❶ python中常用的包、庫、軟體，俗稱輪子
Python是一個廣泛使用的編程語言，有著豐富的生態系統，包含眾多的包、庫和軟體，俗稱"輪子"。以下是一個概覽，展示了Python中常見的一些工具和庫，這些工具和庫覆蓋了從基本的環境管理到高級的科學計算等多個領域，旨在提高開發效率並簡化復雜任務。
在Python環境中，管理版本和虛擬環境至關重要。使用虛擬環境可以避免不同項目之間的依賴沖突，並確保項目依賴的正確性。
包和依賴管理工具是Python開發的基礎。這些工具，如pip、conda等，幫助開發者輕松安裝、更新和卸載Python包，確保項目能夠穩定運行。
打包發布工具，如setuptools、twine等，簡化了將項目轉換為可安裝包的過程，使得項目可以被其他開發者輕松使用。
互動式工具（如IPython、REPL）提供了與Python交互的便利性，幫助開發者快速測試代碼和實驗新想法。
文件操作和MIME類型描述等庫（如os、mimetypes）提供了處理文件和文件類型的基本功能，是任何Python項目的基礎。
時間、日期處理庫（如datetime）是許多應用程序中不可或缺的一部分，用於處理時間相關邏輯和日期計算。
文本處理庫（如re、nltk）提供了解析和操作普通文本的工具，對於構建文本處理應用至關重要。
對於特定文本格式（如Word、Excel、PDF、Markdown等）的解析和處理，有專門的庫如python-docx、pandas、PyPDF2、markdown等，極大地簡化了這些任務。
自然語言處理庫（如NLTK、spaCy）提供了分析和理解自然語言的工具，是構建聊天機器人、文本分類等應用的基石。
生成項目文檔的工具（如Sphinx）幫助開發者輕松創建高質量的文檔，提升代碼的可讀性和可維護性。
配置管理庫（如ConfigParser、PyYAML）提供了存儲和解析配置文件的方式，使得應用能夠根據不同的環境靈活配置。
圖片處理庫（如Pillow、OpenCV）提供了強大的圖像處理功能，適用於各種圖像操作任務。
文字識別庫（如Tesseract、PIL）提供了OCR功能，使文本可以被計算機理解，對於自動化文檔處理等應用場景非常有用。
音頻和視頻處理庫（如pyb、moviepy）提供了對音頻和視頻文件進行剪輯、轉換和處理的功能，是構建媒體應用的必備工具。
地理位置處理庫（如geopy）提供了與地理坐標相關的功能，如地址解析、坐標轉換等，對於構建地圖應用或地理位置服務非常有用。
HTTP庫（如requests、http.client）簡化了HTTP請求和響應的處理，是構建網路應用的基本組件。
資料庫相關庫（如sqlite3、MySQL-connector-python）提供了與多種資料庫交互的功能，是數據存儲和管理的基礎。
資料庫驅動（連接件）和資料庫對象關系模型映射（ORM）庫（如psycopg2、SQLAlchemy）幫助開發者更高效地操作資料庫，簡化了SQL查詢和事務處理。
全棧Web框架（如Django、Flask）提供了構建Web應用的完整工具鏈，包括路由、視圖、模板等，讓開發者能夠快速構建Web應用。
內容管理系統（CMS）庫（如pelican、mkdocs）提供了構建靜態或動態內容網站的功能，適合構建博客或知識庫。
電子商務框架和庫（如Shopify API、Stripe API）提供了構建在線商店和處理支付流程的工具，簡化了電子商務應用的開發。
RESTful API框架（如Flask-RESTful、Django REST framework）幫助開發者構建符合REST規范的API，使服務可以被其他應用調用。
授權和認證庫（如Flask-Login、Django Authentication）提供了安全的用戶認證和會話管理功能，確保應用的安全性。
模板引擎（如Jinja2、Django templates）提供了生成動態頁面的功能，簡化了網頁內容的生成和布局。
任務隊列庫（如Celery）幫助開發者處理後台任務，實現非同步處理和任務調度。
搜索工具（如Elasticsearch）提供了全文搜索和索引功能，使開發者能夠快速構建搜索能力豐富的應用。
Feed工具（如RSS feeds）幫助開發者生成和處理RSS或ATOM格式的訂閱源，使應用能夠提供新聞或內容聚合功能。
網站資源管理工具（如mini-css-extract-plugin、terser-webpack-plugin）幫助開發者優化和壓縮網站資源，提高應用性能。
緩存庫（如Redis、memcached）提供了高效的數據緩存功能，能夠提高應用響應速度和減少資料庫負載。
電子郵件庫（如smtplib、SMTP_SSL）提供了發送和解析電子郵件的功能，對於構建郵件通知或郵件服務的開發非常有用。
國際化（i18n）庫（如Babel、gettext）幫助開發者構建多語言支持的應用，確保應用能夠面向全球用戶。
URL處理庫（如urlparse、urllib）提供了解析和操作URL的功能，是構建網路應用的基礎。
HTML和XML處理庫（如BeautifulSoup、lxml）提供了解析和生成HTML和XML文檔的功能，對於構建Web應用和數據抓取非常關鍵。
Web爬蟲庫（如Scrapy、BeautifulSoup）提供了自動抓取網頁數據的功能，是數據收集和分析的重要工具。
數據驗證庫（如Pydantic、Dataclasses）幫助開發者創建有效的數據模型和驗證輸入數據，簡化了數據驗證和處理流程。
管理界面庫（如Flask-Admin、django-admin）提供了構建用戶友好的管理後台的功能，使開發者能夠方便地管理應用數據。
靜態網站生成工具（如Jekyll、Hugo）幫助開發者快速構建靜態網站，適合構建博客、個人站點等。
進程管理庫（如multiprocessing、concurrent.futures）提供了管理多進程和並行處理的功能，提高應用的並發性能。
並發和並行處理庫（如asyncio、concurrent.futures）幫助開發者實現非同步編程和並行任務執行，提高應用的響應速度。
