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无需计算的程序非常罕见。因此，学习用数字编程永远不是一个坏选择。我们将要学习的更有价值的技能是用户数据的处理。借助它，您可以创建交互式且更加灵活的应用程序。因此，让我们开始吧！

如您所知，每个变量都有一个在其他变量中唯一标识它的名称。给变量起好名字可能并不像看起来那么简单。经验丰富的程序员非常注重命名，以使其程序易于理解。这很重要，因为程序员会花费大量时间阅读和理解其他程序员编写的代码。如果变量的名称不正确，那么几个月后您甚至看不到自己的代码。在本主题中，我们将考虑如何根据 Python 社区中建立的约定和最佳实践为变量选择好名称。

布尔类型，或者简单地 bool，是仅具有两个可能的值的特殊数据类型：True 和 False。在 Python 中，布尔值的名称以大写字母开头。

在编程语言中，布尔类型或逻辑类型是表示只有两种相反状态（例如_打开_或_关闭_，_是_或_否_等）的一种常见方式 。

如果您正在编写跟踪门 bool 的打开状态的应用程序，那么会发现使用它来存储当前的门状态是很自然的。

在现实生活中，我们经常执行算术运算。他们可以帮助我们计算购买的金额，确定房间的面积，计算排队人数等。程序中使用相同的操作。

基本操作

Python 支持基本的算术运算：

• 加成 +
• 减法 -
• 乘法 *
• 除 /
• 整数除法 //

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。

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。

有时您需要解释代码中某些特定部分的用途。幸运的是，Python 给您提供了满足您需求的机会。您可以留下称为注释的特殊注释。它们对初学者特别有用。在整个课程中，我们将经常使用注释来解释我们的示例

如何编写简洁易读的代码？从简单的单行程序转换到更复杂的程序时，这就是您遇到的问题。最初，它似乎并不重要，但是在现实生活中，编程是一个涉及很多人一起工作的过程，因此与编写代码相比，您花费更多的时间阅读代码。

我们希望您已经学习了如何编写简单的 Python 程序，该程序由仅打印一行的一行组成。但是，实际程序包含很多行：从小型脚本的数十行到大型项目的数千行，甚至更多行。因此，在本课中，您将编写打印多行的程序。

在本主题中，您将学习如何开发第一个 Python 程序。尽管这些程序非常简单，但是它们在语法上仍然是正确的，并且表明使用 Python 进行编程是一种享受。

Python 是一种现代通用编程语言，最初由一位名叫 Guido van Rossum 的荷兰程序员在 1980 年代后期开发。这个名字来自流行的 Monty Python 节目，而不是您想像的蛇。该语言具有简洁，统一且易于阅读的语法，旨在易于在实践中学习和使用。

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。