0628 Fundamentals 0,1

0. Ready to go?

1.人工知能開発者になるための偉大な第一歩

Woo奮闘というオペレーティングシステムでは、Pythonのプログラミング言語を使用してTensorflowという深い学習フレームワークを作成します.
奮闘-Linuxベースのオペレーティングシステム
天書流–機械学習と深さ学習に使用される一般的な関数とクラスをまとめたライブラリ.
ライブラリ–特定の機能に使用される複数の関数またはクラスを含む風呂敷.
OS–コンピュータのハードウェアを管理する役割.コンピュータが実行する複雑で多様な機能(タスク管理、プログラム制御など)を組み合わせたソフトウェア.CPU、メモリなどの複雑なハードウェアを知らずにコンピュータリソースを簡単に使用できるプログラムです.
コア
LMSブラウザでPythonコードを実行できます.しかし、コードは本当にブラウザで実行されているわけではありません.コードは実際にはカーネル(Kernel)と呼ばれる別のプロセスを実行する必要があります.
IDE (Integrated Development Environment)
:統合開発環境
複数のコード編集機能を備えたプログラムは、コードを作成し、完了したコードを自動的に生成し、問題が発生したときにデバッグを容易にするのに役立ちます.
Ex) PyCharm, Spyder, PyDev, IDLE, Wing
端末でPythonを使用すると,コードは1行単位で実行されるため,複雑なコードの処理には限界がある.
Home:ディレクトリ、も~を表します
pwd : Print Working Directory
ls:List、現在のディレクトリ内のすべてのファイルまたはサブディレクトリのリストを出力
cd : Change Directory. cdコマンドの後に移動するディレクトリ名を入力すると、そのディレクトリに移動します.
cd~:~の位置に移動し、現在どのフォルダの位置にあるかにかかわらず、常に/aiffelの位置に移動します.
必要なディレクトリの名前ではなくcdの後に...親フォルダにジャンプするには、を入力します.

$ mkdir new_folder
$ ls

aiffel  data  new_folder

mkdir : Make Directory
new folderというフォルダを作成し、lsコマンドを使用してリストを再出力すると、new folderというディレクトリが新しく作成されたことを確認できます.

$ rm -r new_folder
$ ls

aiffel  data

rm : Remove
rm-rコマンドの後に削除するディレクトリ名を入力します.
-rオプションは、ディレクトリを削除するときにすべてのサブディレクトリとファイルを削除する必要があることを意味します.ディレクトリ以外の一般ファイルを削除する場合はrmコマンドを入力するだけです
-rオプションは、ディレクトリ内のすべてのファイルとフォルダに対して再帰(重複)コマンドを実行することを示すRecursiveです.したがって、ディレクトリには-rオプションが必要であり、単一のファイルには-rオプションは必要ありません.

$ cd ~
$ mkdir new_folder
$ mv new_folder aiffel

mv : Move
新しいnew folderディレクトリを作成したら、mvコマンドを使用してnew folderディレクトリをaiffelに移動します.
ファイルまたはディレクトリを移動する場合は、mvコマンドの後に移動するファイル、移動する宛先ディレクトリを順に入力します.

$ cp -r new_folder ..
$ cd ..
ls

aiffel  data  new_folder

cp : Copy
最初のコマンドではnew folder...コピー先(親フォルダ)です.
ただし、cpコマンドはrm(削除)コマンドと同様に、コピーするディレクトリのサブディレクトリにコピーするには、ディレクトリをコピーするときに-rオプションを追加する必要があります.
単一のファイルをコピーする場合は-rは必要ありません.
仮想環境
仮想環境の機能は、各プロジェクトが異なるバージョンの特定のパッケージを必要とする場合、またはパッケージ間の競合のリスクがある場合、各プロジェクトは独立した空間で使用できます.
衝突が発生する前に、最初の意図はプロジェクト間に空間を割り当てることです.
たとえば、プロジェクトAがパッケージの1.5バージョンを使用する必要があり、プロジェクトBがパッケージの2.0バージョンを使用する必要がある場合...1.5版と2.0版が互換性がなければ、開発はかなり不便です.これらの問題を解決するために、Pythonは仮想環境を使用します.
Pythonの仮想環境を管理するツールにはpyenv、pip、anacondaなどがあり、Anaconda仮想環境マネージャを使用します.Anacondaは、データ科学に関連する複数のライブラリを含む使いやすい.