bokeh_为什么Python是入行人工智能的首选语言
bokeh，为什么Python是入行人工智能的首选语言？
谢邀.
因为Python还是有不少优势的：
开源，跨平台。社区。不要小看这一点。社区意味着有很多教程、书籍，出了问题很容易google到，乃至更好的IDE支持。运行速度虽然没有Java，C++快,但是开发方便快捷,可以快速验证自己想法.当然，你会说上面这些优势Java和C++也有。实际上，Java的社区可能比Python大，至少Java的IDE比Python强（你可以自行对比下IntelliJ和PyCharm）。
那么我们来说些Python独特的优势：
语法设计的优雅。你可以说这些只是一些皮毛，无关痛痒。但这些皮毛其实是语言的“用户界面”。Java的语法是否优雅有争议，而C++的语法……内存安全性。人工智能开发不应该操心指针错误这样的问题。当然Java不存在这个问题。平滑的学习曲线。开发人工智能的人不一定都是程序员，很多学术界和从事数据分析的人并不熟悉C++。当然他们也可能不熟悉Python。但入门Python和入门C++的难度不可同日而语。表达效率。Java和C++还是比较啰嗦的。虽然说靠谱的IDE可以自动生成代码，但这只是节省了打字的开销，而代码大部分时间是用来读的，而不是用来写的。历史积累。人工智能涉及很多科学计算、数据可视化的任务。这方面，Python有非常优质的库，比如，numpy和pandas在别的语言里没有级别相当的替代品。另外，速度其实并不是一个大问题。因为实际上你不一定真的在写Python.
比如，我们看以下TensorFlow代码的示例：
上面这段代码，明显是Python（这还用说？）。
但是，仔细看看，真的是Python吗？实际上，这些代码构建了一个图m，然后通过tf.Session()的run方法运行了图m。下面一段代码可能更明显，我们想迭代数据集dataset，在TensorFlow下需要这样写：
我们看到，我们不能直接使用Python迭代数据集，而要通过TensorFlow提供的方法构建迭代器。
这一情况可以类比使用Python访问SQL数据库:
这里，我们构造了SQL请求语句，然后通过Python“执行”（execute）这些语句。表面上你在写Python，其实关键的逻辑在SQL语句里。更准确地说，你是在用Python构造SQL语句，然后运行构造的语句。这称为元编程（meta programming）。
同理，在TensorFlow下，表面上你在写Python，其实关键的逻辑都在TensorFlow图里。更准确地说，你是在用Python构造TensorFlow图，然后运行构造的图。
实际上，2017年万圣节（10月31日），Google发布了TensorFlow Eager Execution（贪婪执行），让你可以直接使用Python编程，而不是使用Python元编程TensorFlow图。
使用Eager Execution，上面两段TensorFlow代码可以改写为：
你看，TensorFlow明明可以“好好地”用Python编程的嘛。之前为什么要这么大费周折地绕一个圈子？
因为性能。
机器学习，尤其是现代的复杂模型，有着极高的算力需求。TensorFlow图可以很好地应对贪婪的算力需求，而Python则对此力不从心。
TensorFlow图专门针对机器学习的需求设计，所以可以很好地优化，以提升性能。
所以说，你其实大部分时间是在用Python进行元编程，并不需要操心Python的性能问题。
当然，天下没有免费的午餐。为了更好地优化，TensorFlow图对模型有着许多假设（这些假设从另一方面来说也是限制），也要求构造、运行分阶段进行（静态图模型）。这影响了模型的灵活性和表达力。
而像PyTorch这样支持动态图模型，更Pythonic的框架，为了优化性能可以说是煞费苦心，但仍有不足。
所以，Google Brain挖了Swift之父Chris Lattner做Swift For TensorFlow（上个月底刚刚开源），就是为了兼顾性能和灵活性。
Swift For TensorFlow对动态图模型代码进行分析，自动生成对应的TensorFlow图程序。
图程序提取（黄色方框）是Swift For TensorFlow的关键技术
上图中的model.swift没法换成model.py，因为Python那一大堆动态特性，使得Python无法被可靠地静态分析。
