具备数据可视化的能力,如使用 Matplotlib 或 Seaborn 绘制图表。绘制各种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图等,以直观地展示数据分布和趋势。对图表进行定制化,包括添加标题、坐标轴标签、图例等。了解 Python 的 Web 开发框架,如 Django 或 Flask。能够使用框架搭建 Web 应用程序,包括设计 URL 路由、视图函数和模板。处理 HTTP 请求和响应,实现用户认证和授权功能。掌握与数据库的交互,如使用 SQLAlchemy 进行数据库操作。连接到不同类型的数据库(如 MySQL、PostgreSQL 等)。执行 SQL 查询和更新操作,实现数据的存储和检索。能够编写 Python 脚本实现自动化任务,如文件处理、系统管理等。
读取和写入文件,进行文件的复制、移动、删除等操作。调用操作系统命令,实现系统级的任务自动化。
具备调试和错误处理的能力。使用调试工具(如 PDB)查找和修复代码中的错误。处理异常情况,确保程序的稳定性和可靠性。
自联想器的python实现
该项目介绍人工神经网络中的生物神经元,及突触间隙的学习过程。最终将实现基于hebb规则的自联想存储器。鸡尾酒会问题是人工智能领域中最有趣也是最有挑战性的问题之一。这是因为在酒会中,我们需要在众多的说话者中将注意力集中在某个说话者身上,且要随时在多个说话者之间切换注意力。人脑能够很好地解决这个问题,目前已有很多种尝试在机器中模拟这种能力的方法。这个项目就介绍其中一种基于Hebb学习规则的方法——自联想存储器。自联想存储器是当一个已存储序列的片段,或者加上噪音的版本再次出现时,能够回忆起该序列原貌的存储器。它能够有效地降低输入的噪音,或移除输入中的其他干扰。