php怎么实现gui，python语言的用处有哪些？
为什么这么多人在学Python呢？很多小白都听说Python很火，简单易学，学起来很容易，学习周期短，可是为啥要学Python呢？，下面谈谈我对Python的感悟。
在PC时代大量的嵌入式的设备，底层的代码，底层原理，以及底层逻辑运用，以及桌面的应用都是用C、C++实现的，毋庸置疑它们是最接近底层，对底层有着强大的解释说服力，也是最早的、最快的。随着2000年电商的大规模的兴起，多数人融入到这个大家庭中，逐渐地从PC时代过度到互联网时代，Java开始王者归来，再加上2010移动互联网的爆发Android开始风靡起来，Java更是如日中天，走向了辉煌。那我们现在为什么要学习Python呢？Python到底是用来干什么的？1、Web开发Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发，大大提高了做web开发人员的效率。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快，加快了时代的发展。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。许多知名的互联网企业或者小型公司将Python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现，来运行，完成相应的工作。一个Web应用的本质就是：浏览器发送一个HTTP请求；服务器收到请求，生成一个HTML文档；服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器；浏览器收到HTTP响应，从HTTP Body取出HTML文档并显示。所以，最简单的Web应用就是先把HTML用文件保存好，用一个现成的HTTP服务器软件，接收用户请求，从文件中读取HTML，返回。Apache、Nginx、Lighttpd等这些常见的静态服务器就是干这件事情的，完成这些事情的。如果要动态生成HTML，就需要把上述步骤自己来实现。不过，接受HTTP请求、解析HTTP请求、发送HTTP响应都是苦力活，如果我们自己来写这些底层代码，还没开始写动态HTML呢，就得花个把月去读HTTP规范。正确的做法是底层代码由专门的服务器软件实现，我们用Python专注于生成HTML文档。因为我们不希望接触到TCP连接、HTTP原始请求和响应格式，所以，需要一个统一的接口，让我们专心用Python编写Web业务。这个接口就是WSGI：Web Server Gateway Interface。（Web服务器网关接口）wsgi就是一种规范，它定义了使用web应用程序与Python编写的web服务器程序之间的接口格式。无论多么复杂的Web应用程序，入口都是一个WSGI处理函数。HTTP请求的所有输入信息都可以通过environ获得，HTTP响应的输出都可以通过start_response()加上函数返回值作为Body。WSGI接口定义非常简单，它只要求Web开发者实现一个函数，就可以响应HTTP请求。我们来看一个最简单的Web版本的“Hello，web!”：上面的application()函数就是符合WSGI标准的一个HTTP处理函数，它接收两个参数：environ：一个包含所有HTTP请求信息的dict对象；start_response：一个发送HTTP响应的函数。在application()函数中，调用：就发送了HTTP响应的Header，注意Header只能发送一次，也就是只能调用一次start_response()函数。start_response()函数接收两个参数，一个是HTTP响应码，一个是一组list表示的HTTP Header，每个Header用一个包含两个str的tuple表示。通常情况下，都应该把Content-Type头发送给浏览器。其他很多常用的HTTP Header也应该发送。然后，函数的返回值'<h1>Hello, web!</h1>'将作为HTTP响应的Body发送给浏览器。有了WSGI，我们关心的就是如何从environ这个dict对象拿到HTTP请求信息，然后构造HTML，通过start_response()发送Header，最后返回Body。了解了WSGI框架，我们发现：其实一个Web App，就是写一个WSGI的处理函数，针对每个HTTP请求进行响应。但是如何处理HTTP请求不是问题，问题是如何处理100个不同的URL。由于用Python开发一个Web框架十分容易，所以Python有上百个开源的Web框架。各种Web框架的优缺点自己去了解一下就可以了，直接选择一个比较流行的Web框架——Flask来使用。除了Flask，常见的Python Web框架还有：Django：全能型Web框架；web.py：一个小巧的Web框架；Bottle：和Flask类似的Web框架；Tornado：Facebook的开源异步Web框架。做一个游戏2、网络爬虫许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞，小有成就就止步于此。距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。例子：爬取网络上的歌曲3、人工智能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有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到，所有c/c++和P相结合就可以实现人工智能。