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一开始，你不必好好学习算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。
1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。
2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。
3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。
4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。
希望对您有所帮助
在很多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。
最重要的是方向。掌握了python的基本语法之后，您需要深入了解python可以做什么，以及行业领导者用python做了什么。只有这样，你才能获得你所说的深刻而广泛的编程知识。python有几个主要的发展方向，一个是爬虫，一个是web，一个是机器学习，一个是数据分析。
找到你喜欢的方向，坚持并回到主题。最好说学习Python最重要的是兴趣
Python神经网络有很多种，如BP神经网络在函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等方面的应用。RBF径向基函数神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数，因此在图像处理、语音识别、时间序列预测、雷达原点定位、医学诊断、误差处理检测、模式识别等领域有着广泛的应用。递归神经网络广泛应用于自然语言处理，如语音识别、语言建模、机器翻译等。它们还可用于各种时间序列的预测或与卷积神经网络相结合来处理计算机视觉问题。长短时记忆网络广泛应用于连续手写识别、语音识别等领域。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、物理学、遥感科学、大气科学等领域。还有很多其他的神经网络，在各个领域都有应用。
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