初识Python、PyCharm、Anaconda与tensorflow

最近裸辞了，未来希望转深度学习、语音识别、文本挖掘，觉得这块特别有意思，比较好玩。开始自学相关知识，为了能够独立地、系统地了解和学习相关知识，计划不定期记录和更新一些平时的学习总结，个人关于以上几个方面的理解等，以达到自勉、自我督促和交流的目的。

关于python：

在读研以及工作的前两年，基本上使用MATLAB做算法的研究和实现，C和C++也用的比较少。最初听说python是一个比较高效的科学计算语言，很好奇python比之MATLAB功能如何？后面熟悉了python打算再好好比较一下二者的优劣。

按照官方说法，python是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级程序设计语言。自从Guido van Rossum于20世纪90年代创立python以来，python的追随者稳步增加，愈发流行。python广泛应用于系统管理工作（许多linux发行版的重要组成部分）、主程序开发、脚本语言、制作影片特效、管理讨论组、实现网络爬虫和搜索引擎中的很多组件、开发计算机游戏、生物信息处理等（并不晓得python怎么做这些东东，日后多了解）。python如此强大，还有啥它不能做的呀！

关于PyCharm和Anaconda：

二者均是python的集成开发环境。如果使用python的主要目的是为了科学计算、数据分析、爬虫等，Anaconda是更好的选择，它在python语言外，还集成了numpy等许多常用科学计算包，省去了安装很多其他第三方库的麻烦。Anaconda具有强大的包管理和环境管理的功能。Pycharm提供了调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示等基本功能，还提供用于支持Django框架下专业Web开发的高级功能，还支持IronPython（一种在NET和Mono上实现的python语言）。

关于tensorflow：

tensorflow是一个采用数据流图用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作，图中的线表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量。架构灵活，适宜在多种平台上展开计算，如一个或者多个CPU、GPU、服务器、移动设备等。tensorflow最初由Google大脑小组开发，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，是一种流行的深度学习开源框架，但它的通用性使其可以广泛应用于其他计算领域。

整理内容比较简单，目的是对python及其某些开发环境以及tensorflow有一个初步的认知，明确其是什么，能用来干什么（不定期更新）。