Python教學入門小技巧,掌握這”19個語法”是關鍵!

Python教學入門小技巧,掌握這"19個語法"是關鍵!
Python教學入門小技巧,掌握這”19個語法”是關鍵!

Python教學就要教你19個超實用的語法哦!

 

很多人聽說Python程式簡單易學,前景好薪酬高,所以就想快點入門Python程式,有方法嗎?有套路嗎?當然有,不過要快速入門Python程式,我覺得這19個語法是第一站!

Python的特點

解釋型語言,無需編譯即可運行

提供了交互式命令行

基於對象的程式思想

跨平台和良好的兼容性,在WindowsMacLinux上都可運行

簡單好用而且功能強大

01中文編碼

很多同學在打開數據時會遇上亂碼問題,其原因是字符集的編碼問題。 LinuxMac默認的編碼集是UTF8,而Windows則是ASCII。如果數據編碼的字符集,和你使用Python進行處理時所用的字符集不同,則會出現亂碼問題。

另外,我個人的習慣是在Python代碼的頭部加入以下內容,其中第二行聲明了使用UTF8字符集。

#!/usr/bin/env python# coding:utf8

02變量

Python中的變量可以看作是一個個容器,裡面存放著我們需要使用到的值。

Python對變量名的要求和其他語言一樣:可以包括英文、數字以及下劃線,但不能以數字開頭,區分大小寫。當然我推薦,變量名用純英文就很好,並且取一些有意義的名稱,便於自己理解每個變量的作用。

說實話,Python教學算是一門弱類型的語言,在使用變量時無需聲明其類型。 Python中的變量包括以下幾類:數值、字符串、列表、元組、字典。

03數值

數值包括整型和浮點型,分別對應整數和浮點數,後者精度更高。

#整型a = 1#浮點型b = 2.1print a, b

04字符串

字符串也就是我們經常接觸到的文本,可以往裡面放任意長度的內容,用單引號或雙引號括起來。應當注意,中文以及中文符號只能出現在字符串內,如果在下面第三行中使用了中文輸入法的逗號,Python將報錯。

c = Hello d =你好print c, d

使用+可以拼接兩個字符串。

print c + d

使用len()可以得到字符串的長度。

print len( Hello World )

使用切片可以訪問字符串中的某個字符或某個片段。

#位置下標從0開始c = Hello World #打印結果為H,下標為0表示第一個字符print c[0]

#打印結果為d,下標為負數表示從後往前數#所以– 1表示倒數第一個字符print c[-1]

#使用:返回一個片段,冒號前後分別為開始下標和結束下標#包括開始下標,但不包括結束下標

#因此c[1:5 ]表示,返回下標從14的片段,即第二個到第五個字符print c[1:5]

#冒號前後的下標同樣可以使用負數

#或者不提供,表示從最左端開始或一直到最右端print c[1:-1], c[:5], c[3:]

05列表

列表好比一條隊伍,裡面依次存放著多個變量。列表和字符串類似,但字符串中的每個元素都是字符,而列表中的每個元素可以是任意類型的變量。

#使用[]定義一個空列表,使用append()向列表尾部添加一個元素

#如果要添加到首部,就用prepend()好了a = []a.append(1)a.append(2.1)a .append( Hello )print a

使用len()可以獲得列表的長度。

print len(a)

列表元素的按下標訪問和賦值等操作,和字符串都是類似的。

print a[1], a[-1]a[1] = 100print a

使用del刪除列表中的某個元素。

del a[0]print a

06元組

元組和列表類似,唯一的不同是元組中的元素在初始化之後不能再更改,因此可以理解成一個只讀的變量。

#使用()定義一個元組a = (1, 2.1, Hello )#嘗試修改元組中的元素會報錯a[0] = 100

07字典

字典是一種極為重要的變量類型,使用一個key來訪問相應的value,即一種鍵值對的數據形式。

#使用{}定義一個字典a = {}#使用key來賦值valuea[ k1 ] = 1a[ k2 ] = 2.1a[ k3 ] = Hello

所以能夠總結出字典和列表的不同。列表中的元素是有序對等的,所以是用下標來賦值和訪問,而字典中的元素是無序的,所以是用key來操作相應value

#也可以在定義字典和列表的同時進行賦值li = [1, 2.1, Hello ]di = { k1 : 1, k2 : 2.1, k3 : Hello }

使用has_key()判斷字典中是否有某個key

print di.has_key( k4 )

如果訪問不存在的keyPython將會報錯。在賦值的時候,如果key已經存在,則會用新的value覆蓋已有的value

08註釋

被註釋的代碼是不會運行,可以看作是寫給自己和其他程序猿閱讀的一些筆記和說明,藉此提高代碼可讀性。

#這裡是單行註釋這裡是很多行註釋

Sublime中,選中需要註釋的內容,按Ctrl+/即可完成註釋。

09保留字符

Python中,其實有一些字符串具有某些特定功能,如import class等。我們在選擇變量名時,應注意避開這些保留字符。

#以下變量賦值將報錯import = 1

10行和縮進

Python中,代碼塊的邊界不是通過大括號等符號進行顯式劃分,而是通過行的縮進實現的。連續相同縮進水平的代碼處於同一個代碼塊,在使用for while if try等語法時需要注意每行代碼的縮進。

11運算符

運算符的作用是根據已有的變量生成新的變量,主要有以下幾種:

