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选自Medium 作者:SoftKraft 机器之心编译
「人生苦短,我用 Python」是当下非常流行的一句口头禅。但你有没有想过,Python 就那么好吗?在某些方面,其他语言真的不香吗?本文作者对比了 Go 和 Python 的特点及测试结果,认为开发者应基于项目的属性和规模以及所需技能组合,合理地选择编程语言,而不是一味地将 Python 用在所有任务中。
可扩展性:Golang 在创建之初就考虑到了可扩展性。其内置并发性允许同时处理多项任务。Python 也使用并发性,但并非内置,它通过线程实现并行化。这意味着如果你打算处理大型数据集,Golang 似乎是更适合的选择。
性能:众所周知,Python 并非内存/CPU 友好的语言,但它具备大量库,可以高效执行基础的开发任务。Golang 具备内置功能,更适合微服务软件架构。
应用:Python 适合人工智能、数据分析、深度学习和 web 开发任务,而 Golang 适用于系统编程,执行云计算和集群计算应用的开发者喜欢使用 Golang。
社区与库:如前所述,Python 的历史赋予它一定优势。其中之一就是它具备大量库,拥有大型支持社区。而 Golang 语言仍在增长期,没有那么多库和社区支持。但是我们不应因此判定 Go 语言出局。其增长率和采用率非常惊人,每天都在扩张。
执行:如果速度是王道,那么 Golang 遥遥领先。
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一本名为Foundations of Machine Learning(《机器学习基础》)的课在Reddit上讨论火热,这部教材足够扎实、内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了。
这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同编写的,2012年曾经出版了第一版,这一版在此前基础上进行了内容的完善。
全书是对机器学习的一般性知识介绍,也是不少大学的研究生教材,侧重于算法的分析和理论。书中的内容基本上涵盖了机器学习当前阶段的热门基础概念,同时还附上了算法论证所需的理论基础和工具。
原价30多美元的书,当前免费开放。
教材官网:cs.nyu.edu/~mohri/mlboo
二、主要内容
下面是主要目录
C学习框架
Rademacher复杂性和VC维(Vapnic-Chervonenkis Dimension)
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支持向量机
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