在python使用Keras需要注意導入Keras.backend類。那么python怎么導入Keras.backend呢？接下來這篇文章帶你了解。

看到標題很多小伙伴會問：不是都說python是膠水語言，他調(diào)用什么什么語言封裝的庫來做一些什么事情嗎？怎么小編你這反而變成被調(diào)用的對象了呢？沒錯，常規(guī)情況下一般都是以python語言作為主體調(diào)用其他語言。但是，一個系統(tǒng)要想提高運行速度，最好的方法還是使用C++等語言來編寫更合適。但是一個系統(tǒng)的開發(fā)不可能等著你需要的模塊都開發(fā)完畢了再來集成。一般情況下軟件工程有個概念叫原型，原型是可以簡單運行的，而python就很適合拿來當原型開發(fā)的語言，在原型的設(shè)計中如果python開發(fā)規(guī)范，預(yù)留了一定接口，在實際開發(fā)時

如果對web應(yīng)用有所了解，就知道http服務(wù)器，http服務(wù)器是用來存放http頁面的。但還有另外一種專門存放其他文件的服務(wù)器，叫ftp服務(wù)器。使用python搭建ftp服務(wù)器是比較快捷的，接下來就讓我們來看看怎么搭建一個ftp服務(wù)器吧。

我們生活在信息化的一個時代，在這個時代處處都是信息，這些信息構(gòu)成了一條條的數(shù)據(jù)。如何將這些海量的數(shù)據(jù)經(jīng)過整理得到有用的結(jié)論，或者揭示某些規(guī)律，進而預(yù)測某些結(jié)果，這就是數(shù)據(jù)分析。

我們在使用pytorch的時候會涉及到打印tensor的值，在pytorch怎么打印tensor的數(shù)值這方面只要會使用pytorch一般都會使用了，但是有些情況下我們還需要打印device的信息，那么pytorch怎么打印device信息呢？接下來的這篇文章告訴你！

在人工智能（AI）應(yīng)用程序中，解釋模型決策的能力變得越來越重要。一些機器學習算法可以通過生成規(guī)則或決策樹來解釋其輸出結(jié)果，但是深度學習模型通常很難解釋其預(yù)測結(jié)果。為了克服這個問題，研究人員和從業(yè)者開發(fā)了各種可解釋性AI技術(shù)，其中包括LIME和SHAP等方法。

Python 是人工智能和機器學習的首要編程語言。本文將向您介紹重要的 Python 基礎(chǔ)知識，包括：從何處獲取 Python、Python 2 和 Python 3 之間的區(qū)別以及熟悉的語言概念（如語法和變量）如何在 Python 中工作。

在使用tensor的時候有時候我們需要確定數(shù)據(jù)的類型和大小，但是在pytorch查看數(shù)據(jù)類型和大小的時候有時候會報錯，那么出現(xiàn)這樣的報錯我們該如何解決呢？接下來小編就帶你了解一下解決這個問題的方案。