python开发网络会议

❶ 百度Paddle会和python一样，成为最流行的深度学习引擎吗

摘要：PaddlePaddle的负责人徐伟认为，没有一家公司能够完全主导这个领域，要单一公司的深度学习框架完全主导该领域，就等同于用同一种程序语言开发所有的软件，未来深度学习的生态系统会因使用场景有最佳的框架使用。

PaddlePaddle会和Python一样流行吗?

深度学习引擎最近经历了开源热。2013年Caffe开源，很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架，但那时候的开源框架还不多。随着越来越多的开发者开始关注人工智能，AI 巨头们纷纷选择了开源的道路：2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块，11月Google开源 TensorFlow，2016年1月微软开源CNTK。最近，网络也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle。

在这场深度学习的框架之争中，究竟哪家能够胜出?PaddlePaddle的负责人徐伟认为，没有一家公司能够完全主导这个领域，要单一公司的深度学习框架完全主导该领域，就等同于用同一种程序语言开发所有的软件，未来深度学习的生态系统会因使用场景有最佳的框架使用。

话虽如此，对于程序员来说，如果选择了更为流行的编程语言，就会有更多可使用的库，也能更轻松的做出好的产品。而紧跟程序语言的发展历史，我们发现最终最为流行的，总是最容易上手的。

Python是非常好的例子，在编程语言排行榜上，2014年Python只有第六名。但随着大量年轻程序员的涌入，他们更愿意选择简单、易学、文档好的Python作为优先的学习对象，很快C、C++程序员很多也开始使用Python编程了。

而今天发生在深度学习框架上的竞争，似乎也在重演编程语言的历史。

去年TensorFlow发布的时候，对于它的质疑声不绝于耳。首先是对单机版TensorFlow的质疑，认为它在和Caffe、Torch和 Theano相比并没有优势。而在Google开源了分布式版本后，人们说它比Caffe慢，比Torch臃肿，而且不能进行太大调整。但如今在HackerNews上关于最受欢迎深度学习工具的投票，TensorFlow获得第一，得票率是第二名的接近2.6倍。

程序员Vonnik解释了这个现象：使用TensorFlow的大部分都是来自Udacity课程的学生，他们大部分都没什么经验。但正是这些学生和初学者，而非那些经验丰富的资深人士，把Python变成了全球最流行的语言，也把TensorFlow推到了排名第一的位置。

从Python和TensorFlow的历史来看，我们有理由认为，最为简单、易用的深度学习框架，将会在未来的竞争胜出。

网络 PaddlePaddle

在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前，我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle。

Paddle其实已经有多年历史了。早在 2013 年，网络就察觉到传统的基于单GPU的训练平台，已经无法满足深度神经网络在搜索、广告、文本、语音、图像等领域的训练需求，于是在徐伟的带领下开始搭建Paddle——一个多机并行的CPU/GPU混布的异构计算平台。Paddle从最早的开发到如今的开源，就一直以大规模数据处理和工业化的要求不断改进。我们可以看到PaddlePaddle有很多优异的特性。

Github上介绍，PaddlePaddle有以下特点：

· 灵活

PaddlePaddle支持大量的神经网络架构和优化算法，支持任意复杂RNNs结构，高效处理batch，无需数据填充。简单书写配置文件即可实现复杂模型，比如拥有注意力(Attention)机制、外围记忆层(External Memory)或者用于神经机器翻译模型的深度时序快进网络。

· 高效

为了利用异构计算资源的能力，PaddlePaddle中的每一级都会进行优化，其中包括计算、内存、架构和通信。以下是几个例子：

1.使用SSE/AVX内联函数、BLAS数据库(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定制化的CPU/GPU Kernal来优化数学运算。

2.高度优化RNNs网络，在没有Padding的情况下，也能处理不同长度的序列。

3.优化的本地和分布式训练，同时支持高纬稀疏模型。

· 可扩展

有了PaddlePaddle，使用多个CPU和GPU以及机器来加速训练可以变得很轻松。 PaddlePaddle能通过优化通信，获得高吞吐量和性能。

· 与产品的连接

PaddlePaddle的部署也很简单。在网络，PaddlePaddle已经被用于产品和服务中，拥有大量用户。应用场景包括预估外卖的出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等等。

在PaddlePaddle简单、可扩展的逻辑下，徐伟评价说：“这将使工程师们能够快速、轻松地将深度学习技术应用到他们的产品当中，我们想让更多的人使用人工智能，人工智能对于我们的未来生活是非常重要的。”