算術運算符:+*/%,即加、減、乘、除、取餘

比較運算符:==!=><>=<=,即等於、不等於、大於、小於、大於等於、小於等於

賦值運算符:=+=-=*=/ =%=,即賦值、加賦值、減賦值、乘賦值、除賦值、取餘賦值

邏輯運算符:andornot,即與、或、非

a = 1b = 2print a + bprint a == b#等價於a = a + 3a += 3print ac = Trued = Falseprint c and d

12條件在寫代碼的時候,往往需要根據某些條件進行判斷,並根據判斷結果執行不同的分支代碼。

a = 1#單個條件if a == 1: print 11111#處理條件不成立的分支if 

a == 2: print 22222else: print 33333#多個條件,加多少個都可以if 

a == 1: print 11111elif a == 2: print 22222else: print 33333

需要注意的是,但凡出現了ifelif ,就需要加上相應的條件判斷,並且注意代碼的縮進。在Sublime中輸入if會出現相應的提示,可以方便地補全代碼,在換行時光標也會自動跳到合適的縮進處。

13循環

如果需要打印從1100100個數,肯定不會傻傻地寫100print代碼,而是會用循環來處理類似的重複性工作。

14 while循環

while循環的思想是,只要某一條件成立,就不斷執行循環體裡的代碼,直到條件不再成立。

flag = 1while flag < 10: print flag    

#一定要記得在循環體裡修改條件變量    

#否則可能導致死循環flag += 1

15 for循環

for循環的循環次數一般是事先預知的,將一個標誌變量從某個起始值迭代到某個終止值後即結束。

# x0開始,一直到9結束for x in xrange(0, 10): print x

可以用for循環方便地遍歷列表和字典。

li = [1, 2.1, Hello ]dict = { k1 : 1, k2 : 2.1, k3 : Hello }

#遍歷列表,這裡的item只是一個臨時變量,取別的名稱也行for item in li: print item

#遍歷字典的全部key,這裡的key也只是一個臨時變量,名稱不重要for key in dict.keys(): print key

#遍歷字典的全部value,這裡的value也只是一個臨時變量,名稱不重要for value in dict.values(): print value#同時遍歷keyvaluefor key, value in dict.items(): print key, value

16循環控制

循環控制主要包括三種: pass continue break

pass表示什麼也不做,只是佔一行代碼的位置;continue表示立即退出本輪循環,繼續執行後續輪循環;break表示立即推出循環,後續循環也不再執行。

for x in xrange(0, 10): if x == 5: pass else: print xfor x in xrange(0, 10): if x == 5: continue print xfor x in xrange(0, 10): if x == 5: break print x

17時間

在處理數據時,很多地方都會涉及到時間,例如數據產生的時間。先介紹一下時間戳的概念,時間戳指的是從197011000秒開始,到某一時刻所經歷的秒數,可以是整數或者小數,後者的精度更高。

為什麼需要時間戳這樣的一個概念?因為對於同一個時刻,不同人的描述可能不同,畢竟文本的形式千變萬化,而時間戳使得時間的表達得到了統一,每個時刻只能用唯一的整數或浮點數來表示,同時也便於計算時間差這樣的處理。

#來看一下當前時刻的時間戳吧import timet = time.time()print t, type(t)

關於時間戳,最常用的處理便是時間戳和時間文本之間的轉換,例如將20161011000秒轉為時間戳。

import time#時間文本轉時間戳,精確到秒a = 2016-10-01 10:00:00 a = int(time.mktime(time.strptime(a, %Y-%m-%d %H:% M:%S )))print a#時間戳轉時間文本b = int(time.time())b = time.strftime( %Y-%m-%d %H:%M:%S , time.localtime (b))print b

其中, %Y %m等都是時間字段,前者表示四位的年份,後者表示兩位的月份。

文件

文件操作包括向文件中寫內容,以及從文件中讀內容,使用open()打開一個文件。

#寫文件#重新寫模式,打開文件時會將文件內容清空fw = open( data.txt , w )#追加寫模式,打開文件後保留原始內容,繼續寫入for x in xrange(0, 10) : #將整數轉成文本再寫入fw.write(str(x)) #也可以每次寫入之後換行,

為轉義字符,表示換行# fw.write(str(x) +  

 )fw.close ()#讀文件fr = open( data.txt , r )#一行一行地讀,line只是個臨時變量,取別的名稱也行for line in fr: print line #如果每行後面有換行,可以將換行符去掉,使內容更緊湊# strip()可以去掉字符串兩端的空白字符# print line.strip()fr.close()

18異常Python代碼中可能會出現一些可以預知的問題。

例如字典訪問的key不存在。如果不加處理,發生問題的時候Python便會報錯並退出,可能之前跑了很久又要重頭再來。因此,我們需要對可能出現的異常進行捕捉和處理。異常的結構由try except else finally四部分組成。

try: #嘗試執行這些代碼print 1 / 0except Exception, e: #如果出現異常就進行處理# e為出現的異常類型print eelse: # try裡的代碼沒有出錯#可以執行後續工作了print沒有出錯finally: #無論是否出錯,都會執行的代碼print一定會執行

19函數

函數的作用是代碼模塊化,將可以重用的代碼封裝成一個函數,這樣在需要使用的時候就只需調用寫好的函數即可,而不用再重新寫一遍代碼。

函數的使用包括兩個部分,函數的定義和函數的調用。除此之外,函數可以有一個或多個參數,參數之間以逗號分開,為函數的功能提供更多的靈活性。

#定義函數def hello(name1, name2): print Hello + name1 + + name2#調用函數hello( Python ,  JavaScript )

感謝您的閱讀,以上就是為您分享的如何快入門Python教學程式的第一站——19個語法,你學會了嗎?更多Python相關的內容盡在達內Python培訓機構官網,敬請關注!

