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·机器学习与深度学习高级库：

→1.DN2s：Flexible. Powerful.

→在本指南中，您将学习如何：自定义做什么fit()，例如构建GAN。

→利用多个GPU加快训练速度。

→通过超参数调整育化了深度学习模型构建的高级接口。

→它可以运行在TensorFlow CNTK，NumPy紧密集成：与NumPy的接口类似。

→2. Transformers：由Hugging Face提供为各种先进的NLP任务。(如BERT GPT-2等)提供预训练模型和API。

→3.Reinforcement Learning(强化学习)库：例如Stable Baselines和Ray's Rllib.

虚拟与增强现实：

→1.VRZero：为Raspberry Pi创建虚拟现实场景的Python库。

→2.Pyglet：pyglet是Python的跨平台窗口和多媒体库，旨在开发面事件处理、游戏控制器和操纵杆、OpenGL图形、加载图像和视频以及播放声音和音乐。

用于开发游戏和其他视觉丰富的应用，音频与音乐处理。

→1.PyDub：一个简单易用的音频处理库。

→2.Mido：用于处理MIDI文件和消息的工具。

→1.bus：提供了与操作系统交互的方法，例如文件和目录操作。

→2.size：访问Python解释器的变量和与它交互。

→3.sud：跨平台的实用程序，用于获取进程和系统利用率cpu memory disks network 商户 的信息。

交互式编程和可视化工具：

→1.Jupyter Notebook：一个开放源码的Web应用，允许你创建和共享包含实时代码方程可视化和叙述文本的文档。

→2.ipnistp：一个强大的交互式Python shell网络安全。

→1.skippy，一个强大的数据包操作工具和库。

·二.PyCrypto的自制替代品，用于加密和解密数据，Python工具和插件。

→一，pilint。一种Python代码分析器，用于查找编程错误，帮助强制执行编码标准并查找代码的不良气味。

→二，Pythonland，用于创建独立的Python环境的工具，有助于项目的依赖管理。最佳实践：

→1.错误处理：学会正确使用try..ecep...finall来捕获和处理异常。

→2.日志：使用内置的INT模块.来捕获和记录重要的信息，而不是仅仅使用print语句。

→3.类型注解：使用Python3.5及更高版本的类型。提示来提高代码的可读性和可维护性。

→4.PEP8：遵循PEP8风格指南以保持代码的一致性。

这些高级主题和最佳实践应该为你提供了一个关于Python如何被用于各种应用程序的全面概述，以及如何在开发过程中保持高效和专业。非常感谢大家观看我的视频！如果你喜欢这个视频，别忘了订阅我的频道，这样就不会错过我的未来内容。点击订阅按钮并打开通知铃铛，这样你就能第一时间收到我发布的新视频通知。感谢大家的支持和关注我们下期再见！

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