深度学习框架对比

PaddlePaddle最主要的类比对象，来自UC伯克利的贾扬清开发的Caffe和Google的 TensorFlow。

这是一张来自Spark Summit 2016的图，PaddlePaddle在开源前就在顶级的行业会议中进行了展示。

总的来说

1)Caffe具有出色的CNN实现功能的开发语言，在计算机视觉领域，Caffe仍然是最流行的工具包。Caffe的开发语言支持C++和Cuda，速度很快，但是由于一些历史性的遗留架构问题，它的灵活性不够强。而且对递归网络和语言建模的支持很差。Caffe支持所有主流开发系统，上手难度属于中等水平。

2)TensorFlow是一个理想的RNN API实现，它使用了向量运算的符号图方法，使得开发的速度可以很快。TensorFlow支持的比较好的系统只有各种Linux系统和OSX，不过其对语言的支持比较全面，包含了Python、C++和Cuda等，开发者文档写得没有Caffe那么全面，所以上手比较难，在性能方面，也不如Caffe及PaddlePaddle。

3)Torch没有跟随Python的潮流，反而选择了C语言实现，用Lua语言进行封装。Torch对卷积网络的支持非常好，运行在C++、C#和Jave等工业语言的速度较快，也不需要额外的编译。但是它的上手难度也很高，对初学者缺乏规范的例子，而且需要先迈过Lua的门槛，这对初学者是很大的障碍。

4)而此次网络的PaddlePaddle性能优先并兼顾灵活，通过使用GPU异构计算来提升每台机器的数据处理能力，获得了业内“相当简洁、设计干净、稳定，速度较快，显存占用较小”等好评。

而在关键的进入门槛上，相比Google TensorFlow和Facebook Torch，PaddlePaddle的上手难度低得多，且拥有非常优秀的业界特征，包括NLP和推荐等应用场景、对RNN很好的支持、高质量代码、以及分布式训练等，已经足以满足大多数AI场景的需求。且PaddlePaddle更加务实，可解决实际问题。

据徐伟介绍，PaddlePaddle将在本月底发布最新版本，全面支持Mac操作系统、以及Cuda8.0和GCC5.4，同时进一步优化了安装过程，可以帮助更多开放者更好地“上手”。

所以我们可以初步下一个结论，在中国的开发环境下，Google TensorFlow和Facebook Torch的上手难度都比较高，TensorFlow最好的训练环境Google Cloud也难以在中国获得支持。而Caffe虽然已经有了多年的积累，但是毕竟目前只是在视觉领域有比较好的发展，而且相比网络能提供的产业链支持，在资源投入上可能会有比较大的局限。相比之下，坐拥中国的本土市场，上手难度低得多的PaddlePaddle，将会有更好的技术和生态的环境。也许不久的将来，PaddlePaddle就会和Python在编程语言中所做的事情一样，成为最流行的深度学习引擎。

❷ 做人工智能用什么开发语言

最开始人工智能方面研究的问题大多是比如：指纹识别，人脸识别，语音识别，机器翻译，问答系统等。 这类问题本质上任然是软件领域的一个编程问题，而这些问题是和具体的开发语言无关的。当然考虑到这类问题对计算的要求比较大，通常这类问题都是C++ 或者java完成的，选择这类语言是因为这些语言是最流行的软件开发语言，和人工智能也没多大关系。 甚至在近几年，用Python做算法的验证也变得很流行，网上也有不少网友写的Python聊天机器人等程序。

从另一方面来说，由于人工智能类的编程问题通常比一般的编程问题难度要高很多，针对人工智能领域设计的语言也有不少， 比如说Prolog ， 这是一个建立在逻辑推理上的编程语言，通常用于处理比较复杂的逻辑推理问题，而逻辑推理问题通常看上去都比较智能。
至于人工智能机器人，本质上不过是这俩种技术的结合。从机器的角度来说， 它通常不过是一台长的很像人类的机器而已。但是从另一方面来说，理想中的人工智能机器人应该具备诸如人脸识别，语音识别，逻辑推理，问题等功能，从这个角度看的话，它就是一台运行着人工智能程序的人形电脑而已，至于实现这些功能的编程语言，和在服务器上实现这些功能的语言没有任何差别。
我们可以做个类比，人工智能机器人可以分成肢体控制和思维俩部分，肢体控制可以理解为小脑的功能，而思维可以理解成大脑。对于机器人来说，小脑和大脑不一定必须是在一起的。有可能大脑部分是多台机器人共用一个，并且是运行在远端服务器上的。