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4. 自動寄送 Email

既然連電腦都能自動操作了,那當然也要介紹自動寄送 Email 的模組: Python 的「 Smtplib 」。他是 Python 內建 的 SMTP(簡單郵件傳輸協定,Simple Mail Transfer Protocol )模組,可以傳送純文字郵件、HTML 郵件以及帶附件的郵件。

使用 Python 的 Smtplib 傳送郵件十分簡單易學,只要掌握了各種郵件型別的構造方法,正確設定好函數,就是一種寄送 Email 的方便途徑。

對於需要每天發送好幾百份相同、不同 mail 的工作,藉助 Python 來自動發送 mail 絕對能讓你事半功倍。除了自動寄送,還有像是定時寄送,正文添加圖片,附件添加圖片和編寫圖形化介面等等的功能都可以由 Smtplib 簡單達成。

5. 整理電腦檔案

平時放鬆滑手機時、你會不會感覺自己就像隻倉鼠,看到什麼新鮮有趣的圖片、音樂跟影片就會下載,而且還放在不同資料夾,想著「之後再一次整理就好」,就越放越多、越不知道怎麼整理呢?

Python 的 OS 模組肯定是你最好的整理幫手,OS 模組包含普遍的作業系統功能,在系統檔案和目錄操作中是很方便的模組,可以處理幾乎所有跟檔案、副檔名、資料夾的移動、刪除、複製、重新命名等等。例如哪一天想把手機裡散落在各資料夾的圖片檔都整理到電腦,就可以透過 OS 模組,省下一個一個資料夾翻找的時間囉!

OS 模組是 Python 標準庫中一個典型的跨平台模組,支援 Windows 和 Linux 等系統操作,無需修改任何程式碼,也不會產生錯誤。就算是無需太深入操作的初學者,也能透過常見函式來快速處理完,今後就把檔案大掃除交給 Python 吧。

6. Python 變身告白神器

Python 編程界中有個浪漫的故事:有個電腦專業的朋友,靠對 Python 的熟悉設計了一個小程式,將一串數學難題的運行過程與結果以愛心造型呈現出來,因此打動了一位數學系女孩的芳心,二人因此成為羨煞旁人的情侶,跌破親朋好友的眼鏡。

即使這個小故事的真實性難以查證,但也的確是很有趣的告白道具喔!

這個靠 Python 做出來的愛心圖形是由一系列的點 (X,Y) 構成的曲線,X,Y 又滿足一定的關系,這樣可以確定出一個表達式 Expression,然後就是兩個 for 循環(for y in range;for x in range)逐行逐列地開始列印,滿足條件 expression 的列印出字元,否則列印空格。

如果只需要最陽春的愛心圖形,只要一行代碼就可以輸出了,在這邊提供給大家:

print('\n'.join([''.join([('Love'[(x-y) % len('Love')]if ((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 <= 0 else ' ')for x in range(-30, 30)])for y in range(30, -30, -1)]))

以上就是推薦給所有 Python 使用者的生活小應用,也十分推薦大家盡情揮灑自己的創意,做出其他讓人會心一笑的小設計呢!

▲ 使用 Python 一行代碼就能畫出Love組成的心型代碼(圖片取自網路)

 

 

 

 

 

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很多人都知道 Python 在 AI 中的優勢,可以說是坐穩人工智慧、資料分析和機器學習第一首選語言的位置,但卻沒想過 Python 也可以幫你告白、幫你整理電腦檔案、自動收發信件等,幫助提升自己的生活品質呢!

一般大眾往往覺得程式語言離自己遙遠又艱深,但隨著科技的進步,可以靠寫程式做到的事情真的越來越多了,除了那些最前線的高科技外,也有很多貼近生活、既有趣又實用的小程式可以嘗試哦!

不管你是有沒有學過 Python、好奇 Python 除了 AI 還能做什麼;或是 Python 初學者,想找能學習、更能從中累積成就感的小專案練練手;或是學了 Python 一段時間,好奇還有什麼新花樣的朋友,以下都是適合推薦給你的 Python 應用:

1. Word Cloud 文字雲

文字雲,一般認為就是將出現頻率較高的「關鍵詞」突出表現,以關鍵詞當元素建構出如雲朵般的圖片,不僅能幫助讀者一眼就可以領略主旨、又能當成配圖繽紛文字資料。但它並不是僅要將「頻率高的字顯示得比較大」而已!文字雲其實是自然語言處理(NLP)會遇到的的項目之一,除了計算詞的頻率,組成的形狀、字該如何擺放的樣式都是學問。

而如此內藏學問的文字雲,用 Python 來做十分輕鬆簡便,最簡潔的文字雲只需要 10 行 Python 程式碼即可產生,而且展示效果也非常好。

如果是臉書、IG 或是任何社群小編,學會了這個簡單又實用的 Python 應用,以後就不用擔心配圖生不出來了啊!