model.java也不行，因为Java虽然是静态语言，但动态分发（dynamic dispatch）非常普遍。换句话说，Java主要的高层抽象手段，类和接口，都高度依赖动态分发。
model.cpp也许可以。但是，基于前面说过的C++的问题，C++没有机会。
总之，Python有一些主客观优势，再加上一些历史因素，成为当前人工智能的主流语言。但优势还没有大到和人工智能是“天作之合”的程度。而以后随着人工智能技术的发展，Python也未必能保持这个AI/ML主流语言的地位。
没有说人工智能要钦定Python，没有任何这个意思。但你一定要问Python到底有什么优势，它现在是人工智能的主流语言，怎么能没有优势？
vray50物理相机参数？
type – 相机的类别，这个参数在动态模糊上会产生不同的效果。
Still cam – 模拟普通相机在常规快门速度下的效果。Cinematic camera – 模拟带有圆形快门的影视摄影机效果。Video camera – 模拟带有CCD矩阵的摄影机效果。targeted – 决定在场景里是否看到相机的目标点film gate (mm) – 以毫米为单位，定义片门的水平数值。垂直数值则由渲染图的比例进行相应的缩放(垂直胶片尺寸 = 水平胶片尺寸 / 宽高比).focal length (mm) 焦距– 决定了相机的焦距。fov – 当勾选时，这个参数的数值会取代之前的film gate和focal length两项参数。zoom factor （变焦）– 模拟相机的变焦效果。数值高于1，相当于放大效果，小于1，相当于缩小效果。horizontal shift – 调整相机的水平视界，比如0.5的数值，会让相机向左侧移动当前画面水平宽度的一半。vertical shift – 调整相机的垂直视界，比如0.5的数值，会让相机向上方移动当前画面垂直高度的一半。f-number（光圈值） – 决定了相机的光圈。如果Exposure（曝光）选项被勾选的话，更改这个参数还会对画面的亮度产生影响。target distance – 定义了相机与目标点之间的距离。vertical tilt和horizontal tilt – 模拟偏斜镜头的效果。点击Guess vert tilt和Guess horiz tilt按钮对画面进行两点透视的修正（保持透视的垂直和水平）。auto guess vert. – 当勾选时，相机在动画时也会自动修正偏斜。specify focus – 定义一个与当前相机目标距离不一样的对焦距离。focus distance – 焦距，如果上面的specify focus被勾选，那么该数值就是焦点物体离相机的距离。exposure – 当曝光参数被勾选时，f-number, 快门速度和shutter speed, 和胶卷速度(ISO)就会对画面的明度产生影响。vignetting – 当虚光选项被勾选时，就会模拟现实摄影里的虚光效果，并且其强度可以进行调整，0代表没有虚光效果，而1则代表常规虚光效果。white balance – 白平衡影响画面的色调，注意该选项不对明度产生影响，仅仅对色相产生影响。白平衡有几种类别，大多数时候Daylight适合室外场景。shutter speed (s^-1) – 决定了相机快门的速度，一般来说，室内场景的快门设置为1/30秒，这里的数值就设置为30。shutter angle (deg) – 影视相机里的快门角度。shutter offset (deg) – 影视相机里的快门偏移。latency (s) – 定义了摄影机里的CCD矩阵延迟。film speed (ISO) – 定义了胶片的感光度，数值越小，画面越暗，反之则越亮。图例Zoom Factor（变焦）这个参数决定了对画面的缩放，但并不改变相机的位置。f-stop（光圈值）这个参数决定了光圈的大小，数值越小（光圈越大），画面则越亮，因为更多的光透到相机里来了。反之，数值越大，画面越暗，因为光圈越来越小，能透到相机里的光就越少。这个参数还影响了Depth of Field (景深) 效果。Vertical Tilt（垂直修正）这个参数可以对画面的两点透视进行修正，假如要自动修正，点击Guess vert tilt按钮即可。Exposure（曝光）, Field of View（景别）和Focus Distance（焦距）焦距的改变会对画面的亮度和视界产生影响，这在现实里的相机也是如此。