❸ 如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法

python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记

Dlib简介：

首先给大家介绍一下Dlib

我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载：

之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake

cd to dlib-18.17/python_examples

./compile_dlib_python_mole.bat 123

之后会得到一个dlib.so，复制到dist-packages目录下即可使用

这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：

将.so复制到dist-packages目录下

sudo cp dlib.so /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1

最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装18.18，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～

有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下

9.安装skimage

sudo apt-get install python-skimage1

10.安装imtools

sudo easy_install imtools1

Dlib face landmarks Demo

环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序

1.人脸检测

dlib-18.17/python_examples/face_detector.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./face_detector.py ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the train_object_detector.py example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run compile_dlib_python_mole.bat. This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sys

import dlib

from skimage import io

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

win = dlib.image_window()

print("a");for f in sys.argv[1:]:

print("a");

print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image
# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more
# faces.
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(
i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))

win.clear_overlay()
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets)
dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different orientations.if (len(sys.argv[1:]) > 0):
img = io.imread(sys.argv[1])
dets, scores, idx = detector.run(img, 1) for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(
d, scores[i], idx[i]))5767778798081

我把源代码精简了一下，加了一下注释： face_detector0.1.py

# -*- coding: utf-8 -*-import sys

import dlib

from skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的图片窗口win = dlib.image_window()#sys.argv[]是用来获取命令行参数的，sys.argv[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in sys.argv[1:]: #输出目前处理的图片地址
print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片
img = io.imread(f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果
dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标
#下标i即为人脸序号
#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离
#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离
for i, d in enumerate(dets):
print("dets{}".format(d))
print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}"
.format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度
dets, scores, idx = detector.run(img, 1)
for i, d in enumerate(dets):
print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))

#绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)
win.set_image(img)
win.add_overlay(dets) #等待点击
dlib.hit_enter_to_continue()041424344454647484950

分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：

运行的时候把图片文件路径加到后面就好了

python face_detector0.1.py ./data/3.jpg12

一张脸的：

两张脸的：

这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多

2.人脸关键点提取

人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。

除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：

arks.dat.bz2

也可以从我的连接下载：

这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。

dlib-18.17/python_examples/face_landmark_detection.py 源程序：

#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See LICENSE_FOR_EXAMPLE_PROGRAMS.txt## This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear

❹ Python程序,输入某年某月某日判断这一天是这一年的第几天

Python程序,输入某年某月某日判断这一天是这一年的第几天
Python的创始人，吉多·范罗苏姆，是一名荷兰计算机程序员，他作为 Python 程序设计语言的作者而为人们熟知。在 Python 社区，吉多·范罗苏姆被人们认为是“仁慈的独裁者（BDFL），意思是他仍然关注 Python的开发进程，并在必要的时刻做出决定。他在 Google 工作，在那里他把一半的时间用来维护 Python 的开发。

吉多·范罗苏姆加入 Google，他用 Python 语言为 Google 写了面向网页的代码浏览工具。



吉多·范罗苏姆

1989年的圣诞节期间，吉多*范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的解释程序，作为ABC语言的一种继承。

ABC是吉多参加设计的一种教学语言，就吉多本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门 为非程序员设计的，但是ABC语言并没有取得成功，究其原因，吉多认为是非开发造成的，吉多决 心在python中避免这一错误，并获取了非常好的效果。

之所以所以选择python（蟒蛇）来称谓程序的名字，是因为他是BBC电视剧——蒙提-派森的飞行马戏团《Monty Python’s Flying Circus》的爱好者

1991年，第一个python解释器的诞生，它是用C语言实现的，并且能调用C语言的库文件。

Python的设计目标

1999年，吉多-范罗苏姆向DARPA提交了一条名为”Computer Programming For Everybody”的资金申请，并在后来说明了他对Python的目标：

一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大

开源，以便任何人都可以为它做贡献

代码像纯英语那样容易理解

适用于短期开发的日常任务

这些想法中的基本都已经成为现实，Python已经成为一门流行的编程语言

Python的特点

Python是完全面向对象的语言，函数、模块、数字、字符串都是对象，在 Python中一切皆对象，完全支持继承、重载、多重继承，支持重载运算符，也支持泛型设计。

Python拥有一个强大的标准库，Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、人工智能、机器学习、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。



爱上python的五个理由

1. Python 社区很独特

Python 社区非常棒。它是最早采用行为准则的组织之一，在 Python 社区中，你可以看到非常多有思想的博客文章和会议演讲供社区成员阅读，这是一个真正兼具多样性和包容性的社区。

❺ python 的源代码是否可以用于商业目的

如何成为一名黑客

什么是黑客?