2. OCR 光學文字識別

OCR 即是將圖片辨識成文字的技術,只要說起 OCR ,就不得不提目前公認最優秀、最精確的開源 OCR 系統──Tesseract。

Tesseract 是一個光學字元辨識引擎,支援多種作業系統。,自 2006 年起由 Google 贊助開發,除了極高的精確度,Tesseract 也具有很高的靈活性,只要通過訓練,就能識別出任何字型及 Unicode 字元。而其底下的 pytesseract 模組就如同 Tesseract 的 Python 包裝器。

Pytesseract 基本使用方法非常簡單,讓人可以輕易透過 Python 來實現 OCR。

這樣一來,舉凡老闆傳了一份文章的照片要你打成文字檔、或是自己想把書中文字電子化,都可以透過這個 Python 應用輕鬆解決。

3. 滑鼠鍵盤自動化

偶爾在辦公或日常操作電腦時,會遇到需要大量重複做一個動作──例如不斷按右鍵、一直按 Enter 或是重複的繁瑣操作,是不是很煩躁無聊呢?

這時候就要介紹 Python 一個強大的模組:PyAutoGUI。它能控制鍵盤和滑鼠的操作,做自動化操作,能應用在軟體測試、自動存圖,也可以用來寫遊戲的自動化程式……沒錯,就是自製遊戲外掛啦。

而在 Python 環境下 PyAutoGUI 的使用也十分直白易懂,透過定位滑鼠、鍵盤 (x, y) 座標的方式,搭配幾組常用函数,就能先悠閒地泡杯咖啡,讓電腦自動幫你完成了任務了。

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聲稱自主開發程式語言”木蘭”,竟是抄襲Python?!

聲稱自主開發程式語言"木蘭",竟是抄襲Python?!
聲稱自主開發程式語言”木蘭”,竟是抄襲Python?!

Python竟被抄襲?而且還是聲稱自主開發程式語言”木蘭”?!

隨著全球對知識產權、自主研發技術的日益看重,中國也興起了技術自主轉型的風潮,從中央到地方皆致力研發「純國產」的科技技術。

然而,中國對外宣稱自主研發、但最後被發現是假造的新聞仍不勝枚舉,自2018 年自稱國產的紅芯瀏覽器被踢爆抄襲 Chrome ,現又有一樁「國貨」涉嫌造假的新聞引起大家注意……

承載著中國對自主研發希望的「木蘭」

隸屬於中國科學院計算技術研究所的「國家重點實驗室編譯組」研發團隊於 2020 年 1 月 15 日發表了一款名為「木蘭」的程式語言,不僅強調它是「中國研究人員自主設計、開發和實現的編程語言」,聲稱木蘭可使用於 AI 人工智慧與物聯網,並將其應用於中國的中小學校園,以木蘭為基礎延伸自主研發編程軟體、人工智慧教材和教學裝備。

開發團隊領導人劉雷在接受訪問時表示:「木蘭是我們真正掌握核心技術的編程語言」,並稱木蘭將會成為「智慧型物聯時代的 C 語言」。隨後團隊也公開了木蘭的開放原始碼軟體,提供一般大眾免費下載。然而,原本滿心期待的中國網友們很快地發現事情不太對勁。

連圖標都一樣 木蘭爆出只是換皮 Python

Mulan-vs-Python-logo-1.jpg

▲ 左為木蘭 logo 圖標、右為使用 Pyinstaller 打包成 exe 檔的 Python 圖標(圖片取自網路)

木蘭開放下載之後,很快就有網友指出木蘭的抽象語法樹與現下最熱門的程式語言「Python」完全一模一樣,不僅如此,誇張的是連顯示圖標也與 Python 的官方圖標一模一樣!

另一位網友在分享自己的體驗時也分享:木蘭運作時套用 Python 的執行環境,程式運作方式與 Python 完全相同,但也因此運作速度非常慢,而且沒有加密。「就像在頂層做了一個接口,而底層編譯、優化等其他工作仍然由Python 來做。」

面對大眾質疑 負責人坦言「部分基於 Python 的二次開發」

隨著質疑的聲浪甚囂塵上,領導人劉雷出面聲明「自己之前受訪時犯了兩項錯誤」,其一是木蘭原本規劃是用於中小學教育,卻將它擴大到智慧物聯領域;其二是木蘭的 8 位單片機上的編譯器的確是由該團隊開發,但 32 位單片機上的編譯器「是基於 Python 開源編輯器進行的二次開發」,與原先採訪中「完全自主開發」的聲稱有很大的差距。

中國科學院於 19 日發出聲明,表示劉雷存在欺瞞、虛假陳述和誇大宣傳的行為,將對他祭出停職檢查的處分,崗位等級也從工程師降為助理工程師。並責令實驗室深刻檢討。

劉雷身為這次項目的團隊領導人,其創辦的中科智芯科技有限公司是中國科學院計算技術研究所的孵化企業,源中科院計算所計算機體繫結構國家重點實驗室而成立。而原本在「中科智芯」官方網站的「木蘭」下載連結,現在也已經不見蹤影。

技術詐騙頻傳 急於求成的後遺症

木蘭事件爆發後,有不少網友都表達了他們的憤怒,甚至有網友質疑,這種如同集體詐騙的行為難道不需要判刑嗎?