網路編程庫（如socket、asyncio）提供了構建網路應用的基礎功能，包括網路通信、套接字編程等。
WebSocket處理庫（如websockets）提供了構建WebSocket應用的功能，使開發者能夠構建實時通信應用。
WSGI伺服器（如Gunicorn、uWSGI）提供了兼容WSGI規范的Web伺服器，簡化了Web應用的部署。
遠程調用庫（如dill、PyRPC）提供了實現遠程過程調用的功能，使得服務能夠跨網路或進程調用。
加解密圖形界面庫（如PyQt、Tkinter）提供了構建圖形用戶界面應用的基礎功能，包括窗口、控制項和事件處理等。
游戲開發庫（如Pygame）提供了構建2D游戲應用的工具，包括圖形、音效和游戲邏輯等。
日誌工具（如logging、loguru）提供了記錄應用運行時信息的功能，幫助開發者診斷和調試應用問題。
測試庫（如unittest、pytest）提供了編寫和執行測試用例的工具，確保應用的可靠性和穩定性。
代碼分析和優化工具（如pycodestyle、black）幫助開發者檢查和優化代碼質量，提高代碼可讀性和性能。
調試工具（如pdb、IPython）提供了強大的調試功能，幫助開發者在代碼中設置斷點、查看變數狀態等，加速調試過程。
科學計算和數據分析庫（如NumPy、pandas、scipy）提供了進行數值計算和數據分析的強大功能，是數據科學和工程領域的基石。
數據可視化庫（如matplotlib、seaborn、Plotly）提供了生成圖表和可視化數據的功能，幫助開發者和用戶更好地理解和解釋數據。
視覺計算庫（如OpenCV、scikit-image）提供了計算機視覺的基本功能，如圖像處理、特徵提取等，是構建視覺應用的關鍵。
機器學習庫（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）提供了構建和訓練機器學習模型的工具，是人工智慧應用的核心。
MapRece框架和庫（如Apache Spark、Dask）提供了實現分布式計算任務的功能，適合處理大規模數據集。
函數式編程庫（如functools、PyMonad）提供了函數式編程的支持，簡化了代碼的可讀性和可維護性。
運維開發工具（如Ansible、Terraform）提供了自動化部署和管理基礎設施的功能，提高運維效率。
任務調度庫（如APScheler、cron）提供了實現定時任務和工作流管理的功能，確保應用按照預定時間執行任務。
使用其他語言擴展Python庫（如cffi、ctypes）提供了與其他語言集成的介面，使Python能夠使用外部庫。
高性能庫（如numba、cython）提供了加速Python代碼執行的功能，提高應用性能。
Windows工具（如pywin32）提供了在Windows操作系統中使用Python的功能，簡化了Windows開發。
網路虛擬化和SDN庫（如OpenDaylight、ONOS）提供了構建網路虛擬化和SDN服務的基礎，是網路基礎設施的關鍵。
硬體庫（如RPi.GPIO、PyUSB）提供了與硬體設備交互的功能，適合構建嵌入式應用。
兼容性工具（如2to3、Py2App）提供了Python 2到Python 3的轉換功能，幫助開發者遷移代碼。
開發者插件（如PyCharm、Visual Studio Code插件）提供了增強開發環境的功能，提升開發效率。
IDEs（如PyCharm、Jupyter Notebook）提供了集成開發環境，支持代碼編寫、調試、運行和文檔生成。
Python資源（如awesome-python、PyPI）提供了發現和使用新Python庫的平台，是開發者獲取資源的寶貴資源。
❷ 各種編程語言的深度學習庫整理大全！
各種編程語言的深度學習庫整理大全！
Python1. Theano是一個python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習演算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。
1.Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網路庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化後的Theano運算。
2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練演算法的庫，如隨機梯度下降等。它的功能庫都是基於Theano之上。
3.Lasagne是一個搭建和訓練神經網路的輕量級封裝庫，基於Theano。它遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。
4.Blocks也是一個基於Theano的幫助搭建神經網路的框架。
2. Caffe是深度學習的框架，它注重於代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。它是由伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社區成員共同開發。谷歌的DeepDream項目就是基於Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，並提供了Python調用介面。
3. nolearn囊括了大量的現有神經網路函數庫的封裝和抽象介面、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。
4. Genism也是一個用Python編寫的深度學習小工具，採用高效的演算法來處理大規模文本數據。
5. Chainer在深度學習的理論演算法和實際應用之間架起一座橋梁。它的特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。