Jargon File中对“黑客”一词给出了很多个定义，大部分定义都涉及高超的编程技术，强烈的解决问题和克服限制的欲望。如果你想知道如何成为一名黑客，那么好，只有两方面是重要的。（态度和技术）

长久以来，存在一个专家级程序员和网络高手的共享文化社群，其历史可以追溯到几十年前第一台分时共享的小型机和最早的ARPAnet实验时期。 这个文化的参与者们创造了“黑客”这个词。 黑客们建起了Internet。黑客们使Unix操作系统成为今天这个样子。黑客们搭起了Usenet。黑客们让WWW正常运转。如果你是这个文化的一部分，如果你已经为它作了些贡献，而且圈内的其他人也知道你是谁并称你为一个黑客，那么你就是一名黑客。

黑客精神并不仅仅局限于软件黑客文化圈中。有些人同样以黑客态度对待其它事情如电子和音乐---事实上，你可以在任何较高级别的科学和艺术中发现它。软件黑客们识别出这些在其他领域同类并把他们也称作黑客---有人宣称黑客实际上是独立于他们工作领域的。 但在本文中，我们将注意力集中在软件黑客的技术和态度，以及发明了“黑客”一词的哪个共享文化传统之上。

另外还有一群人，他们大声嚷嚷着自己是黑客，实际上他们却不是。他们是一些蓄意破坏计算机和电话系统的人（多数是青春期的少年）。真正的黑客把这些人叫做“骇客”(cracker)，并不屑与之为伍。多数真正的黑客认为骇客们是些不负责任的懒家伙，还没什么大本事。专门以破坏别人安全为目的的行为并不能使你成为一名黑客， 正如拿根铁丝能打开汽车并不能使你成为一个汽车工程师。不幸的是，很多记者和作家往往错把“骇客”当成黑客；这种做法激怒真正的黑客。

根本的区别是：黑客们建设，而骇客们破坏。

如果你想成为一名黑客，继续读下去。如果你想做一个骇客，去读 alt.2600 新闻组，并在发现你并不像自己想象的那么聪明的时候去坐5到10次监狱。 关于骇客，我只想说这么多。

---黑客的态度

黑客们解决问题，建设事物，信仰自由和双向的帮助，人人为我, 我为人人。
要想被认为是一名黑客，你的行为必须显示出你已经具备了这种态度。要想做的好象你具备这种态度，你就不得不真的具备这种态度。但是如果你想靠培养黑客态度在黑客文化中得到承认，那就大错特错了。因为成为具备这些特质的这种人对你自己非常重要，有助于你学习，并给你提供源源不断的活力。同所有有创造性的艺术一样，成为大师的最有效方法就是模仿大师的精神---不是仅从理智上，更要从感情上进行模仿。

So，如果你想做一名黑客，请重复以下事情直到你相信它们：

1 这世界充满待解决的迷人问题

做一名黑客有很多乐趣，但却是些要费很多气力方能得到的乐趣。 这些努力需要动力。成功的运动员从健壮体魄，挑战自我极限中汲取动力。同样，做黑客，你必须
要有从解决问题，磨练技术，锻炼智力中得到基本的热望。如果你还不是这类人又想做黑客，你就要设法成为这样的人。否则你会发现，你的黑客热情会被其他诱惑无情地吞噬掉---如金钱、性和社会上的虚名。

（同样你必须对你自己的学习能力建立信心---相信尽管你对某问题所知不多，但如果你一点一点地学习、试探，你最终会掌握并解决它。）

2. 一个问题不应该被解决两次

聪明的脑瓜是宝贵的，有限的资源。当这个世界还充满其他有待解决的有趣问题之时，他们不应该被浪费在重新发明轮子这些事情上。 作为一名黑客，你必须相信其他黑客的思考时间是宝贵的---因此共享信息，解决问题并发布结果给其他黑客几乎是一种道义，这样其他人就可以去解决新问题而不是重复地对付旧问题。