然而難過的是,中國自主研發技術爆出抄襲風波已經不是新鮮事。

早在 2004 年,就有標榜「完全自主智慧財產權」的麒麟作業系統,被爆出與開放原始碼的作業系統 FreeBSD 5.3 在原始碼上有 60% 的相似度,在函式名上甚至有高達 99.45% 的相似度。

而 2018 年的紅芯瀏覽器則是打出「世界第五顆、也是唯一一顆屬於中國人自己的瀏覽器核心」的旗號,但是實際上是基於 Chromium 49 核心進行二次修改,也是換湯不換藥的「Chrome 套殼瀏覽器」。

有網友認為會有這種現象是因為「上有所好,下必趨之」,官方急於採摘中國自產技術的果實,才導致很多人選擇鋌而走險,靠抄襲與蒙騙來走捷徑,殊不知這對真正的自主創新是一種極大的傷害。

而除了科技產業,另外也有投資業內人士表示,木蘭事件引發業內高度關注,這源於投資人當前對程式語言教育、 AI 人工智慧教育的高度興趣。在過去一年時間裡,已有好幾間程式語言類教育公司獲得了高額融資。

由此次事件可知,比起靠抄襲走險路,還是好好腳踏實地學習程式語言有前途啊!

 

 

 

 

 

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到底人工智慧跟汽車業結合到底能產生出怎樣的火花?一起來看看!(下)

本篇為下篇,上篇請點此連結

6. Zoox : 100% 全自製自駕車

 

▲ Zoox 無人車於夜間通過兩側都有停車的狹小街道的影片

Zoom – 這家比起其他自駕車業者,是相對低調的公司,接收了 80 位 Tesla 頂尖工程師、 17 位蘋果工程師,成立 4 年就估值超過 300 億台幣

曾被封為「矽谷最神秘獨角獸」的 Zoox ,一向在業界裡走低調路線,曾發下要在 2020 達到「全自動出租車」的願景。

Zoom 的車體設計也走極簡路線:精簡了車頭車尾(因此外型像是 Mini Cooper 的頭尾相接)、每個輪胎都裝上馬達讓車子可雙向行駛,方便停車、車上也沒有方向盤與儀表板等等,因此有更寬敞的乘坐空間。不僅如此,乘客上下車時還能看到有貼心的問候語;可見 Zoom 想超越 Google、Tesla 等「前輩」的決心有多大。

目前大部分的自駕車公司都是為已有的車輛裝載人工智慧自駕系統,但 Zoox 正在從頭開始「全自造」打造自己的自駕車(2012 年創辦人之一 Tim Kentley-Klay 曾經嗆 Google 當時正在計劃 的無人車是「傳感器架在一台老車上」)。不僅如此, Zoox 想讓電動、自駕、叫車三個願望一次滿足:在電動車領域顛覆特斯拉、在自動駕駛技術上對抗 Waymo 、在叫車方面挑戰 Uber 。

Zoox 也是加州第一個核發許可執照、准許可載客的自動駕駛服務商,將先藉由先導測試計畫,以免費搭乘方式確認自駕車運作過程是否需作進一步調整。

產業影響:Zoox 目前正在努力在 2020 年實現成熟的自駕車出租服務

術業有專攻 自駕車得益於人工智慧技術的另一種方式

除了專攻自動駕駛系統與自駕車本身的公司,也有因AI驅動系統與機器學習使使汽車生產線更高效的公司、以及在ADAS(先進駕駛輔助系統)中應用AI,而使道路更安全的公司:

  

7. DataRPM:通過人工智慧技術預測機器故障

DataRPM 的母公司為 Progress Software Corporation,主要服務為全球各產業提供異常檢測和軟體解決方案。

而 DataRPM 的人工智慧機器學習技術能夠預測機器可能發生的問題和故障,進而節省了時間和金錢;另外,其傳感器數據來優化功能的技術,減少了突發性故障造成的停機時間,增加了設備壽命和運營效率的同時也提高了設備效率。

產業影響:一家英國車廠為了降低發動機製造的成本與提高效率,而找上DataRPM,在找出是哪些因素影響生產效率後, DataRPM 幫助製造商使用機器學習技術前幾週預測機器故障。

8. CarVi :保障駕駛安全、改善不良駕駛習慣

 

▲ Carvi 的前方碰撞預警系統前方碰撞預警系統可以檢測到前面的汽車並對其進行連續監控,以防止事故發生。

CarVi 使用人工智慧提供駕駛分析和實時警報,藉此以警告駕駛員可能發生的危險,例如其坑洞探查( Pothole Detection )技術,該技術能採集路面坑洞數據,升道路安全性的同時也授權給各州政府,方便當局進行道路維護;同時也能提醒車輛已偏離車道,即將與其他車輛發生碰撞事故。

CarVi 製造的 ADAS 可用於個人車輛、車隊、共乘或汽車保險公司,並且還加裝評分系統,對駕駛技能進行評分,並幫助駕駛員改善危害安全的駕駛行為。

產業影響:CarVi 的 ADAS 可幫助追蹤車輛、接收即時路面報告、提供事件的行車記錄,使自駕車整體上更為安全。

9. Nauto:分析駕駛員行為以確保車隊駕駛安全

 

▲ Nauto 是 AI 驅動的即時駕駛行為學習平台,可預測、預防並減少移動生態系統中的高風險事故

Nauto 的人工智慧傳感器技術能檢測駕駛員行為數據,智慧駕駛員系統還可通過評估駕駛員的行為,提醒駕駛員保持足夠的注意力,探測酒後駕駛和開車打手機等行為,以避免發生碰撞和交通事故,同時也能幫助車險公司評估風險。

Nauto 利用攝像鏡頭、面部識別和 AI 技術去分析駕駛員的行為,可以幫助公司更有效地向保險公司申請索賠。2016 年,豐田、寶馬以及汽車保險公司 Allianz 宣布獲得 Nauto 技術的授權。