比如下图里，一张白纸上画了一个黑色方框，仔细观察当相机距离产生变化时，画面的亮度也随之发生了变化。Vignetting（虚光）White Balance（白平衡）白平衡会对画面整体产生色调上的影响，比如在白天日光的时候，为了弥补天光，白平衡可以设置为浅粉色。Shutter Speed（快门速度）这个数值决定了曝光的时间，数值越小（曝光时间越长），画面越亮（更多的光透进相机）。反之，曝光时间越短，画面越暗。这个数值还会对动态模糊产生影响。Film Speed (ISO)（胶片感光）这个数值定义了胶片的感度，数值越高，代表胶片感光越敏感，画面越亮。反之则画面越暗。Bokeh Effects（博克效应）当depth-of-field选项被勾选时，这些参数决定了博克效应的效果。blades – 决定了相机光圈的形状，当不选，光圈的形状就是默认的圆形。被勾选后，后面的数值就是光圈多边形的边数。rotation (deg) – 决定了上面blades的角度。center bias – 对博克效应添加一个修正，正数会让边缘的博克效应更加明亮，而负数则让中间的博克效应更加明亮。anisotropy （异向性）– 对博克效应在水平或垂直方向上产生一个拉伸，来模拟现实摄影里的变形镜头效果。optical vignetting（光学虚光） – 控制光学虚光的强度，在摄影里这叫猫眼虚光。该数值越大，那么光圈的造型越来越窄如同猫眼。在广角镜头中，这种效果越加明显。这种效果的渲染非常耗时，并且会产生很多难以清除的噪点。bitmap aperture（位图孔径） – 勾选时，可以通过下面的贴图通道来指定一张图片（污渍或污垢）作为光圈的形状，白色部分全透明而黑色部分为半透明。affect exposure – 当勾选时，博克效应会影响到画面的整体曝光效果。bitmap resolution – 决定了下方那张贴图在渲染博克效应时所采用的像素大小。采样depth-of-field （景深）– 画面产生景深效果。相机离物体越近，效果越明显。为了达到明显的景深效果，相机的f-number（光圈值）要尽可能的小。这可能会让画面很亮甚至曝光，为了防止这一现象，相机的快门速度要尽肯能的快。还有就是对焦要尽可能的准确。motion blur – 画面产生动态模糊效果。该效果的强弱由物体的移动速度和快门速度来决定。快门越慢，效果越明显，因为物体的移动轨迹被更多的捕捉到了。反之效果则越不明显。为了能保证画面整体的亮度不受影响，f-number（光圈值）需要根据需要进行调整。需要注意的是，距离越远的物体，其移动速度在视觉上就越快，产生的模糊效果也会不同。扭曲distortion type – 扭曲的类型，全部类型如下：Quadratic（二次）– 这是默认的类型，它的计算方式比Cubic（函数）方式更加简便快速。Cubic（函数） – 如果你打算使用诸如SynthEyes, Boujou等相继轨迹跟踪程序的话，那么你需要使用该扭曲类型。Lens file – 使用一张.lens格式的文件，并配合使用V-Ray的镜头分析工具。Texture – 可以指定一张贴图distortion amount – 在选择以Quadratic和Cubic类型时，可以设置扭曲的强度，0表示没有扭曲，正数将产生“外凸形”扭曲，如同一个酒桶，而负数将产生“内凹形”扭曲，如同一个枕头。其他horizon line（水平线） – 当被勾选时，视窗里会显示出相机的水平线。clipping（剪切） – 当被勾选时，相机的镜头剪切功能将启用。near/far clipping plane – 当上面的clipping被勾选时，这里可以定义剪切的最近和最远的距离。near/far environment range – 定义了最近和最远的环境距离（在一些环境特效中使用）show cone – 在视窗里显示相机的景别与焦平面。其中：Selected – 只显示选中相机的景别与焦平面。Always – 总是显示相机的景别与焦平面。Never – 总不显示景别与焦平面。python可以实现哪些办公自动化？
Python办公自动化主要是批量化、自动化、定制化解决数据问题，目前主要分为三大块：自动化office、自动化机器人、自动化数据服务。
1、自动化office，包括对excel、word、ppt、email、pdf等常用办公场景的操作，
python都有对应的工具库，可以很方便的调用。
提供一些常见的核心库供大家参考使用。
excel：xlwings、xlrd、xlwt、openpyxl