(你不必认为你一定要把你的发明创造公布出去，但这样做的黑客是赢得大家尊敬最多的人。卖些钱来给自己养家糊口，买房买车买计算机甚至发大财和黑客价值也是相容的，只要你别忘记你还是个黑客。)

3. 无聊和乏味的工作是罪恶

黑客们应该从来不会被愚蠢的重复性劳动所困扰，因为当这种事情发生时就意味着他们没有在做只有他们才能做的事情---解决新问题。这样的浪费伤害每一个人。因此，无聊和乏味的工作不仅仅是令人不舒服而已，它们是极大的犯罪。 要想做的象个黑客，你必须完全相信这点并尽可能多地将乏味的工作自动化，不仅为你自己，也为了其他人（尤其是其他黑客们）。

(对此有一个明显的例外。黑客们有时也做一些重复性的枯燥工作以进行“脑力休息”，或是为练熟了某个技巧，或是获得一些除此无法获得的经验。但这是他自己的选择---有脑子的人不应该被迫做无聊的活儿。）

4 自由就是好

黑客们是天生的反权威主义者。任何能向你发命令的人会迫使你停止解决令你着迷的问题，同时，按照权威的一般思路，他通常会给出一些极其愚昧的理由。因此，不论何时何地，任何权威，只要他压迫你或其他黑客，就要和他斗到底。

(这并非说任何权力都不必要。儿童需要监护，罪犯也要被看管起来。 如果服从命令得到某种东西比起用其他方式得到它更节约时间，黑客会同意接受某种形式的权威。但这是一个有限的、特意的交易；权力想要的那种个人服从不是你的给予，而是无条件的服从。)

权力喜爱审查和保密。他们不信任自愿的合作和信息共享---他们只喜欢由他们控制的合作。因此，要想做的象个黑客，你得对审查、保密，以及使用武力或欺骗去压迫人们的做法有一种本能的反感和敌意。

5. 态度不能替代能力

要做一名黑客，你必须培养起这些态度。但只具备这些态度并不能使你成为一名黑客，就象这并不能使你成为一个运动健将和摇滚明星一样。成为一名黑客需要花费智力，实践，奉献和辛苦。

因此，你必须学会不相信态度，并尊重各种各样的能力。黑客们不会为那些故意装模做样的人浪费时间，但他们却非常尊重能力---尤其是做黑客的能力，不过任何能力总归是好的。具备很少人才能掌握的技术方面的能力尤其为好，而具备那些涉及脑力、技巧和聚精会神的能力为最好。

如果你尊敬能力，你会享受提高自己能力的乐趣---辛苦的工作和奉献会变成一种高度娱乐而非贱役。 要想成为一名黑客，这一点非常重要。

基本黑客技术

黑客态度是重要的，但技术更加重要。态度无法替代技术，在你被别的黑客称为黑客之前，有一套基本的技术你必须掌握。 这套基本技术随着新技术的出现和老技术的过时也随时间在缓慢改变。例如，过去包括使用机器码编程，而知道最近才包括了HTML语言。但现在明显包括以下技术：

1 学习如何编程

这当然是最基本的黑客技术。如果你还不会任何计算机语言，我建议你从Python开始。它设计清晰，文档齐全，对初学者很合适。尽管是一门很好的初级语言，它不仅仅只是个玩具。它非常强大，灵活，也适合做大型项目。

但是记住，如果你只会一门语言，你将不会达到黑客所要求的技术水平，甚至也不能达到一个普通程序员的水平---你需要学会如何以一个通用的方法思考编程问题，独立于任何语言。要做一名真正的黑客，你需要学会如何在几天内通过一些手册，结合你现在所知，迅速掌握一门新语言。这意味着你应该学会几种不同的语言。

如果要做一些重要的编程，你将不得不学习C语言，Unix的核心语言。其他对黑客而言比较重要的语言包括Perl和LISP。 Perl很实用，值得一学；它被广泛用于活动网页和系统管理，因此即便你从不用Perl写程序，至少也应该能读懂它。 LISP 值得学习是因为当你最终掌握了它你会得到丰富的经验；这些经验使你在以后的日子里成为一个更好的程序员，即使你实际上可能很少使用LISP本身。

