python代碼記不住可以找工作嗎？謝謝你的邀請。代碼是不會被記住的。你可以多練習(xí)。建議通過做小項目來學(xué)習(xí)。你可以注意我的標(biāo)題“尤凡提”。課堂上錄了很多視頻，包括Python/機器學(xué)習(xí)簡介/深度學(xué)習(xí)簡

python代碼記不住可以找工作嗎？

謝謝你的邀請。代碼是不會被記住的。你可以多練習(xí)。建議通過做小項目來學(xué)習(xí)。你可以注意我的標(biāo)題“尤凡提”。課堂上錄了很多視頻，包括Python/機器學(xué)習(xí)簡介/深度學(xué)習(xí)簡介/pyspark大數(shù)據(jù)開發(fā)/人臉識別項目等，你可以從Python項目開始，根據(jù)我的視頻一步一步地做項目，慢慢的你會感覺到，也不會問這樣的問題。如果硬件條件好，可以選擇人工智能作為未來的發(fā)展方向。人工智能的發(fā)展一般是從python開始的，但是對數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)，特別是概率論和統(tǒng)計學(xué)有一定的要求。

人工智能學(xué)習(xí)的總體路線圖：1。數(shù)據(jù)科學(xué)中的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

你可能沒有太多的時間去系統(tǒng)地學(xué)習(xí)。掌握數(shù)據(jù)分析和挖掘所需的統(tǒng)計基礎(chǔ)，以后慢慢補課。當(dāng)然，你的專業(yè)是統(tǒng)計學(xué)，所以沒什么大問題。

2. Python核心編程

這本市面上的Python書和視頻幾乎一樣。我建議你看我的視頻，快速開始一個小項目。

3. Python

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫，如果數(shù)據(jù)分析是發(fā)展方向，則關(guān)注pandas/Matplotlib，而關(guān)注numpy則是AI方向。

4. 機器學(xué)習(xí)

重點掌握sklearn機器學(xué)習(xí)庫，熟悉各種機器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點和應(yīng)用場合。

5. 深入學(xué)習(xí)

關(guān)注CNN/RNN和常見變體，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 計算機視覺/自然語言處理/語音技術(shù)

計算機視覺相對成熟，而NLP是近年來學(xué)術(shù)界爆發(fā)的主要方向。

希望對您有所幫助

想學(xué)習(xí)pytorch，需要先學(xué)習(xí)python嗎？

當(dāng)然，就像看英語電視劇一樣，你需要先懂英語

績效考核是對每個部門和員工工作的數(shù)量和質(zhì)量的評價。各類工作都有其特殊性，因此考核工作必須建立適用于各類工作的量化標(biāo)準(zhǔn)。

從程序員的工作特點來看，生產(chǎn)代碼行數(shù)是評價他們工作的最合適的量化標(biāo)準(zhǔn)。雖然這個標(biāo)準(zhǔn)不足以考慮每個程序員的工作質(zhì)量，但是程序員的工作質(zhì)量并不是由他們自己控制的。他們只能保證自己輸入的代碼嚴(yán)格按照架構(gòu)師制定的語句原則和變量算法原則，保證輸入中沒有輸入錯誤，至少保證鍵語句輸入中沒有錯誤。只要能做到這些，程序員代碼輸入量達到規(guī)定的行數(shù)或超額，就可以判斷其性能考核結(jié)果是否合格或優(yōu)秀。

績效考核的最大難點是崗位量化原則的制定。有些崗位不能用工作量來考核，比如公關(guān)部。對于此類部門，其目標(biāo)任務(wù)的完整性比率只能在考核周期內(nèi)計算。如果比例高于預(yù)定值，則為合格；如果比例低于該值，則為不合格或較差。

績效評估是人力資源部的一項挑戰(zhàn)。許多企業(yè)由于標(biāo)準(zhǔn)制定上的問題，使得績效考核流于形式，這是一種非常危險的現(xiàn)象。這將嚴(yán)重影響整個公司的工作效率，甚至嚴(yán)重削弱公司的核心競爭力，因為核心競爭力除了內(nèi)在的市場導(dǎo)向和品牌識別外，還包括企業(yè)文化戰(zhàn)略和人力資源戰(zhàn)略的有效性！