大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习demo的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习demo的解答，让我们一起看看吧。
男生学习大数据好点？还是python好点？
你要明白大数据超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？（我主要学数据挖掘，呜啦啦啦）我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。
首先大数据是一个行业或者业务领域专业方向，而python则是一门计算机开发语言，下面我详细介绍他们的具体内涵：
大数据专业或行业方向是指研究或学习如何***用不同属于传统的新的技术或者方法处理海量的业务数据，并且能够通过数据分析获得新的知识，并且带来新的巨大价值，因此大数据一定是和云计算结合学习和研究，大数据方向主要学习的内容包括数据库技术和数据分析和数据挖掘技术。大数据的实现基础是主要为数理统计。大数据分析目前已经普遍应用于商业、服务、社会管理等领域，这次疫情期间大数据技术对于我们国家的疫情控制就起到了至关重要的作用，生活中不管是美团、淘宝都在使用大数据技术实现客户的精准服务，我们阿谱云教育团队也是基于历年来陕西高考中大学及专业报考大数据为陕西的家长和考生每年提供的精准分析和报考服务。
Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫等等。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。因此Python是大数据开发使用最好的工具之一。
[_a***_]从专业选择角度，那么还是选择大数据方向，和就业方向直接关联。因为python只是一个开发工具，学习开发工具的目的是为了就业，是为了在某一行业领域应用，如果只是看到很多媒体在介绍，只是感兴趣那另当别论。
python如何实现人脸识别？
这里介绍一种简单的人脸识别方式—face recognition，该库是python的一个人脸识别库，基于dlib深度人脸识别技术构建，识别准确率较高，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.安装face recognition，这里需要先安装dlib,face_recognition_models，之后才能安装face_recognition，下面我简单介绍一下安装过程：
安装dlib，这里建议安装编译好的dlib.whl文件，直接安装的话，可能会有错误出现：
安装face_recognition_models和face_recognition，这里可以直接pip install在线安装，也可以源码安装：
实在不会的话，可以参考一下这个教程***s://***.jianshu***/p/8296f2aac1aa。
2.安装完成后，我们就可以进行测试了，主要代码如下（这里用到了opencv进行图片的的显示，没安装的话，直接pip install opencv-python安装就行）：
到此，以上就是小编对于python深度学习demo的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习demo的2点解答对大家有用。