word：Python-docx
ppt：pptx
email：smtplib（SMTP服务）、email（解析处理）、yagmail（全能）
pdf：pypdf2、pdfminer、pdfplumber
picture：PIL
学这些会撸python是前提，对于小白来说自学也不是件容易的事，需要花相当的时间去适应python的语法逻辑，而且要坚持亲手敲代码，不断练习。
2、自动化机器人，用来提高常规且高频的服务，比如微信客服、自动交易系统、实时信息抓取、QQ聊天机器人等。
例如
web自动化测试：selenium
模拟鼠标键盘：pymouse、pywinauto、pyautogui
微信自动化:wechatby
Python自动化办公其实并不难，但也需要有Python基础，起码得会写脚本，不然尽管有自动化接口也用不了。
很多人入了很长时间门，还是在门外徘徊，我觉得这是学习方法的问题。学习编程一定要多练习，基础+实战同步走，这样才能最快掌握Python。
可能你会问，看书看不进去怎么办，那就换条路子，你可以去看视频、看网络教程、逛github，都是很不错的方法.
3、自动化数据服务，主要是提供流式数据服务，从数据获取、数据处理、数据建模、数据可视化，到最终生成数据报告，通过python搭建起完整数据链条。
数据抓取：requests、scrapy
数据处理：pandas、numpy
数据建模：scipy、scikit-learn、statesmodel、keras
数据可视化：matplotlib、seaborn、bokeh、pyecharts
数据报表：dash
以python操作excel为例，使用xlwings生成自动化图表。
1、简单介绍xlwings
接下来实操演练：
1、准备一个表格
2、对表格进行各种操作
导入xlwings库，命名为xw
import xlwings as xw
建立与活动工作簿的连接
# 这里使用books方法，引用工作簿
wb = xw.books["商品清单.xlsx"]
type(wb)
xlwings.main.Book
查看工作簿的名字
wb.name
'商品清单.xlsx'
实例化工作表对象
sht = wb.sheets['表一']
查看表一中A1单元格的内容
# 标准用法
sht.range('A1').value
'品类'
# 简洁用法
sht['A1'].value
'品类'
# 索引用法
sht[0,0].value
'品类'
查看表一中A1-D8所有单元格的内容
sht.range('A1:D8').value
输出：
[['品类', '数量（件）', '单价（元）', '总价（元）'],
['坚果', 5.0, 30.0, 150.0],
['罐头', 9.0, 10.0, 90.0],
['牛肉', 3.0, 60.0, 180.0],
['果汁', 10.0, 9.0, 90.0],
['蜂蜜', 2.0, 80.0, 160.0],
['进口零食', 4.0, 70.0, 280.0],
['合计', 33.0, 43.166666666666664, 950.0]]
sht[:8,:4].value
输出：
[['品类', '数量（件）', '单价（元）', '总价（元）'],
['坚果', 5.0, 30.0, 150.0],
['罐头', 9.0, 10.0, 90.0],
['牛肉', 3.0, 60.0, 180.0],
['果汁', 10.0, 9.0, 90.0],
['蜂蜜', 2.0, 80.0, 160.0],
['进口零食', 4.0, 70.0, 280.0],
['合计', 33.0, 43.166666666666664, 950.0]]
将表一B2单元格5改为7
sht.range('B2').value = 7
向表二中导入dataframe类型数据
第一步：连接表二
第二步：生成一个dataframe类型数据集
第三步：导入表二
sht_2 = wb.sheets['表二']
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'姓名':['小王','小张','小李'],'年龄':[23,26,19]})
df
导入：
sht_2.range('B1').value = df
向表二中导入numpy数组
import numpy as np
