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编程卖水果的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程卖水果的解答，让我们一起看看吧。
有哪些能够提升数据分析思路的书？
《精益数据分析》是阿利斯泰尔·克罗尔和本杰明·尤科维奇，这两位作者混迹在美国硅谷的科技圈、创业圈多年，接触了非常多美国一线创业公司最前沿的精益创业案例，并且将这些案例写在了书中，对他们进行归纳总结。
在说这本书之前，我们要先了解，什么叫作精益创业。精益创业诞生于互联网行业，是软件开发的新模式。以价值***设和最简化可实行产品（MVP）为重要论点。通俗地说，就是用最小的成本和最快的速度试错。在市场中投入一个极简的产品原型，然后通过用户需求反馈去不断地迭代产品，以适应市场。
而《精益数据分析》这本书，就是详细了解释了精益创业以来，应该如何以数据来驱动企业的经营发展，用哪些指标来衡量自己的成败。这本书的前八章还是比较干货的，比较多有思考性的内容，而后面的内容则是比较多的实例，按照企业和产品的特点进行了分类，可以根据自己的需要去阅读就可以。
最近一些年，对于数据分析的要求越来越高，无论是什么岗位，都会要求掌握一定的数据分析。实际上数据分析不太难，很多时候思路要高于技术，应该如何去选择数据，这些数据可以解析出什么结果，如何去构建一套数据体系，这些思维性的内容难点要高于技术性的分析手段。
而《精益数据分析》这本书，可以说是一本很好的数据分析入门书籍，阅读完这本书，有以下几点比较大的收获：
这是我第一次听到关于“第一关键指标法”的概念，此前是有“北极星指标”的概念。“第一关键指标法”和“北极星指标”的区别在于，第一关键指标不是公司的唯一重要性指标，而是任意一个环节，肯定只有一个最关键的指标。
学习TensorFlow和Python需要掌握到什么程度才可以？
Python你只需要懂基本语法就足够了，去实际做的时候，边学边做足矣
TensorFlow其实也只是一个人工智能、机器学习的一个工具，是一个开源深度学习的框架而已，你最重要的其实是先把人工智能，深度学习相应的理论基础打扎实！
1.数学基础：数学很重要，高数、求偏导，概率论...等等大学的基础要补一补
2.机器学习基础：推荐一个打基础的好***，台湾李宏毅老师的机器学习课程（网上搜索***）
3.深度学习与计算机视觉：打好上面的两个基础，可以把Google李飞飞老师的网易云课堂的公开课学了，把CNN、RNN、DNN.....这些基本的概念都搞清楚
4、最后才开始用TensorFlow来实际动动手！,可以开始着手选择一个领域，看相关的论文，比如人脸检测，开始训练一些模型，其中才会用到Python....
学习人工智能，一定要像盖房子一样，先把地基要打稳，打牢固，才能支撑起将来的摩天大楼，基础不是Python这样的编程语言工具，而是数学，机器学习基础.....
祝你好运！
你不需要过多地关心“TensorFlow和Python需要掌握到什么程度”这样的问题。
Python是一门通用的编程语言，通用的编程语言其实都是相通的，变量、函数声明和调用、算术、分支[_a***_]、循环结构、递归、模块，无非就是这些。了解Python中以上概念是如何表达的，然后实际动手写点Python程序就可以了。
TensorFlow是一个框架，方便构建神经网络。大概了解TensorFlow的架构，知道TensorFlow怎么用，然后实际动手使用下TensorFlow就可以了。
Python和TensorFlow都有很详细的文档，网上各种***也相当丰富。所以你并不需要追求掌握到什么程度，有基本程度的了解后，发现有不会的，去查就是了。
举个例子，IBM研究院有一位Research Staff Member，Victor Dibia，使用Tensorflow框架构建了一个实时检测手部的应用。这个应用可以基于视频或摄像头的***流实时检测手部。
上面是应用的演示，注意，其中有一段时间手被杯子挡住了，但是应用照样毫不含糊地检测出手部了。
Victor Dibia在构建这个应用之前没怎么用过Python和TensorFlow。所以，构建这个应用的过程同时也是学习Python和TensorFlow的过程。那么，你猜猜他总共用了多少时间？
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到此，以上就是小编对于python编程卖水果的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程卖水果的2点解答对大家有用。
标签： TensorFlow python 数据分析
