的概率來說了，正常情況下你去銀行貸款差不多都是一個符合你的數字吧，極小的情況下能出現類似迪哥的情況（100塊都不給我），還是極小的情況下能像對待馬雲似的給你幾個億吧，所以銀行給你貸款的誤差項理論上都是在較小范圍內浮動的，要麼多了一點，要麼少了一點。所以我們認為該誤差是可以服從高斯分布的（正太分布）。
那為啥會獨立呢？獨立的意思就是說迪哥來貸款了，恰好馬雲也來了，但是我倆不認識啊（其實他認識我，我不認識他），所以我倆在貸款的時候不會因為馬雲而對我產生什麼影響，也不會因為我對馬雲產生什麼影響，這就是獨立！
同分布又是啥呢？我和馬雲來的是一家銀行吧，這家銀行的系統只有一個，所以它在預測的時候是按照同樣的方式來的，這就是我們的數據是在同一個分布下去建模的。

既然誤差服從了高斯分布我們就把它進行展開，上式的意思就是我去貸款，在它這兩組參數的控制下得到的貸款金額恰好是等於真實情況下就該給我這么多錢的概率。（預測值和真實值對應的可能性大小）那麼我們當然希望這個概率越大越好呀，越大代表越准確呀。

（怎麼又來了一堆數學。。。沒人數學就不是機器學習啦）咱們繼續來看，咋又突然出來了個似然函數呀，咱們先來說一說它是個什麼東西。比如說你今天去賭場了，然後你不知道能不能贏錢，你就在門口蹲著，出來一個人你就問一下，哥們贏錢了嗎（然後挨了一頓揍），連續出來5個人都告訴你贏錢了，那麼你就會認為我去賭錢也肯定會贏錢。這個的意思就是要利用樣本數據去估計你的參數應該是什麼，使得估計出來的參數盡可能的滿足（擬合）你的樣本。
對數似然它的意思和目標很簡單，就是為了簡單求解，所以把比較復雜的乘法運算轉換成了比較簡單的加法運算。

【得出目標】一頓化簡，其實就是把原式給展開了，然後我們的目標是要求最大值吧（什麼樣的參數能夠使得跟我數據組合完之後是真實值的概率越大越好），對於化簡後的結果左邊是一個常數不用去管，右邊是一個恆正的（因為有平方項）但是前面還有一個負號呀，讓這樣的數什麼時候能取最大值呀？只有負號後面的取最小值才可以呀！
到這里我們終於推導出來了，銀行只需要做一件事就可以了，那就是最小化這個函數（目標函數），其實說白了就是要讓我們的預測值和真實值之間的差異越小越好，這就是最小二乘法！

接下來就是如何求解呢？通常我們去求偏導就可以了，因為極值點通常都是在偏導處取得，對我們的目標函數求偏導，並且讓其等於0，這樣我們就能找到最終參數的解應該是什麼了！到這里小夥伴們可能感覺到竟然真能求出這個解，那這個解不就是我們想要的參數嘛，得到了它銀行就有救啦！
【總結】
至此我們通過了一系列的推導得出了線性回歸的最終解法，路途雖然有點曲折但是其中涉及到的思想還是非常有意思的，這節課希望大家對線性回歸有了一個直觀的認識，了解機器學習工作的基本原理與實際處理方法。但是這個解可以說是數學上的一個巧合，並不是所有問題都可以直接求解的，下回咱們再談談如何間接的求最優解~

❺ 小白如何學寫代碼

小白學寫代碼的話，其實也還是比較簡單的。可以從最簡單的一些語言來學。比如說Python。現在來說就是比較簡單的。你可以先不學習演算法。和數據結構。只學習語言，這樣的話應該很快就能學會。

