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pythonai看什么书

1、《Python机器学习——预测分析核心算法》从算法和Python语言实现的角度，认识机器学习。《机器学习实践应用》阿里机器学习专家力作，实战经验分享，基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案。

2、“鱼书”《深度学习入门：基于Python的理论与实践》深度学习是ChatGPT等模型的核心技术，本书从基础理论出发，通过实例带领读者从零开始构建深度学习网络，是深度学习初学者的绝佳选择。

3、基础篇《笨方法学Python》《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。《Python学习手册》这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。

...learn中文文档:步入机器学习的完美实践教程

1、Scikit-learn 中文文档由 ApacheCN 完成校对，为国内机器学习用户提供了详细的实践教程。自2017年11月初步完成校对以来，文档细节不断完善。该文档涵盖了经典机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维，提供了全面教程和API注释，适合初学者从实践开始，逐步深入数据科学与机器学习领域。

2、Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，提供了多种算法，包括分类、回归、聚类和降维等，同时具备模型选择、数据预处理和模型评估等功能。Scikit-learn以其简洁易用、功能丰富和文档完善而著称。安装Scikit-learn 在使用Scikit-learn前，需先安装该库。

3、本文实际上是将之前5个部分的教程合在一起，这种长文的方式似乎更加带劲。准备工作 sklearn全称 scikit-learn，这里scikit表示SciPy Toolkit，因为它依赖于SciPy库。而learn则表示机器学习。

4、当然，成功调用sklearn的前提是完成数据准备，这是成功机器学习的第一步。数据准备涉及到获取数据、数据清洗等多个步骤，虽然在本文中不作为重点讨论，但熟练掌握这些技能对于成功使用sklearn至关重要。在完成数据准备工作后，我们便可以愉快地进行机器学习的旅程。

假期新手练习Ph

如何安装Python第三方模块看这里就够了 如何安装Python的第三方模块 正所谓“人生苦短， 我用Python”。Python的一大优势就是 有丰富且易用的第三方模块，省去了大量重复造轮子的时间，节约了众多开发者的生命。对于已经熟悉Python开发的人来说 ，安装第三方模块是家常便饭的事情。

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深度学习之CUDA+CUDNN详细安装教程

1、安装步骤包括：首先，从官方网站下载CUDA和CUDNN对应版本；接着，按照安装向导进行CUDA的安装，通常只需默认设置；CUDNN的安装则主要是文件复制，解压后将CUDNN文件夹内的内容复制到CUDA安装目录即可。最后，通过运行特定命令验证安装是否成功。

2、CUDNN：NVIDIA深度学习GPU加速库，它在深度神经网络计算中发挥关键作用，简化开发过程并提高性能。为了顺利安装CUDA，你需要先安装Visual Studio（VS）社区版，特别是C++桌面开发选项。接着，通过NVIDIA控制面板查看和安装适合的CUDA版本，比如CUDA 11。

3、然后在激活的虚拟环境中安装PyTorch（cuda13版本，或cpu版本），并安装必要的模块，如matplotlib、numpy、pandas、tensorboard、torch_geometric等，可以参考相关教程，如MFBZS的安装教程。最后，测试安装是否成功，例如在PyCharm中选择虚拟环境，运行测试代码，如果输出为True，说明安装完成。

4、安装步骤检查显卡驱动及CUDA版本首先，通过设备管理器查看显卡驱动版本，然后使用nvidia-smi或NVIDIA控制面板确定显卡支持的CUDA最高版本。下载和安装CUDA访问NVIDIA开发者网站下载CUDA，安装后通过nvcc命令验证安装是否成功。

5、继续进行CUDNN的安装，需先注册账号并填写问卷。由于我安装的是CUDA 0，因此选择与之版本一致的CUDNN下载。下载后，将CUDNN的bin、include、lib文件解压并直接复制到CUDA安装目录，替换原有文件即可。至此，所有安装步骤已全部完成。

6、为实现Linux系统中安装显卡驱动、CUDA和cuDNN的目标，首先需解决nouveau驱动问题，确保系统正常识别并使用显卡。具体步骤包括修改grub配置文件，创建新镜像文件，重启系统，验证nouveau驱动是否已禁用。接着，安装gcc编译环境和内核相关包，确保系统具备编译CUDA环境的必要条件。