6. deepnet是基於GPU的深度學習演算法函數庫，使用Python語言開發，實現了前饋神經網路（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網路（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經網路（CNN）等演算法。
7. Hebel也是深度學習和神經網路的一個Python庫，它通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它實現了最重要的幾類神經網路模型，提供了多種激活函數和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一個基於MShadow開發的快速、簡潔的分布式深度學習框架。它是一個輕量級、易擴展的C++/CUDA神經網路工具箱，提供友好的Python/Matlab介面來進行訓練和預測。
9. DeepPy是基於NumPy的深度學習框架。
10. DeepLearning是一個用C++和Python共同開發的深度學習函數庫。
11. Neon是Nervana System 的深度學習框架，使用Python開發。
Matlab
1. ConvNet 卷積神經網路是一類深度學習分類演算法，它可以從原始數據中自主學習有用的特徵，通過調節權重值來實現。
2. DeepLearnToolBox是用於深度學習的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念網路（DBN）、棧式自編碼器（stacked AE）、卷積神經網路（CNN）等演算法。
3. cuda-convet是一套卷積神經網路（CNN）代碼，也適用於前饋神經網路，使用C++/CUDA進行運算。它能對任意深度的多層神經網路建模。只要是有向無環圖的網路結構都可以。訓練過程採用反向傳播演算法（BP演算法）。
4. MatConvNet是一個面向計算機視覺應用的卷積神經網路（CNN）Matlab工具箱。它簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習演算法。
CPP
1. eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發。它用基於能量的模型實現卷積神經網路，並提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示範教程。
2. SINGA是Apache軟體基金會支持的一個項目，它的設計目標是在現有系統上提供通用的分布式模型訓練演算法。
3. NVIDIA DIGITS是用於開發、訓練和可視化深度神經網路的一套新系統。它把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現出來，使得數據科學家和研究員可以實時地可視化神經網路行為，快速地設計出最適合數據的深度神經網路。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷積神經網路的一個統一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科學計算函數庫。它主要用於產品中，也就是說函數的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商業級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。它的設計目的是為了在商業環境下使用，而不是作為一款研究工具。
3. Encog是一個機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經網路、遺傳編程、貝葉斯網路、隱馬可夫模型等，也支持遺傳演算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript編寫，是一個完全在瀏覽器內完成訓練深度學習模型（主要是神經網路）的封裝庫。不需要其它軟體，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款廣泛適用於各種機器學習演算法的科學計算框架。它使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發，底層是C/CUDA實現。Torch基於Lua編程語言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度學習框架，受C++框架Caffe的啟發。Mocha中通用隨機梯度求解程序和通用模塊的高效實現，可以用來訓練深度/淺層（卷積）神經網路，可以通過（棧式）自編碼器配合非監督式預訓練（可選）完成。它的優勢特性包括模塊化結構、提供上層介面，可能還有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一種面向對象的編程語言，面向對大規模數值和圖形應用感興趣的廣大研究員、實驗員和工程師們。它擁有機器學習的函數庫，其中包含豐富的深度學習庫。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用於深度神經網路模型生成的領域特定語言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#編寫的.NET機器學習框架，包括音頻和圖像處理的類庫。它是產品級的完整框架，用於計算機視覺、計算機音頻、信號處理和統計應用領域。
R
1. darch包可以用來生成多層神經網路（深度結構）。訓練的方法包括了對比散度的預訓練和眾所周知的訓練演算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細調。
2. deepnet實現了許多深度學習框架和神經網路演算法，包括反向傳播(BP)、受限玻爾茲曼機(RBM)、深度信念網路(DBP)、深度自編碼器(Deep autoencoder)等等。