本次實習是大學生涯的第一次實習。本次實習的主要內容是Python語言以及人工智能。下面我將對學習做出總結。

我接觸到的機器語言有基礎的C語言，JAVA語言，匯編語言但是都掌握的不是很熟悉，我本身對軟件不是很感興趣，但是隨著接觸得越多，也就慢慢熟悉了這些語言，就像人類語言一樣，它有它的語法，有他的表達方式，通過計算機工作，極大減輕了我們的工作強度，一些計算復雜的工作，也可以告訴計算機，讓計算機去實現，但是如何告訴計算機，讓計算機明白我們的意思呢?這就需要我們通過機器語言去交流了，這就是所謂的編程。

在這些語言當中，我認為python是最簡單的，并且相對來說沒有那么多很死的規則，基本上更加人性化，更能符合人的思維表達，它是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。我安裝的是python3.6版本，之前我以為版本沒有什么區別，但是我在實習過程中才發現python2.x和python3.x的版本是不同的，Python的3.0版本，常被稱為Python 3000，或簡稱Py3k。相對于Python的早期版本，這是一個較大的升級。為了不帶入過多的累贅，Python 3.0在設計的時候沒有考慮向下兼容。許多針對早期Python版本設計的程式都無法在Python 3.0上正常執行。為了照顧現有程式，Python 2.6作為一個過渡版本，基本使用了Python 2.x的語法和庫，同時考慮了向Python 3.0的遷移，允許使用部分Python 3.0的語法與函數。

在學習中最大的體會就是print 函數，print語句沒有了，取而代之的是print()函數。 Unicode，Python 2 有 ASCII str() 類型，unicode() 是單獨的，不是 byte 類型�，F在，在Python 3，有了 Unicode (utf-8) 字符串，以及一個字節類：byte 和 bytearrays。其實我認為在最后大作業我的服務器搭建在2.x版本可以運行，3.6版本報錯可能就是因為這個的原因造成的。其他還有一些區別，由于沒有涉及到，也就不再一一贅述。

其次呢，我們通信專業比較熟悉的一個MATLAB軟件其實在python里面也有這樣的一個庫，導入這個庫我們就可以使用MATLAB一樣畫圖，不僅如此，我們還可以自定義圖形大小，圖例，標題，線條等等，還可以保存畫出來的圖片。簡直是極大地方便了我們，而且語法并不難，只是調用函數庫，輕松就能實現。

人工智能這一塊我們學習了算法和網頁爬蟲，先說說算法，學習的第一個算法是K-means算法，K-means算法是很典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。其算法過程如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度(距離)，分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然 后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。比如說我們如下圖的一個散點圖，橫坐標代表消費周期，縱坐標代表消費金額，我們要找出這里面潛在的超級VIP和VIP用戶，咋一看根本不知道如何區別，但是經過算法之后就比較明顯了。

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