当然，实际上你最好四种都会。 (Python, C, Perl, and LISP). 除了是最重要的四种基本语言，它们还代表了四种非常不同的编程方法，每种都会让你受益非浅。

这里我无法完整地教会你如何编程---这是个复杂的活儿。但我可以告诉你，书本和课程也不能作到。几乎所有最好的黑客都是自学成材的。真正能起作用的就是去亲自读代码和写代码。

学习如何编程就象学习用自然语言写作一样。最好的做法是读一些大师的名着，试着自己写点东西，再读些，再写点，又读些，又写点....如此往复，直到你达到自己在范文中看到的简洁和力量。

过去找到好的代码去读是困难的，因为很少有大型程序的可用源代码能让新手练手。这种状况已经得到了很大的改善；现在有很多可用的开放源码软件，编程工具和操作系统（全都有黑客写成）。这使我们自然地来到第二个话题...

2 得到一个开放源码的Unix并学会使用、运行它

我假设你已经拥有了一台个人计算机或者有一个可用的（ 今天的孩子们真幸福 :-) ）。新手们最基本的一步就是得到一份Linux或BSD-Unix，安装在个人计算机上，并运行它。
当然，这世界上除了Unix还有其他操作系统。但它们都是以二进制形式发送的---你无法读到它的源码，更不可能修改它。尝试在DOS或Windows的机器上学习黑客技术，就象是在腿上绑了铁块去学跳舞。

除此之外，Unix还是Internet的操作系统。你可以不知道Unix而学会用Internet，但不懂它你就无法成为一名Internet黑客。因为这个原因，今天的黑客文化在很大程度上是以Unix为中心的。（这点并不总是真的，一些很早的黑客对此很不高兴，但Unix和Internet之间的共生关系已是如此之强，甚至连微软也无可奈何)

So，装一个Unix---我个人喜欢Linux，不过也有其他选择。（你也可以在同一台机器上同时运行DOS,Windows和Linux）学会它。运行它。用它跟Internet对话。读它的代码。试着去修改他。你会得到比微软操作系统上好的多的编程工具（包括C,Lisp, Python, and Perl），你会得到乐趣，并将学到比你想象的更多知识。

关于学习Unix的更多信息，请看 The Loginataka.

要得到Linux，请看： 哪里能得到 Linux.

3 学会如何使用WWW和写HTML

大多黑客文化建造的东西都在你看不见的地方发挥着作用，帮助工厂、办公室和大学正常运转，表面上很难看到它对他人的生活的影响。Web是一个大大的例外。即便政客也同意，这个巨大而耀眼的黑客玩具正在改变整个世界。单是这个原因（还有许多其它的）， 你就需要学习如何掌握Web。

这并不是仅仅意味着如何使用浏览器（谁都会），而是要学会如何写HTML，Web的标记语言。如果你不会编程，写HTML会教你一些有助于学习的思考习惯。因此，先建起自己的主页。

但仅仅建一个主页也不能使你成为一名黑客。 Web里充满了各种网页。多数是无意义的，零信息量垃圾。

要想有价值，你的网页必须有内容---必须有趣或对其它黑客有用。这样，我们来到下一个话题....

黑客文化中的地位大教堂与集市”，解释了许多Linux和开放源码文化的运做原理。我还在它的续集“大教堂与集市”，解释了许多Linux和开放源码文化的运做原理。我还在它的续集“开拓智域”一文中有更直接的论述。

FAQ（常问问题解答）

问：你会教我如何做黑客吗？

自从第一次发布此页，我每周都会得到一些请求，要我“教会他如何做黑客”；遗憾的是，我没有足够的时间和精力来做这个；我自己的编程项目已经占用了我110%的时间。
甚至即便我想教你也不可能，黑客基本上是一项需要你自行修炼的的态度和技术。你会发现即使真正的黑客想帮助你，如果你乞求他们填鸭一样教你的话，你不会赢得他们的尊敬。
首先去学习。显示你在尝试，你能靠自己去学习。然后再去向黑客们请教问题。

问：你会帮我“黑”掉一个站点吗？或者教我怎么黑它？

No. 任何在读完FAQ后还问此问题人，都是愚不可及的家伙，即使有时间我也不会理睬。 任何发给我的此类mail都会被忽略或被痛斥。

问：哪里能找到真正的可以与之交流的黑客？

最佳办法是就近参加一个Unix或Linux的用户组，参加他们的会议。

问：我该先学哪种语言？

HTML, 如果你还不会的话.
但它不是一个真正的编程语言。当你准备编程时，我建议你从 Python开始. 会有很多人向你推荐Perl，它比Python还受欢迎，但却难学一些。

