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Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。这是一门应用面很广的语言，对应的岗位有很多：1、人工智能Python是人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的；2、大数据Python在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，尤其是大数据分析这个方向；3、网络爬虫工程师网络爬虫是数据采集的利器，利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度；4、Python web全栈工程师全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人，也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)；5、Python自动化运维运维工作者对Python的需求也很大；6、Python自动化测试Python十分高效，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了。7、数据科学Python有很多数据包是专门用来做数据科学，不过数据科学语言的知识背景也挺宽的，从统计学到计算机理论每一个分支都需要不断学习才可以做到与时俱进。所以学校Python是可以做人工智能的
从做上面的题，我发现我更擅长一些数学技巧不高的程序题，习惯靠直觉立马书写代码，而非严格推理之后，再书写代码对于链表的题比较擅长，链表可以在纸上画画，关键要考虑的问题，就是链表指针在运算中会改变，如何保存需要保存的链表指针值是难点，除了那题拷贝具有random指针的链表题，其他链表题我都比较快速的AC掉对于树的题，常见的方法有：BFS和递归（可以看作是DFS），整体来说，难度也不大，其中递归应该是最常用的，递归的方法需要注意的就是边界判定；当然另一个问题，就是很多情况下，会被要求写非递归的解法，比如说树的遍历，或者知先序中序构建树，这些问题我得好好研究对于求解题的BFS和DFS得到了比较大的锻炼，之前一直感觉模糊的掌握了DFS和BFS这两种搜索方法，事实上，直到现在才算是掌握的比较不错，对于leetcode上面的很多题，如果不限时的话，我都能以DFS搞定（起码能有20题以上），BFS往往在求解最先到达或者最短时间的时候用到，用起来感觉还不错对于DP还是不算很熟悉，除了LCS，LIS还有编辑距离这样的经典DP题，其他我都很少往DP想，为什么我总觉得DP有点难理解呢？关于DP和BFS，DFS求解的选择问题：一般来说，需要记录解（由哪些组成）优先选择BFS和DFS，它们在运算的时候能够很好的保存中间结果；对于DP，适合求解最终结果是怎么的情况，比如求值（最长公共子序列），或者判断是否存在（bool），DP如果要输出最优路径的话，是个比较麻烦的问题，一般还需要设置一个观测DP在选择表中如何移动的数组，关于DP我要好好训练下。
根据自己的情况吧，最好是身边要有懂的朋友能指点你，要不然，纵使你硬盘有1个T的教程也没有用。没有人给你讲一些思路，给你答疑，帮你调试bug，开始不了几天就会从入门到放弃。培训有一点的好处是给你一个好的学习氛围，又给你配备了有经验的老师做指导，这样学习效率也会高很多。如果培训的话，建议你去黑马程序员。他们的py来自thon课程中加入了人工智能的课程，因为这是一个趋势，虽说课程不会太深入，如果太深入，你也学不会。最起码会给你这样一个思维。以后接触到，用到的话，会很容易上手。
二、Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，不止有爬虫、数据分析，更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中，而且开发效率相当恐怖。
为什么python适合人工智能
python学完能做什么？
一、关于他是解释型语言什么的我自己会百度，但是在一个程序或者PC、软件中Python编译出来的程序到底用在什么地方，有哪些用法，在什么地方用他最合适，请说一下，哪怕说个大概我自己百度。
学完差不多需要4-5个月，优势在于：1、学习氛围2、自习管理3、末位辅导4、教学反馈5、阶段测试6、能力评定7、就业指导8、生活关怀
三、我觉得目前基本上也就网站开发、运维、自动化测试和数据分析上的比较多；我现在从事的工作就是和它有关系，也可能我是个刚入行的人，以上观点不喜勿喷。我身边的人基本上也就做这几个的多，我们都是在U就业培训的，当然不全是转行和计算机专业的，有大学学其他专业的
现在人工智能咋样，学习Python难不难啊？
一、一般的价格在一万五左右，性价比较高的了。
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