obj = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
obj
输出：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
导入：
sht_2.range('F1').value = obj
将excel中数据导出为DataFrame格式
sht_2.range('B1').options(pd.DataFrame, expand='table').value
用matplotlib绘图并将图片贴到excel上
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(4,4))
plt.plot([1,2,3,4,5])
sht_2.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)
输出：
<Picture 'MyPlot' in <Sheet [商品清单.xlsx]表二>>
修改表三中A1单元格的宽和高
连接表三
sht_3 = wb.sheets['表三']
查看A1单元格的宽和高
# 查看列宽
sht_3.range('A1').column_width
8.11
# 查看行高
sht_3.range('A1').row_height
13.8
A1单元格高改为15.6，宽改为2.2
sht_3.range('A1').column_width = 2.2
sht_3.range('A1').row_height = 15.6
修改表三B1单元格颜色
# 查看B1单元格颜色
sht_3.range('B1').color
(255, 0, 0)
# 修改B1单元格颜色为黑色
sht_3.range('B1').color = (0,0,0)
写一个自动化的小脚本
def f():
sht_3.range("A1:AZ48").column_width = 1.1
sht_3.range('A1:AZ48').row_height = 7.8
list_1 = pd.read_csv('zaike.csv').values
for i,j in list_1:
sht_3[int(i),int(j)].color = (255,25,0)
f()
list_1 = []
for i in range(30):
for j in range(40):
c = sht_3[i,j].color
if c == (255,0,0):
list_1.append((i,j))
这些小例子都能跑，你可以放自己电脑上运行下，或者手敲每个代码，这样绝对能高效率掌握。
如果对python语法还不熟悉，最好先把框架熟悉一遍，多做些练习。
手机处理器联发科p65相当于骁龙什么型号？
感谢大家的阅读，从手机cpu天梯图可以了解到，联发科cpu P65相当于骁龙670，但性能以及使用体验不如骁龙670，就连他的p70都比不上670.
Helio P70 的 GPU 依然采用 Helio P60 所搭载的 Mali-G72 MP3，但频率由此前的 800MHz 提升至 900MHz，不过公版 GPU 的性能天生要比高通的 Adreno 性能略差，Helio P70 采用的 Mali-G72 MP3 在实际表现上稍稍领先于骁龙 660 的 Adreno 512，而骁龙 670 在 GPU 方面的优势主要得益于 Adreno 615，相较 Helio P70 的 GPU 跑分高出 10000 分，同时骁龙 670 的综合跑分成绩已经超过 15 万分，而 Helio P70 的综合成绩落后了将近 10000 分的差距。P65 的核心设计与 Helio P90 一样采用两颗大核心和六颗小核心，相较于 Helio P70 虽然将主频降低，但核心架构升级至和骁龙 670 一样的 Cortex-A75 和 Cortex-A55，虽然目前 Helio P65 的跑分成绩还没有出炉，但由于和骁龙 670 的 CPU 架构相同，想必两者之间在 CPU 的差距并不会拉开。GPU 方面虽然看似采用了降级的 Mali-G52，但实际上这款 GPU 的底层架构与 Mali-G76 一样，
哪位大神知道什么原因？
一，快门。1/10之类，就算有防抖也难免会救回来
二，深景。有时候为了bokeh，光圈使劲的开，对焦稍微偏移就模糊了
三，对焦。有时对焦后构图，这也会导致跑焦的