產業影響:一家明尼蘇達州的運輸公司旗下車隊有 99% 的車輛都安裝了 Nauto。該公司採用了 Nauto 的技術來訓練、評估駕駛員,以確保安全與減少碰撞帶來的保險費用。

以上就是在自動駕駛產業中佔有一席之地、前景不可限量的新創公司。可以看到無論公司主要業務是什麼、是否跟自駕車有直接關聯,AI人工智慧技術都是十分重要的一環,可以說是技術在手,就不用擔心有無用武之地了。

 

 

 

 

 

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到底人工智慧跟汽車業結合到底能產生出怎樣的火花?一起來看看!(上)

AI 人工智慧在全球科技浪潮下,一直是最備受注目的,人工智慧的應用百花齊放,成為人們對未來生活想像中重要的一環。而儘管 AI 技術在各個領域都迅速應用發展,汽車產業也在想盡辦法在每個步驟都使用 AI ;但到了 2020 年,該如何拓展人工智慧 應用的新可能?在電動車和自動駕駛技術已成為市場趨勢的現在,這儼然成為了最新的熱門話題。

餐飲、房產、家庭裝修甚至國防安全,許多產業都將受到自動駕駛技術影響,而改變原有的產業策略,自動駕駛技術成為討論各種產業問題時密不可分的重要因素,而汽車產業本身也圍繞著自駕技術、湧現了許多目標方向相同的新創公司。

就一起來看看這些公司如何將人工智慧應用汽車的油門踩到底吧!

各有巧妙不同 新創公司們的獨門絕活

雖然幾大汽車製造商都在努力創造自己的自駕車和駕駛系統,但我們將注目於新創的科技公司。

無論其技術是用於公共交通,乘車共享還是個人需求,以下公司都處於自駕技術的最前線:

1. nuTonomy:專注解決複雜的都市交通挑戰,推出無人計程車

 

▲ nuTonomy 與東南亞版的 Uber「Grab」合作,在新加坡推出無人駕駛的計程車

坐落於波士頓,擁有 MIT 麻省理工學院的團隊背景,專注於研究無人駕駛技術的整體解決方案,目標是在交通繁忙的地方提供無人駕駛車隊,以確保更安全的道路,更便捷的交通及更少的污染。nuTonomoy 的技術「nuCore」始操控車輛變得靈活,該技術使車輛即使在最複雜的交通情況下也能導航。

2016年開始, nuTonomy 開始在新加坡試測試無人駕駛計程車,更與叫車軟體 Grab 合作,成為全球第一個向大眾開放的無人駕駛測試專案。

產業影響:近期 nuTonomy 與提供網路叫車服務的公司 Lyft 合作在波士頓海港區進行駕駛測試,以期未來能替 Lyft 用戶提供服務,藉此改變大眾的出行方式因而獲得了更多的關注。

2. AutoX :全球第一個有送貨服務的自駕車

 

▲ AutoX 推出全球第一個自駕車送貨服務

AutoX 提供自駕軟體的解決方案,對硬體的要求非常低,只有數個攝影鏡頭,不需要LiDAR、超聲波裝置、或者差分 GPS 定位系統,硬體成本不到 50 美元。在行車安全方面,該公司的車輛結合了人工智慧技術,透過傳感器、實時攝像鏡頭和許多真實測試里程,以確保能在旅途中做出安全的決策。

當前,AutoX 正致力發展無人車貨物配送,用戶可以通過搭配之APP選擇商品並進行配送,並可以在配送時繼續在移動商店上瀏覽選購。

產業影響:AutoX 最近在美國加州舊金山灣區的聖荷西(San Jose)啟動了他們的試點計劃,在地理圍欄區域內測試服務,併計劃每隔幾週擴大該區域。

3. Drive.ai :解決人機溝通難題,用螢幕讓自駕車「說話」

 

▲ 自駕車 drive.ai 於下雨的夜晚,在舊金山灣區流暢地行走

Drive.ai 創立於 2015 年,因使用人工智慧深度學習來識別與迴避道路上的障礙物而聲名鵲起。

Drive.ai 車隊的日產 NV200 車身主體顏色爲橘色,帶有一條波浪形的藍色條紋。這些車輛不僅是自動駕駛,還能與附近的駕駛員和行人進行通信:全車配備了四個 LED 螢幕,能向行人顯示車輛當前的意圖,例如「等待」、「開始」、「進入」或「退出」。

產業影響:2018 年 5 月, Drive.ai 宣布在德克薩斯州的弗里斯科測試自助駕駛服務,在無人類干預之下、進行自動駕駛汽車的公共道路固定路線測試(如以下影片)。

 

▲ drive.ai 自駕系統在德州運作

4. Optimus Ride:第一個在紐約推自駕服務、安全穩定的低速自駕車,

 

▲ Optimus Ride 為第一個在紐約推自駕服務的業者

來自 MIT 的 Optimus Ride 專注在為社區和城市之間提供安全穩定又便利的運輸方式。該公司的人工智慧電動車提供高效率又便捷的自動駕駛,並且與 Velodyne Lidar 合作:採用其雷達感測器感應自家車隊後,讓「即時障礙物」、「空間」方面的偵測、導航安全與操作的可靠性等,都更上一層樓。

