❶ python中常用的包、库、软件，俗称轮子
Python是一个广泛使用的编程语言，有着丰富的生态系统，包含众多的包、库和软件，俗称"轮子"。以下是一个概览，展示了Python中常见的一些工具和库，这些工具和库覆盖了从基本的环境管理到高级的科学计算等多个领域，旨在提高开发效率并简化复杂任务。
在Python环境中，管理版本和虚拟环境至关重要。使用虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突，并确保项目依赖的正确性。
包和依赖管理工具是Python开发的基础。这些工具，如pip、conda等，帮助开发者轻松安装、更新和卸载Python包，确保项目能够稳定运行。
打包发布工具，如setuptools、twine等，简化了将项目转换为可安装包的过程，使得项目可以被其他开发者轻松使用。
交互式工具（如IPython、REPL）提供了与Python交互的便利性，帮助开发者快速测试代码和实验新想法。
文件操作和MIME类型描述等库（如os、mimetypes）提供了处理文件和文件类型的基本功能，是任何Python项目的基础。
时间、日期处理库（如datetime）是许多应用程序中不可或缺的一部分，用于处理时间相关逻辑和日期计算。
文本处理库（如re、nltk）提供了解析和操作普通文本的工具，对于构建文本处理应用至关重要。
对于特定文本格式（如Word、Excel、PDF、Markdown等）的解析和处理，有专门的库如python-docx、pandas、PyPDF2、markdown等，极大地简化了这些任务。
自然语言处理库（如NLTK、spaCy）提供了分析和理解自然语言的工具，是构建聊天机器人、文本分类等应用的基石。
生成项目文档的工具（如Sphinx）帮助开发者轻松创建高质量的文档，提升代码的可读性和可维护性。
配置管理库（如ConfigParser、PyYAML）提供了存储和解析配置文件的方式，使得应用能够根据不同的环境灵活配置。
图片处理库（如Pillow、OpenCV）提供了强大的图像处理功能，适用于各种图像操作任务。
文字识别库（如Tesseract、PIL）提供了OCR功能，使文本可以被计算机理解，对于自动化文档处理等应用场景非常有用。
音频和视频处理库（如pyb、moviepy）提供了对音频和视频文件进行剪辑、转换和处理的功能，是构建媒体应用的必备工具。
地理位置处理库（如geopy）提供了与地理坐标相关的功能，如地址解析、坐标转换等，对于构建地图应用或地理位置服务非常有用。
HTTP库（如requests、http.client）简化了HTTP请求和响应的处理，是构建网络应用的基本组件。
数据库相关库（如sqlite3、MySQL-connector-python）提供了与多种数据库交互的功能，是数据存储和管理的基础。
数据库驱动（连接件）和数据库对象关系模型映射（ORM）库（如psycopg2、SQLAlchemy）帮助开发者更高效地操作数据库，简化了SQL查询和事务处理。
全栈Web框架（如Django、Flask）提供了构建Web应用的完整工具链，包括路由、视图、模板等，让开发者能够快速构建Web应用。
内容管理系统（CMS）库（如pelican、mkdocs）提供了构建静态或动态内容网站的功能，适合构建博客或知识库。
电子商务框架和库（如Shopify API、Stripe API）提供了构建在线商店和处理支付流程的工具，简化了电子商务应用的开发。
RESTful API框架（如Flask-RESTful、Django REST framework）帮助开发者构建符合REST规范的API，使服务可以被其他应用调用。
授权和认证库（如Flask-Login、Django Authentication）提供了安全的用户认证和会话管理功能，确保应用的安全性。
模板引擎（如Jinja2、Django templates）提供了生成动态页面的功能，简化了网页内容的生成和布局。
任务队列库（如Celery）帮助开发者处理后台任务，实现异步处理和任务调度。
搜索工具（如Elasticsearch）提供了全文搜索和索引功能，使开发者能够快速构建搜索能力丰富的应用。
Feed工具（如RSS feeds）帮助开发者生成和处理RSS或ATOM格式的订阅源，使应用能够提供新闻或内容聚合功能。
网站资源管理工具（如mini-css-extract-plugin、terser-webpack-plugin）帮助开发者优化和压缩网站资源，提高应用性能。
缓存库（如Redis、memcached）提供了高效的数据缓存功能，能够提高应用响应速度和减少数据库负载。
电子邮件库（如smtplib、SMTP_SSL）提供了发送和解析电子邮件的功能，对于构建邮件通知或邮件服务的开发非常有用。
国际化（i18n）库（如Babel、gettext）帮助开发者构建多语言支持的应用，确保应用能够面向全球用户。
URL处理库（如urlparse、urllib）提供了解析和操作URL的功能，是构建网络应用的基础。
HTML和XML处理库（如BeautifulSoup、lxml）提供了解析和生成HTML和XML文档的功能，对于构建Web应用和数据抓取非常关键。
Web爬虫库（如Scrapy、BeautifulSoup）提供了自动抓取网页数据的功能，是数据收集和分析的重要工具。
数据验证库（如Pydantic、Dataclasses）帮助开发者创建有效的数据模型和验证输入数据，简化了数据验证和处理流程。
管理界面库（如Flask-Admin、django-admin）提供了构建用户友好的管理后台的功能，使开发者能够方便地管理应用数据。
静态网站生成工具（如Jekyll、Hugo）帮助开发者快速构建静态网站，适合构建博客、个人站点等。
进程管理库（如multiprocessing、concurrent.futures）提供了管理多进程和并行处理的功能，提高应用的并发性能。
并发和并行处理库（如asyncio、concurrent.futures）帮助开发者实现异步编程和并行任务执行，提高应用的响应速度。
网络编程库（如socket、asyncio）提供了构建网络应用的基础功能，包括网络通信、套接字编程等。
WebSocket处理库（如websockets）提供了构建WebSocket应用的功能，使开发者能够构建实时通信应用。
WSGI服务器（如Gunicorn、uWSGI）提供了兼容WSGI规范的Web服务器，简化了Web应用的部署。
远程调用库（如dill、PyRPC）提供了实现远程过程调用的功能，使得服务能够跨网络或进程调用。
加解密图形界面库（如PyQt、Tkinter）提供了构建图形用户界面应用的基础功能，包括窗口、控件和事件处理等。
游戏开发库（如Pygame）提供了构建2D游戏应用的工具，包括图形、音效和游戏逻辑等。
日志工具（如logging、loguru）提供了记录应用运行时信息的功能，帮助开发者诊断和调试应用问题。
测试库（如unittest、pytest）提供了编写和执行测试用例的工具，确保应用的可靠性和稳定性。
代码分析和优化工具（如pycodestyle、black）帮助开发者检查和优化代码质量，提高代码可读性和性能。
调试工具（如pdb、IPython）提供了强大的调试功能，帮助开发者在代码中设置断点、查看变量状态等，加速调试过程。
科学计算和数据分析库（如NumPy、pandas、scipy）提供了进行数值计算和数据分析的强大功能，是数据科学和工程领域的基石。
数据可视化库（如matplotlib、seaborn、Plotly）提供了生成图表和可视化数据的功能，帮助开发者和用户更好地理解和解释数据。
视觉计算库（如OpenCV、scikit-image）提供了计算机视觉的基本功能，如图像处理、特征提取等，是构建视觉应用的关键。
