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python开源知识管理系统

发布时间:2023-07-14 06:41:55

A. python是什么

B. 请大侠给推荐几个python搞的开源的项目的例子

Python的开源项目很多呀
比如Twisted,Tornado做web服务器
wxPython做GUI
Django做网站
还有做科学计算的NumPy等等
这些都是很大的,其他中小型的非常多,在GitHub上有很多可以搜索到。
另外还有基于Python的一些网站,比如很着名的豆瓣,知乎,果壳。
另外非常多网页游戏的后端都是用Python实现的。虽然这些不开源,但是基本的技术都可以在开源项目里找到原型。

C. python机器学习库怎么使用

1. Scikit-learn(重点推荐)
www .github .com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras(深度学习)
https://github.com/fchollet/keras
Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU。
3、Lasagne(深度学习)
不只是一个美味的意大利菜,也是一个和Keras有着相似功能的深度学习库,但其在设计上与它们有些不同。
4.Pylearn2
www .github .com/lisa-lab/pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包,如随机梯度下降。
5.NuPIC
www .github .com/numenta/nupic
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
6. Nilearn
www .github .com/nilearn/nilearn
Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
7.PyBrain
www .github .com/pybrain/pybrain
Pybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
8.Pattern
www .github .com/clips/pattern
Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
9.Fuel
www .github .com/mila-udem/fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google's One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
10.Bob
www .github .com/idiap/bob
Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的,它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间,它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。
11.Skdata
www .github .com/jaberg/skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题,流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
12.MILK
www .github .com/luispedro/milk
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
13.IEPY
www .github .com/machinalis/iepy
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
14.Quepy
www .github .com/machinalis/quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以,你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
15.Hebel
www .github .com/hannes-brt/hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序,它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能,例如动力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和停止法。
16.mlxtend
www .github .com/rasbt/mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
17.nolearn
www .github .com/dnouri/nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作,其它的通常更有用。
18.Ramp
www .github .com/kvh/ramp
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和统计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
19.Feature Forge
www .github .com/machinalis/featureforge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API,来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时,你会感觉到受到了很大的帮助。(虽然这只能在你有不同的算法时起作用。)20.REP
www .github .com/yandex/rep
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作,例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
21.Python 学习机器样品
www .github .com/awslabs/machine-learning-samples用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。
22.Python-ELM
www .github .com/dclambert/Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
23.gensim
主题模型python实现
Scalable statistical semantics
Analyze plain-text documents for semantic structureRetrieve semantically similar documents

D. python开发管理系统

我自己开发了一个程序管理系统,链接如下:

v1.01:

链接:

提取码:fd4m

v1.02:

链接:

提取码:dlsc

E. 最常用Python开源框架有哪些

django
flask等等
建议先把django学会,慢慢来,举一反三。前期比较困难。

F. 收藏!3个最佳学习Python编程的开源库

1、learn-python3


这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识,然后讨论了面向对象编程,以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。每一个主题都有一个“notebook”链接,它会向你介绍该主题和一些示例代码,当你完成这些内容之后,还有一个练习链接,点击后你就可以做一些测试题。


项目地址:https://github.com/jerry-git/learn-python3


2、learn-python


这个存储库还可以作为Python的介绍,帮助你从初级水平上升至中级,这里的中级指的是熟练地使用这种编程语言,而不仅仅是简单的循环和算法。该存储库是一个Python脚本集合,每个脚本都是一个核心类别的子主题,比如“操作符”、“数据类型”和“控制流”。


你不必完整地学习该课程,正如作者指出的那样,你还可以将存储库用作备忘单,在需要的时候,快速查找,查看文档,查看代码,然后运行测试,看代码是否能正常运行,是否按照代码准则编写。


项目地址:https://github.com/trekhleb/learn-python/blob/master/src/control_flow/test_if.py


3、full-speed-python


该存储库快速介绍了字符串和列表等基础知识,然后快速深入到更高级的主题,“类”和“异步编程”等,作者在写这本书时采用了一种实用的方法,用代码示例简要介绍了每个主题,然后直接跳到练习问题,让读者可以自己尝试。你可以在项目详情页下载pdf/epub文件。


项目地址:https://github.com/joaoventura/full-speed-python


关于3个最佳学习Python编程的开源库,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

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