python 深圳大学

Python是一种简单易学的编程语言，深圳大学是一所位于南方科技城的大学。Python在深圳大学的教学和研究中广泛应用，下面介绍一下Python在深圳大学的应用情况。

首先，在深圳大学的计算机科学与软件工程学院中，Python被作为一门必修课程。在这门课程中，学生将学习基本的语法和编程概念，包括控制流、函数、模块、面向对象编程等。学生们将通过编写代码来学习Python的实际应用，从而为他们未来的职业发展打下坚实的基础。

其次，在深圳大学的研究项目中，Python也扮演着重要的角色。例如，深圳大学计算机与通信工程学院的科研人员使用Python开发了一种基于深度学习的行为识别技术。这种技术可以分辨人类行为，如走路、跑步、打电话等，为智能安防系统的开发提供了有力支持。

# 简单示例代码import numpy as npimport tensorflow as tf# 创建一个2层神经网络x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))b = tf.Variable(tf.zeros([10]))y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)# 训练模型cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)# 计算准确率correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))# 运行训练with tf.Session() as sess:tf.global_variables_initializer().run()for i in range(1000):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)sess.run(train_step, feed_dict={
x: batch_xs, y_: batch_ys}
)print(sess.run(accuracy, feed_dict={
x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}
    ))

Python在深圳大学不仅仅应用于计算机科学和软件工程领域，还被应用于其他领域，如生物信息学、统计学等。Python的简单易用和强大的数据处理能力，使得它成为科学家和研究人员在处理数据方面的首选语言。

综上所述，Python在深圳大学的教学和研究中得到了广泛的应用。这充分证明了Python的强大和灵活性，也表明了深圳大学对现代编程语言和技术的关注和追求。

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