C 是非常重要的，但它却是最难学的。不要一开始就尝试学C。

问：开放源码的自由软件不会使程序员饿肚子吗？

这似乎不大可能---到目前，开放源码软件产业创造了而不是消灭了大量工作机会。
如果写一个程序比不写一个程序只是个纯粹经济上的收益的话，无论它是否免费，只要它被完成，程序员都会从中得到回报。而且，无论软件是由多么的free的方法开发的，对更新的软件应用的需求总是会有的。

问：我从何学起？哪里有免费的Unix?

本页的其他地方指向最常用的免费Unix。要做一名黑客，你需要自立自强，以及自我教育的能力。
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参考资料：

❻ Python高级编程的作者简介

莱德，是巴黎Ingeniweb公司的CTO，其工作方向为Python、Zope、Plone技术和质量保证。他参与Zope社区已经有5年了，并且曾经为Zope自身贡献过代码。
莱德创建了Afpy，这是法国的Python用户组，并且编写了两本法语的Python书籍。他还在诸如Solutions Linux、Pycon、OSCON和EuroPython等法国及国际会议上发表了许多演讲，并且主持了许多课程。

❼ unity3d不支持python吗

Unity3D是由Unity Technologies开发的一个让玩家轻松创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的多平台的综合型游戏开发工具，是一个全面整合的专业游戏引擎。

unity3d是不能使用python语言进行开发，但是其中的Boo语言是python的.net实现方式，语法和python是一样的，所以可以使用Boo语言进行开发。

Unity3D支持javascript，C#，Boo三种语言，使用度最高的是前两种，需要说明的javascript不是网页的那个javascript，是Unity自己变化过后的一种语言。

Unity类似于Director，Blender game engine，Virtools 或 Torque Game Builder等利用交互的图型化开发环境为首要方式的软件。其编辑器运行在Windows 和Mac OS X下，可发布游戏至Windows、Mac、Wii、iPhone、WebGL（需要HTML5）、Windows phone 8和Android平台。也可以利用Unity web player插件发布网页游戏，支持Mac和Windows的网页浏览。它的网页播放器也被Mac 所支持。

研讨会

PC、MAC、iPhone、ipad、PS和Xbox360等众多平台的引擎效能成为了业界关心的焦点问题，而Unity3D游戏引擎技术研讨会在中国的召开，无疑吸引了各家厂商的目光。在上海举行的本届研讨会，由韩国国民大学游戏教育学院和中国东华大学联合举办。大会不仅是对Unity3D游戏引擎技术的介绍，更通过此次会议提升中国先进游戏技术的开发能力，培养后备研发人员。

Unity3D游戏引擎技术研讨会最早于2010年5月在韩国举行。据悉，十种以上的新引擎开发，都是采用了Unity3D游戏引擎技术。部分开发商利用2010年ChinaJoy展会之机，也展示了该引擎的运行效果。已有不少厂商同开发商签订了提前的引擎预定协议。

Unity引擎宣布放弃支持Flash平台

相信很多独立游戏以及移动游戏开发者都不会对Unity引擎感到陌生。2013年4月25日Unity公司CEO David Helgason发布消息称，游戏引擎Unity今后将不再支持Flash平台，且于今天起不再销售针对Flash开发者的软件授权。

Unity全球领袖齐聚Unite Keynote

2016年4月11日，本年度的Unite Keynote将重装开启，正式拉开Unite大会的序幕，本次Unite Keynote，Unity CEO John Riccitiello首次来到中国Unite，Unity创始人David Helgason也会同台出席并发表主题演讲。而上海的Unite Keynote也将成为John在亚太地区唯一出席的Unite大会，足以见其对中国市场的重视程度。

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❽ 智能网联汽车主要学习什么

智联网汽车，简单来说就是无人驾驶自动化汽车运营，开始要学习无人车的运行原理。
智能网联汽车主要学习:电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。
智能网联是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个智能管理系统而建立的一种在大范围内全方位发挥作用的、实时准确高效的综合交通运输管理系统。2022年智能网联、汽车智能驾驶、自动驾驶势必成为带动汽车相关产业快速发展，成为新的经济增长点。

❾ 人工智能需要学习哪些东西

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等

补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。

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