Optimus Ride 在特定的「地理圍欄(註:Geo-Fencing,指在特定區域如社區和城市內,的自動駕駛區域)」經營低速接駁車的服務。

產業影響:Optimus Ride 的車隊目前除了在麻州南韋茅斯的波士頓海港區部署運行之外,還因其卓越的安全特性,取得在紐約上線的資格(過去因為法律限制,紐約一直被認為是自駕車的禁地) ,活動範圍為有 300 英畝的「布魯克林海軍船塢」的封閉工業區執行,乘客可乘坐 Optimus Ride 在海軍船塢的入口與紐約東河輪渡碼頭之間來回。

5. Waymo (Google 無人車): 使用自家研發零件,包含 360 度光學雷達

 

▲ Google 無人車 Waymo 的 360 度光學雷達體驗

Waymo 誕生於 2009 年,原本只是 Google 的一項自動駕駛汽車計劃,到了 2016 年才獨立成為 Alphabet 公司旗下的子公司。2018 年底,Waymo 推出首款自駕叫車服務「 Waymo One 」,標誌著自駕車正式上路。

迄今為止, Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 800 萬英里,其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人,生成周圍環境精確的 3D 地圖,辨識人類、分類物體並預測下一步動作。

 

▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片

產業影響:Waymo 在亞利桑那州鳳凰城提供自駕車共乘服務至今。如今也正式在 iOS、Google Play 商店上推出 APP 以供下載,該 App 目前有 1500 位月活躍用戶,總計搭乘數超過 10 萬次。Waymo One 也打算在 2020 年添加更多新功能。

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Python竟是人工智慧時代必會語言?!到底要怎麼做才不會被淘汰?

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要乘上人工智慧趨勢浪端,優先上手什麼程式語言呢?

人工智慧可說是相當廣闊的領域,其實有很多程式語言都可以開發,但總是有優劣之分,在講求效率開發上,節省時間精力就更顯得更關鍵了,那為什麼首推 Python 呢?

Python 是人工智慧研究的前沿語言,這是擁有最多機器學習和深度學習框架的語言,也是 AI 研究者幾乎都能掌握的語言。Python 除了是人工智慧領域使用最廣泛的程式語言之一,還能無縫與數據結構、其他AI 算法一併使用,在學習面向又更容易上手(相較 C++ 和 Java 等語言要簡單),亦是一款便攜語言 (在 Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 平台上都能使用)。

就更不用說對開發人員善意滿滿,允許創建交互式、可解釋式性、模塊化、動態,並可移植和高級的代碼,及本身的可擴充性;而程式設計師也能夠輕鬆地使用 C、C++、Cython 來編寫擴充模組,再來是 Python 編譯器本身也可以被整合到其它需要手稿語言的程式內,因此 Python 很常被視為「膠水語言」使用,將其他語言編寫的程式在裡面進行整合和封裝。

而近期 Python 為 AI 趨勢龍頭程式語言的背書,不外乎是 Facebook 開源 Pytorch 的消息,更讓Python 穩坐 AI 時代的第一把交椅。種種便利與特性使得 Python 比其他語言更獨特、更具優勢,更不用說還有取之不盡的大量現成函式庫了,綜合各項特點讓不論初學者,或想跨入大數據、AI 領域的開發人員都能快速上手,在學習和交流上不僅可親,且在未來發展應用上深具優勢,這就是 Python 成為進入人工智慧首選程式語言的理由。

▲ 手機上撰寫Python程式碼示意圖(Photo:Pixabay)

Coding 已經在 108 年的國高中課綱裡開始落實,甚至能藉由 APCS 檢定多一項管道申請入學,程式語言與邏輯思維也都成為未來棟樑的基礎素養之一,不可逆的趨勢更注定了人工智慧的發展,

資料參考網站

 

 

 

 

 

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不敢相信?!原來Python竟是Excel的神隊友?


什麼?!連Line竟然也能結合人工智慧?

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生活中處處充滿人工智慧,它到底是如何改變我們的生活?!

現今無所不在的 AI,原來曾被冷落 50 多年!

AI (人工智慧) 可說是近年最為耳熟能詳的科技技術,但詞彙其實早在 1950 年便誕生了,不過當時人工智慧僅用來跑寫好的邏輯程式、處理數學定理等,用途仍不廣泛,且當時電腦技術也讓 AI 的發展之路困難重重。沉寂好一段日子後,直至近幾十年,電腦在儲存與運算性能上有巨大突破,讓人工智慧才又得以回歸主流,成為科技的發展重點。

雖然生活中似乎並不是那樣具體有感,但其實 AI (人工智慧) 蹤跡早已無孔不入的充斥生活裡,其中不外乎常見的 Youtube、Spotify 精選,甚或 Google Map 規劃的最佳路線,但除了這些之外,人工智慧將會帶領人類走向什麼樣的未來呢?

▲ 人工智慧機器人機器人示意圖( Photo : unsplash)

從智能家居到產業創新 人工智慧無所不在

人工智慧的蹤跡從人手一台的智慧型手機、現正熱門的自動駕駛,到未來即將在 AIot (人工智慧物聯網) 智慧型家電與穿戴裝置等上實現,更將在各產業革命,顛覆原本的運作模式。

由 Google、Apple、Amazon 以及 Zigbee Alliance 共同成立的工作小組,計畫開發並推廣採用新的免權利金連接標準,結合Python,藉此提升智慧家電產品間的相容性。相信在不久的將來,各大品牌的智慧家電產品便可串連、交互使用。有一天,你也可以在下班前先用手機或其他穿戴裝置遠端操控這些家電,返家後就能享受已開啟的 Dyson 淨暖氣、聆聽著 Apple Home Pod 播放的爵士樂放鬆放鬆、還有 Sakura 熱水器放好的熱水讓你馬上泡澡⋯⋯這樣的畫面將不再是電影願景,而是真真實實的實現於日常生活中!

