有时，程序需要与用户进行交互，以接收一些数据或提供某种结果。那就是 input() 函数偷走秀的时候。

有几种类型的集合可以在 Python 中存储数据。元素按位置排序的集合通常称为 sequence，列表和字符串都属于它们。列表中的每个元素以及字符串中的每个字符都具有与其位置相对应的索引。索引用于访问序列中的元素。索引是_从零开始的_，因此，如果您看到一个从零开始计数的人，那么您必须认识一个程序员。

关于列表的另一重要事项是它们可以包含 不同类型的元素。因此，既没有限制，也没有固定的列表类型，您可以将所需的任何数据添加到列表中，如以下示例所示：

您可以使用 Python 之类的编程语言来进行计算或使用诸如字符串之类的常量值。够了吗？在编写实际程序时，通常需要将值或评估结果存储在计算机内存中。

您已经熟悉了在编程中极为常见和有用的字符串。让我们看一下与引号和多行字符串有关的 Python 字符串的某些功能。

每个_数据对象_（变量或常量）都有一个类型，该类型描述如何将其保存在内存中，可以对该对象执行哪种操作以及如何计算它们。

类型的真实世界类比可以是生物物种或特定对象之间共享的任何其他抽象属性。您所见过的所有狗都具有_dog_类型，但它们中的每一个都是一个单独的对象。将_狗_视为一种类型，您可以假定可以进行一些操作，例如，狗可以吠叫。

Web 浏览器中可以实现机器学习吗？

是的，可以使用 JavaScript 在浏览器中完全定义，训练和部署机器学习算法。

尽管它可能不是机器学习的常规选择，但事实证明 JavaScript 能够完成这样的任务-即使它不能与主要的机器学习语言 Python 竞争。

• API 清理：删除多余的 API，例如 tf.app ， tf.flags ， tf.logging
• Eager Execution：执行像 Python
• 不再有全局变量：跟踪变量
• 功能，而不是会话：可以装饰 Python 函数 tf.function() 以将其标记为 JIT 编译，以便 TensorFlow 将其作为单个图形运行。

在 TF 2 中建立线性回归

这些年来，ML 的使用正日益增加。ML 为他们带来的一系列机会给企业留下了深刻的印象。但是，由于过程的持续时间长且复杂，他们仍在努力部署 ML 模型。 

创建预测模型时，重要的是要测量准确性，以便能够清楚地表述模型的质量。本文讨论了在测量这些精度值时常犯的两个错误。

在本教程中，我将演示如何将使用 TF 2.0 编写的具有一些高级体系结构的预训练网络转换为适合推理的优化网络。我的目标是使用 C ++ 和 OpenCV 的 Dnn 模块运行推理中的预训练模型。但是，本指南将帮助您生成可在许多平台（包括 Python 和 TensorRT）中使用的优化模型。

Python 是一种非常简单而优雅的语言。它的简单性使其在学习代码的学生或人们中非常受欢迎，但是，编写正确的 Python 代码非常重要。我希望阅读本文后，您对使用 Python 编写代码的方式有一些想法，并且可以进行更多研究。

数组很棒，并且是 JavaScript 中非常特殊的类型。有许多有用的内置属性和方法将帮助您解决涉及数组的任何任务。今天，我们将讨论每个开发人员都应该知道的 15 种数组方法。

循环神经网络（RNN） 是一类神经网络，其中节点之间的连接形成沿着时间序列的有向图的。这使其能够表现出时间动态行为，使其非常适合时间序列分析，语音识别，语法学习，文字构成等。

生成器（用作生成器函数或生成器表达式）对于优化 python 应用程序的性能非常有用，特别是在使用大型数据集或文件的情况下。通过避免复杂的迭代器实现或通过其他方式自行处理数据，它们还将使代码更清晰。

Python 是一种非常通用的编程语言，并且由于它的社区和库，您几乎可以做任何您想做的事情，尽管有时您不应该这样做。没有一种语言可以全部统治它们，它们都有优点和缺点，Python 也不例外。

有些人说代码就像其他人正在尝试阅读和理解您的代码一样，但这是一个很好的建议，因为我去过那里，当我编写代码时，我想着自己的未来自我，也许从现在开始的一年，又回到了这项新功能，并且不得不继续努力。让我解释一下这是什么意思，几年前，我很高兴能够开发复杂的软件，这需要我编码一个库来处理非常复杂和动态的结构。毫无疑问，我将自己投入到任务中，后来成千上万的代码行令人惊奇。该库最终成为应用程序的核心，在整个应用程序中无处不在，我对此很满意。但是，现在是我进入一个新团队并将该应用程序委派给另一个团队的时候了。

现在，Node.js（服务器端 JavaScript 运行时）在开发人员中非常流行，这不仅是因为易于在前端和后端使用相同的语言。与其他编程语言相比，Node.js 带来的好处是开发人员蜂拥使用该语言的主要原因。但是对 Node.js 也有很多批评。当然，批评并非没有根据。但是，重要的是要了解该语言的功能使其更适合于某些任务，而不是某些其他任务的理想选择。

在开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过示例的方式来学习。

本项目是一个简单的图像分类应用程序，演示了如何使用 PyTorch Android API。此应用程序在静态图像上运行 TorchScript 序列化的 TorchVision 预训练的 resnet18 模型，该模型作为 Android 资产打包在应用程序内部。