2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？-低调大师

2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

2017-08-01 606

近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。

由于这些库都开源了，我们从Github上引入了提交数，贡献者数和其他指标，这可以作为库流行程度的参考指标。

核心库

1. NumPy (提交数: 15980, 贡献者数: 522)

当开始处理Python中的科学任务，Python的SciPy Stack肯定可以提供帮助，它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合（不要混淆SciPy库，它是SciPy Stack的一部分，和SciPy Stack的社区）这样我们开始来看一下吧。然而，SciPy Stack相当庞大，其中有十几个库，我们把焦点放在核心包上（特别是最重要的）。

关于建立科学计算栈，最基本的包是Numpy（全称为Numerical Py

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趋势已成：未来5年AI在银行业的5大应用

今天，人工智能(“Artificial intelligence”，或“AI”)已经成为现实，它比我们想象的更快地影响着我们的生活。从手机里的Siri语音助手到智能电视里面Netflix个性化推荐的影片，AI已经无处不在。可以说AI带来的革命将会是历史上最大的一场革命，不可否认的是，它已经成为我们生活中重要而且不可分割的一部分。人工智能是机器学习，自然语言处理和认知计算这三大高端科技的融合。AI的定义是：利用复杂的机器学习和自然语言处理算法，将人类的智能模拟到人造的机器上去。模拟人类智能的主要动机是为了克服人类智能的一大缺陷，即可扩展性的问题：人类处理既定任务的速度存在明显的上限。AI的意义则在于通过将人类智能与配置最高计算性能的认知计算机相结合，来解决人类智能速度有限的问题。让我们举两个例子来更好的理解AI的定义：一种情形是：按照明确定义的逻辑路径，来处理输入、生成输出。比如说，两个给定数字的乘法运算。今天任何一台计算机都能在速度和准确度上击败任何人类。19世纪后期的软件革命就是为了帮助我们更好地处理这类问题，而它们恰恰也是我们日常生活的一部分。现在让我们来看看另一种情形：按照...

2017-08-02

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现在深度学习这么火，大家都会想着看看能不能用到自己的研究领域里。所以，将深度学习融入到机器人领域的尝试也是有的。我就自己了解的两个方面（视觉与规划）来简单介绍一下吧。物体识别这个其实是最容易想到的方向了，比较DL就是因为图像识别上的成果而开始火起来的。这里可以直接把原来 CNN 的那几套网络搬过来用，具体工作就不说了，我之前在另一个回答amazon picking challenge（APC）2016中识别和运动规划的主流算法是什么？下有提到，2016年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了DL作为物体识别算法。物体定位当然，机器视觉跟计算机视觉有点区别。机器人领域的视觉除了物体识别还包括物体定位（为了要操作物体，需要知道物体的位姿）。 2016年APC中，虽然很多人采用DL进行物体识别，但在物体定位方面都还是使用比较简单、或者传

2017-08-02

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。