本次實(shí)習(xí)是大學(xué)生涯的第一次實(shí)習(xí)。本次實(shí)習(xí)的主要內(nèi)容是Python語言以及人工智能。下面我將對(duì)學(xué)習(xí)做出總結(jié)。

我接觸到的機(jī)器語言有基礎(chǔ)的C語言，JAVA語言，匯編語言但是都掌握的不是很熟悉，我本身對(duì)軟件不是很感興趣，但是隨著接觸得越多，也就慢慢熟悉了這些語言，就像人類語言一樣，它有它的語法，有他的表達(dá)方式，通過計(jì)算機(jī)工作，極大減輕了我們的工作強(qiáng)度，一些計(jì)算復(fù)雜的工作，也可以告訴計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)去實(shí)現(xiàn)，但是如何告訴計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)明白我們的意思呢?這就需要我們通過機(jī)器語言去交流了，這就是所謂的編程。

在這些語言當(dāng)中，我認(rèn)為python是最簡(jiǎn)單的，并且相對(duì)來說沒有那么多很死的規(guī)則，基本上更加人性化，更能符合人的思維表達(dá)，它是一種解釋型、面向?qū)ο�、�?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)類型的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語言。我安裝的是python3.6版本，之前我以為版本沒有什么區(qū)別，但是我在實(shí)習(xí)過程中才發(fā)現(xiàn)python2.x和python3.x的版本是不同的，Python的3.0版本，常被稱為Python 3000，或簡(jiǎn)稱Py3k。相對(duì)于Python的早期版本，這是一個(gè)較大的升級(jí)。為了不帶入過多的累贅，Python 3.0在設(shè)計(jì)的時(shí)候沒有考慮向下兼容。許多針對(duì)早期Python版本設(shè)計(jì)的程式都無法在Python 3.0上正常執(zhí)行。為了照顧現(xiàn)有程式，Python 2.6作為一個(gè)過渡版本，基本使用了Python 2.x的語法和庫，同時(shí)考慮了向Python 3.0的遷移，允許使用部分Python 3.0的語法與函數(shù)。

在學(xué)習(xí)中最大的體會(huì)就是print 函數(shù)，print語句沒有了，取而代之的是print()函數(shù)。 Unicode，Python 2 有 ASCII str() 類型，unicode() 是單獨(dú)的，不是 byte 類型�，F(xiàn)在，在Python 3，有了 Unicode (utf-8) 字符串，以及一個(gè)字節(jié)類：byte 和 bytearrays。其實(shí)我認(rèn)為在最后大作業(yè)我的服務(wù)器搭建在2.x版本可以運(yùn)行，3.6版本報(bào)錯(cuò)可能就是因?yàn)檫@個(gè)的原因造成的。其他還有一些區(qū)別，由于沒有涉及到，也就不再一一贅述。

其次呢，我們通信專業(yè)比較熟悉的一個(gè)MATLAB軟件其實(shí)在python里面也有這樣的一個(gè)庫，導(dǎo)入這個(gè)庫我們就可以使用MATLAB一樣畫圖，不僅如此，我們還可以自定義圖形大小，圖例，標(biāo)題，線條等等，還可以保存畫出來的圖片。簡(jiǎn)直是極大地方便了我們，而且語法并不難，只是調(diào)用函數(shù)庫，輕松就能實(shí)現(xiàn)。

人工智能這一塊我們學(xué)習(xí)了算法和網(wǎng)頁爬蟲，先說說算法，學(xué)習(xí)的第一個(gè)算法是K-means算法，K-means算法是很典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，即認(rèn)為兩個(gè)對(duì)象的距離越近，其相似度就越大。該算法認(rèn)為簇是由距離靠近的對(duì)象組成的，因此把得到緊湊且獨(dú)立的簇作為最終目標(biāo)。其算法過程如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心;而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離)，分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然 后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對(duì)象的均值);不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。比如說我們?nèi)缦聢D的一個(gè)散點(diǎn)圖，橫坐標(biāo)代表消費(fèi)周期，縱坐標(biāo)代表消費(fèi)金額，我們要找出這里面潛在的超級(jí)VIP和VIP用戶，咋一看根本不知道如何區(qū)別，但是經(jīng)過算法之后就比較明顯了。

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