机器学习库（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）提供了构建和训练机器学习模型的工具，是人工智能应用的核心。
MapRece框架和库（如Apache Spark、Dask）提供了实现分布式计算任务的功能，适合处理大规模数据集。
函数式编程库（如functools、PyMonad）提供了函数式编程的支持，简化了代码的可读性和可维护性。
运维开发工具（如Ansible、Terraform）提供了自动化部署和管理基础设施的功能，提高运维效率。
任务调度库（如APScheler、cron）提供了实现定时任务和工作流管理的功能，确保应用按照预定时间执行任务。
使用其他语言扩展Python库（如cffi、ctypes）提供了与其他语言集成的接口，使Python能够使用外部库。
高性能库（如numba、cython）提供了加速Python代码执行的功能，提高应用性能。
Windows工具（如pywin32）提供了在Windows操作系统中使用Python的功能，简化了Windows开发。
网络虚拟化和SDN库（如OpenDaylight、ONOS）提供了构建网络虚拟化和SDN服务的基础，是网络基础设施的关键。
硬件库（如RPi.GPIO、PyUSB）提供了与硬件设备交互的功能，适合构建嵌入式应用。
兼容性工具（如2to3、Py2App）提供了Python 2到Python 3的转换功能，帮助开发者迁移代码。
开发者插件（如PyCharm、Visual Studio Code插件）提供了增强开发环境的功能，提升开发效率。
IDEs（如PyCharm、Jupyter Notebook）提供了集成开发环境，支持代码编写、调试、运行和文档生成。
Python资源（如awesome-python、PyPI）提供了发现和使用新Python库的平台，是开发者获取资源的宝贵资源。
❷ 各种编程语言的深度学习库整理大全！
各种编程语言的深度学习库整理大全！
Python1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。
1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。
2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。
3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。
4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。
2. Caffe是深度学习的框架，它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。它是由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社区成员共同开发。谷歌的DeepDream项目就是基于Caffe框架完成。这个框架是使用BSD许可证的C++库，并提供了Python调用接口。
3. nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。
4. Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具，采用高效的算法来处理大规模文本数据。
5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、深度玻尔兹曼机（DBM）和卷积神经网络（CNN）等算法。
7. Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。
9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。
10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。
11. Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。
Matlab
1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。
2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念网络（DBN）、栈式自编码器（stacked AE）、卷积神经网络（CNN）等算法。
3. cuda-convet是一套卷积神经网络（CNN）代码，也适用于前馈神经网络，使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。
4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。它简单高效，能够运行和学习最先进的机器学习算法。
CPP
1. eblearn是开源的机器学习C++封装库，由Yann LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。
2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。
3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科学计算函数库。它主要用于产品中，也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库，用Java和Scala编写。它的设计目的是为了在商业环境下使用，而不是作为一款研究工具。
3. Encog是一个机器学习的高级框架，涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等，也支持遗传算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript编写，是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型（主要是神经网络）的封装库。不需要其它软件，不需要编译器，不需要安装包，不需要GPU，甚至不费吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款广泛适用于各种机器学习算法的科学计算框架。它使用容易，用快速的脚本语言LuaJit开发，底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua编程语言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度学习框架，受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口，可能还有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一种面向对象的编程语言，面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库，其中包含丰富的深度学习库。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定语言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#编写的.NET机器学习框架，包括音频和图像处理的类库。它是产品级的完整框架，用于计算机视觉、计算机音频、信号处理和统计应用领域。
R
1. darch包可以用来生成多层神经网络（深度结构）。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。
2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。