 

▲ AIot影片

除了日常生活,人工智慧將更廣泛運用於各項產業,大致可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。

▲ AI智慧型農業(Photo :Unsplash)

「產業人工智慧化」是產業藉人工智慧轉型,並導入各行業如金融、零售、物流、服務、製造、農林漁牧等,藉此升級轉型,並提升競爭力與產業價值。

而「人工智慧產業化」是指,將人工智慧技術元件、服務化後,以產業形式輸出,輔助各行業將產業人工智慧化,而基本上這兩者環環相扣,在互相作用之下,加速並擴大各產業人工智慧化。

又譬如農業如美國新創公司 Blue River,以圖形識別與機器學習,讓機器判斷作物與雜草區別,在機器確認雜草位置後施以除草劑,之後再持續追蹤相同位置的施藥狀況,藉此減少大面積除草劑的開銷,有效減少農作物被雜草稀釋養分的狀況。當然,這樣的紀錄又能成為人工智慧自我優化的數據庫,推進並加速優化各產業。

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處理Excel不再頭痛!!就靠Python迅速搞定!!

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靠Python處理Excel!我的人生從此變彩色!!

在資訊爆炸的時代,我們在工作中往往會需要處理大量的數據,因此Excel在我們工作中是一個絕對不可少的工具,不過,近期很多人開始用Python處理數據,那麼,大家為什麼開始用Python了呢? Python輔助處理Excel到底有什麼優點呢?

 

首先,我們先說說Excel 主要優點:

1)數據透視功能,一個數據透視表演變出10幾種報表,只需吹灰之力。易用性,一個新手,只要認真使用嚮導1-2小時就可以馬馬虎虎上路。

2)統計分析,其實包含在數據透視功能之中,但是非常獨特,常用的檢驗方式一鍵搞定。

3)圖表功能,這幾乎是Excel的獨門技能,其他程序只能望其項背而自殺。

4)高級篩選,這是Excel提供的高級查詢功能,而操作之簡單。

5)自動匯總功能,這個功能其他程序都有,但是Excel簡便靈活。

6)高級數學計算,卻只要一兩個函數輕鬆搞定。

 

其實,上面的內容有些廢話,但是為了文章的完整性還是寫上了,不過要想真正精通Excel,最高端就是用VBA語言自己寫宏,但是VBA作為一種編程語言也是十分難學,如果不寫VBA就需要一個一個的把數據錄入,然後一行行公式計算,最後再繪製圖表。不僅如此,由於Excel都是手動錄入,所以要反複檢查有沒有錯誤,往往會耗費不少的時間。因此,Python就派上了用場。

 

批量出圖

除了整理數據,Python的批量出圖功能也很強大。

Excel出圖需要不停的用鼠標操作,而且非常容易出錯。

而用Python,只需要幾行代碼輕鬆解決,特別是當工作重複度很高的時候,只要略微改動代碼即可,絕對可以大大的節省了時間,提高了完成效率。

 

資料視覺化

Python還可以自動生成數據可視圖。

利用Python強大的繪圖功能,數據導入分析出結果

繪圖這個過程可以一次性完成,數據結果非常清晰直觀。

 

以上就是Python用來處理Excel的優點,如果想具體學習如何使用Python操作Excel,可以查看早期更新的“Python操作Excel教程

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沒想到學會Python,竟然在這四大領域這麼吃香?!

Python已經火熱有一段時間了,也引起了更多的人的注意,不過對於他們來說說,Python還只是一個概念,並不清楚學習Python後能從事哪方面的工作,本文就針對這個問題來說一說,大部人學完Python的人在哪些領域就業。

人工智慧

目前全球人工智慧基礎程式語言是Python,當然人工智慧是一個綜合類大體系,不是簡單的一種程式語言就能搞定的事情,而且人工智慧除了基礎編程原因對於高級算法以及相關的神經學科等等都需要有一定的基礎。 Python只是人工智慧的一個引子,相當於程式語言裡面的主要脈絡,脈絡內部的實現,以及脈絡如何部署就不是程式語言所能涉獵的,所以程式語言在一定層面就是工具般的存在。

 

爬蟲開發

能夠做爬蟲的編程工具和程式語言非常多,但是綜合起來由於Python屬於高度集成化的程式語言,內部集成了大量的優質庫,直接去做顯得非常高效,新的事物之所以被接受肯定在模式以及在效率上有明顯的優勢。

 

數據處理

這可是從事網路運營的人員必備基礎,互聯網講求的是數據的收集和統計然後歸納出下一步的研發方向,所以面對的數以億計的數據就需要一種集成化的程式語言來使用,況且Python這門程式語言集成的很多圖形庫可以直接講數據以數據分佈圖的方式展示出來。不僅僅在數據統計和處理,在很多高校的實驗室裡面提取的大量的實驗數據也需要整理和歸納,Python也能起到非常大的作用。

 

網站後台

能夠處理網站後台的主流程式語言主要還是Javaphp,微軟的.net也可以。 Python作為集成化程式語言製作起來也能很好的提升效率,已經有很多創業公司在選擇製作後台網站的時候已經有意識的向Python靠攏了,增加了網站後台的程式語言的開發方向。

 

以上只是根據個人的經驗總結出來的幾個大方向,如果你想投入這些領域,Python絕對是必備的技能。

 

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