❻ 尚學堂：純小白能學會java編程嗎

可以的。java應用廣泛，課程體系全面，提到零基礎通過自學Java最終找到一份Java開發的工作，其實這件事還是有難度的。沒有好的學習教材以及良性的學習規劃、遇到難題無法解決導致學習效率很低、作為一個零基礎的初學者沒有人指導帶著學都是需要克服的問題。

java學習內容主要有：

①JAVA編程基礎（基礎語法、面向對象、和諧特性等）

②WEB應用開發（靜態網頁製作、Oracle資料庫、Java Web開發技術、Linux技術、網站性能與安全、軟體工程開發流程、Java Web和諧等）

③企業級框架開發（數據結構與演算法、SSH框架、JavaEE和諧等）

④項目實訓

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

❼ 現在的低代碼平台都是通過什麼方式來開發應用的小白也能自己開發

一、傳統開發模式和低代碼平台開發模式有哪些差異？

1、傳統開發模式在不斷優化演進中已經形成一套復雜的系統，開發過程劃分為多個細分流程，按照流程以及任務分工，IT人員職責極端細化，業務、產品、設計、開發、測試與運維人員各司其職，且各有一套或多套領域內的工具和語言（如：前端開發、後端開發等），長久以來形成了大量信息繭房，跨流程、職能的溝通非常困難和低效。

2、低代碼平台將技術高度封裝化，極大消除了技術劃分的復雜度，有助於打破IT人員的溝通壁壘，提升溝通協作效率；同時，隨著業務語言開發模式的逐漸成熟，業務人員、甚至終端都可以開始逐漸參與到開發中來，形成新的需求轉化與開發模式 。

國產低代碼平台競爭格局

（1） 以流程為核心的低代碼平台展現先天優勢：T研究調研顯示流程可視化開發能力是終端用戶最為關注的重點，其次才是業務邏輯設計和報表設計等功能，相比原生類低代碼平台擅長增強代碼能力，天翎等基於BPM流程管理的應用衍生類低代碼平台擅長聚焦以業務流程視角進行開發，應用交付能力更強！

（2）製造和TMT行業實踐領先，政府應用潛力巨大：隨著智能製造和信創工程的鋪開，對下需屏蔽RFID設備的硬體差異、對上要兼容操作系統和資料庫的差異，這為天翎等堅定推行國產化兼容適配的低代碼平台提供了巨大的應用空間！有效驅動形成高效安全的信息鏈，賦能智能製造轉型、保障政企辦公自主可控！

（3）低代碼平台市場蓬勃發展下隱藏著幸福煩惱：傳統的軟體重裝開發模式不能及時消化大量業務需求，這種弊端在低代碼開發模式下迎刃而解，但在業務在線和資本逐利等多重要素影響下，國內低代碼賽道湧入了大量新興廠商，概念泛化等陋習再次上演、平台的成熟度存疑......這都會給企業選型造成極大困擾！

2、目前低代碼平台市場營收規模邁向10個億、年復合增長率更是高達152.0%，更有近6成企業用戶認為低代碼可以作為支撐企業長期發展的IT架構！毫無疑問，我們堅信低代碼平台終將迎來屬於它的高光時刻，因為它的發展壯大契合了一個本質邏輯——一切管理和信息化解決方案的本質是提升效率！

❽ 小白該如何學習java演算法

其實演算法看起來很高深，聽起來很遙遠。學習演算法，看你以後要做什麼。我個人覺得沒有必要成天想著如何學習演算法。而是根據客戶的需求做出想要的東西。當你遇到一個問題沒法解決的時候你就上網搜索一下。你會進步的更快。總之，學以致用。需要使用再學習。這個是相互的。

❾ MATLAB和Java對於小白哪個編演算法難

MATLAB和Java對於小白MATLAB編演算法難。
java容易一些。學過C的話會快些。Java是一種可以撰寫跨平台應用程序的面向對象的程序設計語言。Java 技術具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，廣泛應用於PC、數據中心、游戲控制台、科學超級計算機、行動電話和互聯網，同時擁有全球最大的開發者專業社群。
MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，並且MATLAB也吸收了像Maple等軟體的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟體。在新的版本中也加入了對C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。