1. 求教关于pytorch模型的问题
用"对线性回归做梯度下降计算"来寻找最优的线性方程,从而预测房价.
1预测房价的线性方程,其中theta(i)表示的是第i个特征x(i)的权重,h(x)是根据特征和相应的权重所预测的房价.
2. 花生十三的数据分析怎么样适合什么样的人学习
有极强极完整的资料分析结构体系，能把自己的东西完美地传授给学生，善于自创解题方法，技巧性很强，掌握了方法能够得到迅速的提高。花生十三的课一般不多，但都是精华所在。备考期间看了花生十三的课三遍，每次都会有不一样的感受。看花生十三的课一定要专注，最好先打好基础再去看，这样你学起来会轻松很多。靠谱
当然Java也有很多非常棒的第三方库支持，不过当前世界的趋势就是Python的占比份额越来越大，如果对Java没有太多的感情，可以把更多的精力放在Python上。如果你是个新手，没有太多的编码经验，可以从Java或者.Net入门。
3. 学python可以做什么
从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫
用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。
Web 程序
除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 hu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。
桌面程序
Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。
人工智能(AI)与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
科学计算
Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。
4. python 时间序列模型中forecast和predict的区别
举例说明，2017.01.01-.017.12.31的周期为12的月度数据中，用ARIMA拟合得到模型model。
model.get_prediction(start='2017.09.01'）则得到用拟合模型计算出来的样本内2017.09.01-2017.12.31的预测值；
model.get_forcast(step=5)则得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值；
注：
model.get_prediction也可做外推值的预测，设定好具体终止周期即可。
5. java的数据分析和Python的数据分析一样吗
数据分析都一样
但是用Java做数据分析和python做感觉肯定不一样
Java是做面向对象编程， 处理数据多一步麻烦事，python就很直接
6. 关于pytorch线性回归问题有什么办法可以让线性回归y的行列与x的行列数量不相等的情况下可以进行
摘要 使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：
7. 学会Python之后更适合做哪方面的工作
下面我们来说一下Python具体的工作岗位以及其岗位要求：
Python后台开发工程师：主要是负责搭建和改进平台产品的后台，并与前端开发工程师相互配合完成整体产品的开发工作。要求工程师具备至少一门Python Web开发框架（Tornado、Django、Flask等），了解并熟悉MySQL/Redis/MongoDB。还要熟悉分布式、微服务、高性能Web服务的开发。
Python爬虫开发工程师：爬虫开发工程师并非我们预想的那样，只是负责为公司爬取相对应的数据内容。爬虫开发工程师主要负责对传统网页、SNS及微博等各种网站信息高效采集与正确解析，然后对用户数据进行整理分析，参与建模的构建，总结分析不同网站、网页的结构特点及规律，负责爬虫架构设计和研发，参与爬虫核心算法和策略优化研究。需要开发工程师熟悉了解robot规则、selenium、mitmproxy、pymouse等内容。当然作为爬虫开发工程师一定要有一定的职业情况，所有工作都需要在合理合法的需求下进行。
Python全栈开发工程师：是指可以使用Python相关工具，独立完成网站开发，称之为全栈开发。全栈开发工程师需要掌握非常多的技能，包括：项目管理、前后端开发、界面设计、产品设计、数据库开发、多端产品等等。
自动化运维工程师：是在基本的运维工作的基础上，实现运维工作的自动化，并且对自动化程序进行优化提升。需要从业者在掌握基本的运营工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模块。
自动化测试工程师：首要要完成测试的基本工作，包括测试计划、测试用例、黑盒测试、性能测试等等。其次要是完成产品的自动化测试的部署以及维护工作，并且不断尝试新的方法，新的工具，以提高测试的效率。需要掌握Python以及selenium相关的技能。
数据分析师：指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。需要从业者了解行业相关业务知识、相关管理工作、掌握足够的数据分析方法、了解数据分析工具使用、能够完成数据分析建模等，工作内容偏重于分析，同样也要掌握一定的开发能力，例如R语言和Python语言。
数据分析开发工程师：根据数据分析师的建模完成数据相关的开发工作，搭建仓库、完成数据存储、数据处理、计算处理以及报表开发等工作。需要从业者熟练应用数据库、数据建模开发、Python相关数据科学知识等技能。
人工智能开发工程师：根据企业人工智能AI相关的开发需求，完成相应产品或者功能开发。需要从业者掌握充分的数据理论基础、Python开发基础、机器学习理论与实践、深度学习理论与实践、自然语言处理等一系列相关的开发技能。
Python游戏开发工程师：主要负责游戏服务端的逻辑开发。需要从业者掌握Python各种性能优化方法、soket网络编程知识、运维相关基础知识、以及Python相关的游戏开发库与框架。此外还可以将Python开发相关工作按照岗位晋升分为初级Python开发工程师、中级Python开发工程师、高级Python开发工程师、项目经理、架构师、CTO等。主要是根据从业者工作年限，在某个就业方向的工作经验以及解决问题的能力进行定位。
无论是哪个就业方向，扎实的学习好Python相关知识是重中之重，在互联网行业，无论是大厂还是创业创新的公司，招聘人才的最核心要求是技术能力，只有自己的能力和岗位匹配的时候，才能获得更多的工作机会。
8. pytorch11能读取1.7版本吗
可以啊。
PyTorch1.7版本包含很多新的API，如支持NumPy兼容的FFT操作、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练的重要更新。
一些特性也更新为稳定版，包括自定义C++类、内存分析器、通过自定义类张量对象进行扩展、RPC中的用户异步函数，以及torch。distributed中的许多其他特性（如Per-RPC超时、DDPdynamicbucketing、RRefhelper）。
9. Python具体指什么，可以运用在哪些方面呢
你好，主要运用在这些方面：
一、人工智能，包括数据分析、计算机视觉、自然语言处理等等
现在python已经基本成了人工智能的标准语言了，一般都是C/C++写个底层运算库，然后用python做脚本。各种框架层出不穷，tensorflow/pytorch等等。
二、web开发
python光是web开发的框架至少得有几十个吧，而且用的人都很多，从后端到前端各种配套服务都非常齐全。
三、爬虫
我估计很多人学爬虫就是从python入手的
四、各类App的内置脚本
有很多程序里面的内置脚本就是python，比如sublime text、blender3d，所以从这个角度来看啊，python能干的事情就无限多了，文本编辑、3d建模、股票投资等等，只有你想不到的，没有做不到的。
至于python能否开发qq、浏览器这种应用软件？
只用python是不太行的，因为python是解释性的，如何打包成二进制文件其实挺麻烦的，而且速度肯定比不上c++什么的，但是作为脚本还是不错的。