由于工作需要，打算学 Python 然后写个辅助工具

使用更先进的浏览器访问效果更佳。

由于工作需要，打算学 Python 然后写个辅助工具

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审核图片太单调了。

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https://www.pypypy.cn/
目前买了这个课。

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monsterfashi 第一天练习了几十分钟。基本完成了测试。

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看了一下这里的课程，不过太贵了，应该暂时不会买。https://cn.udacity.com/

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目前还买了宁皓网的年费会员，作为学其他东西的补充。https://ninghao.net/

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monsterfashi Python：基础 https://ninghao.net/course/5133

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梳理一下其他东西，还买了新闻实验室微信公众号的年费订阅会员和小区附近的金吉鸟健身房会员。

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monsterfashi 第2天练习了几十分钟。基本完成了测试。

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monsterfashi 今天早点睡觉，训练只做了一小半儿。

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monsterfashi 试学期结束了，大概是基础语法课程的 20%。实在是太少了。
后续课程，我认为价格太高了，还是自己学习更好。

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PyTorch 好像能用来训练简单的神经网络。 https://pytorch.org/

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PyTorch中文文档 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

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Pytorch中文网 - 端到端深度学习框架平台

https://www.ptorch.com/

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PyTorch 中文手册（pytorch handbook）
https://github.com/zergtant/pytorch-handbook

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深度学习战争：Facebook 支持的 PyTorch 与 Google 的 TensorFlow
https://linux.cn/article-9533-1.html

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PyTorch 1.0 预览版发布：Facebook 最新 AI 开源框架
https://linux.cn/article-10140-1.html

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先把认脸的训练搞一下，这方面实在是认不出来。
PyTorch使用OpenFace模块的nn4.small2.v1.t7模型进行人脸识别 https://www.ptorch.com/news/88.html

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看OpenFace如何做到精准人脸识别 https://blog.csdn.net/dev_csdn/article/details/79176037

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推荐使用这个
Anaconda Distribution
https://www.anaconda.com/

开源Anaconda Distribution是在Linux，Windows和Mac OS X上执行Python / R数据科学和机器学习的最简单方法。全球有超过1100万用户，它是开发，测试和培训的行业标准。一台机器，使个别数据科学家能够：

快速下载1,500多个Python / R数据科学包
使用Conda管理库，依赖项和环境
使用scikit-learn，TensorFlow和Theano开发和训练机器学习和深度学习模型
使用Dask，NumPy，pandas和Numba分析具有可伸缩性和性能的数据
使用Matplotlib，Bokeh，Datashader和Holoviews可视化结果

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Windows：安装 Anaconda https://ninghao.net/video/5221
macOS：安装 Anaconda https://ninghao.net/video/5220

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这个也还可以
ActiveState 旗下的 ActivePython
https://www.activestate.com/products/activepython/

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Anaconda Distribution 5的安装和用户指南 https://docs.anaconda.com/anaconda/