Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉到Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。首

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉到Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

python有哪些對應的崗位呢？

學習Python語言還有很多工作要做。Python被稱為編程語言中的通用粘合劑。例如，它可以用來做爬蟲、網(wǎng)頁、操作和維護，現(xiàn)在流行的AI Al都可以使用python。然而，我認為Python適合于數(shù)據(jù)科學。

一方面，python有很多專門用于數(shù)據(jù)科學的數(shù)據(jù)包，非常方便。學完這門語言，你就會愛上它。然而，數(shù)據(jù)科學語言的知識背景也非常廣泛。從統(tǒng)計學到計算機理論的每一個分支都需要不斷學習以跟上時代的步伐。

另一方面，Python現(xiàn)在越來越流行。當然，很多因素都是媒體和一些培訓機構造成的。但這也說明Python的發(fā)展趨勢仍在上升?，F(xiàn)在教育部新成立了人工智能，競爭只會越來越激烈。

走a到底怎樣操作呢？

對于英雄聯(lián)盟這個游戲來說，線路操作技巧是非常重要的一個環(huán)節(jié)，當然對于ADC位來說，走a的技巧尤為重要

！Go a，顧名思義，就是在平面上穿插一個間隙來調(diào)整自己的輸出位置，以獲得詳細的領先。拿a有很多技巧可以遵循，讓我們用我個人經(jīng)歷的幾百場VN比賽來談談吧

！首先，進入a的關鍵是關鍵位置設置。也許有些玩家喜歡移動鼠標右鍵，然后走a，但這需要高精度的鼠標點擊。當你進攻太快，想去a，很難確保你擊中目標。當你不小心碰到地板時，很有可能犯錯誤。

除了鼠標右鍵平A外，我們還可以將A鍵的位置改為快速進取的移動，這樣我們就可以用鼠標右鍵來移動，而鍵盤上的A鍵來攻擊，這就方便了我們的操作。但是，由于快速的攻擊性動作會優(yōu)先對距離目標最近的鼠標進行攻擊，很有可能出現(xiàn)士兵或塔臺的尷尬局面

！走a注重位置的調(diào)整，而不是一味走減產(chǎn)。走a的時候我們要經(jīng)過很多的練習，熟悉每個英雄的平a的感覺也很重要，最后，希望大家都能成為走a的神！