ipynb是什么
.ipynb文件即为Jupyter Notebook，是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。它的主要用途是：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等，Jupyter Notebook 与 IPython终端 共享同一个内核。
Web 应用程序
Web应用程序是一种可以通过Web访问的应用程序（淘宝、京东、新浪），易访问，用户只需要有浏览器即可，不需要安装其他软件。
通俗点来说就是，打开的网址：这个网址给你呈现出的画面，里面一些信息数据、图片、视频等。这个为你呈现的整体流程便可称之为web程序！
python判断文件是否存在,不存在则创建
import os dirs = '/Users/joseph/work/python/' if not os.path.exists(dirs): os.makedirs(dirs)
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 0-1: malformed \N
字符转义一下；
python实现访问本项目文件
import os train_parameters = { "input_size": [1, 20, 20], #输入图片的shape "class_dim": -1, #分类数 "src_path":"./work/data/characterData.zip", #原始数据集路径 "target_path":"./work/data/dataset", #要解压的路径 "train_list_path": "./train_data.txt", #train_data.txt路径 "eval_list_path": "./val_data.txt", #eval_data.txt路径 "label_dict":{}, #标签字典 "readme_path": "/home/aistudio/data/readme.json", #readme.json路径 "train_batch_size": 20 #训练的轮数 } if __name__ == '__main__': print() # dirs = "./NumIdentify/work/data" dirs = "./work/data/characterData.zip" if os.path.exists(train_parameters['src_path']): print(dirs) print("当前目录是:{}".format(os.getcwd())) print("当前目录是:{}".format(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)))) print("当前目录是:{}".format(os.path.realpath(os.path.join(os.getcwd(), os.path.dirname(__file__))))) print(os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "../.."))) filePath="./project_root/project/model/model.py" print(os.path.basename(filePath))
python大括号{ }代表什么
dict字典数据类型，字典是由键对值组组成。
冒号':'分开键和值，逗号','隔开组。
如：dic = { '张三' : '男' , '李莉' : '女' }
飞桨是什么
最近很多小伙伴有了解到百度飞桨这个平台，作为百度旗下的一款产品，也是比较受到大家关注的。
百度飞桨能做什么？
1、飞桨(PaddlePaddle)是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。
2、据了解，百度飞桨从2016年正式开源以来，经过多次迭代升级，具备开发便捷的深度学习框架、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库四大领先优势。
3、目前飞桨开发生态已经凝聚了265万开发者，有97位优秀的开发者成为了百度飞桨开发者技术专家(PPDE)，平台服务了超过10万家企业，覆盖金融、交通、物流等数十个行业。
技术优势
开发便捷的深度学习框架
飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计，拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构，对普通开发者而言更容易上手并具备领先的训练性能。飞桨自然完备兼容命令式和声明式两种编程范式，并可以一行命令实现动静转换，兼顾灵活开发、高效训练和便捷部署三大特点。此外，飞桨深度学习框架还提供了领先的深度学习自动化技术，网络结构自动设计的模型效果可以媲美人类专家设计的模型效果。
超大规模深度学习模型训练技术
飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，领先其它框架实现了千亿特征、万亿参数、数百节点并行训练的能力，解决了超大规模深度学习模型的在线学习和部署难题，实现了超万亿规模参数模型的实时更新。此外，飞桨还覆盖支持包括模型并行、流水线并行在内的最广泛并行模式和加速策略，引领了大规模分布式训练技术的发展趋势。
多端多平台部署的高性能推理引擎
飞桨对推理部署提供全方位支持，可以将模型便捷地部署到云端服务器、移动端以及边缘端等不同平台设备上，并拥有全面领先的推理速度，同时兼容其它开源框架训练的模型。飞桨推理引擎支持广泛的AI芯片，特别是对国产硬件做到了最全面的适配。
产业级开源模型库
飞桨建设了大规模的官方模型库，算法总数达到140多个，包含经过产业实践长期打磨的主流模型以及在国际竞赛中的夺冠模型;同时提供面向语义理解、图像分类、目标检测、图像分割、语音合成等场景的多个端到端开发套件，满足企业低成本开发和快速集成的需求。
如何将飞桨中的代码在pycharm中运行
导出文件为py
点击第二个run运行程序