4、Python的其他应用举例系统编程：提供API，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。文本处理：Python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用Python进行XML程序的开发。数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。Python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。黑客编程： Python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。以上内容分享自华为云社区《【云驻共创】你知道在未来Python主要的运用途径和领域吗？》，作者：楠羽。当代程序猿必备的神器有哪些？
摘要：在我认识的所有程序员里，每个人几乎都有专属于自己的常用工具和相关资源，今天给大家奉上数十个程序员硬核工具，我相信这里总有一款工具是属于你的！
程序员生产力工具大全如下：
1. Idea-Intellij IDEA (java 编程语言 开发的集成环境)
业界排名第一的java开发工具，非常非常好用，如果还在用eclipse的朋友，赶紧来体验一把，你一定会爱上她的。
2. SecureCRT (SSH终端仿真程序)
SecureCRT是一款终端仿真程序，支持SSH（SSH1和SSH2）以及Telnet和rlogin协议。SecureCRT用于连接运行包括Windows、UNIX和VMS在内的远程系统的理想工具。
3. Termius (全平台的远程终端)
termius是一款全平台的远程终端，Termius不仅涵盖了Windows、Linux、OSX，还变态得支持Android和iOS（以后在地铁、公交上都可以随时拿出手机来排查线上问题啦，还真是广大程序员的福音呢。
4. Google Chrome (谷歌浏览器)
Google Chrome是一款由Google公司开发的网页浏览器，该浏览器基于其他开源软件撰写，包括WebKit，目标是提升稳定性、速度和安全性，并创造出简单且有效率的使用者界面。
5. iTerm (为Mac OS X编写的终端仿真程序)
iTerm是一个为Mac OS X编写的，功能齐全的终端仿真程序；目标是在为用户提供OS X下最佳的命令行体验；字母i代表了本地苹果的外观和风格的程序界面，并把重点放在完整的国际支持； 它合并由两个项目， CTerminal和TerminalX ，而这两者都是基于JTerminal项目；该软件非常有实用和易用性。
6. Visual Studio Code (简称“VS Code”,编写现代Web和云应用的跨平台源代码编辑器）
重新定义和优化了代码编辑,以便生成和调试新式 Web 应用程序和云应用程序。也是著名的文本编辑器，它是轻量级的,vSCode的一大特点就是你可以通过多种方式来调整设置,而且Vim可以和VScode集成在一起，它还带有一个集成终端，可用的扩展太多，使开发人员的工作变得更加轻松。我最喜欢的一些扩展是AWS Toolkit, ESLint,Live Server, Live Share, Prettier-代码格式化程序，YAML,Live Sass编译器，Docker等。
7. VMware Fusion & VMware workstation (为计算机开发的虚拟机管理程序)
是在计算机上无缝运行 Windows 的最佳方式，可确保 Windows 应用程序在计算机上实现无缝运行可以在基于 Intel 的计算机上无缝运行 Windows、Linux 以及其他 PC等多个操作系统，进而构建、测试或演示软件。
8. Navicat Premium (数据库管理工具)
Navicat premium是一款数据库管理工具,是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
9. Postman (api调试工具)
简单来说，四个词，简单、实用、大方、美观！postman这款网页调试工具的windows客户端，功能强大的HTTP调试与模拟插件。使用Postman可以进行API开发、请求、调试,除了它，还可以使用lnsomnia和Insomnia Designer作为API文档。
10. RedisDesktopManager (一款可视化 redis管理工具 )
Redis Desktop Manager是一款简单快速、跨平台的Redis桌面管理工具，也被称作Redis可视化工具，Redis Desktop Manager官方版是一款开源软件，支持通过SSH Tunnel连接，支持windows、mac等多平台。
11. Dash (基于MAC的 API文档浏览器和代码片段管理器)
“开发者不可或缺的杰作。”Dash 可让您的 Mac 即时离线访问 200 多个 API 文档集。立刻搜索离线文件集200层+的API ，100+备忘单和 href="">更多 功能。您甚至可以"">生成自己的文档集 或 href="">请求 包含href="">文档集 。
12. Fiddler & Wireshark (http抓包工具)
Fiddler和Wireshark都是进行抓包的工具:所谓抓包就是将网络传输发送与接收的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作,也用来检查网络安全。作为开发者，经常想调试一下http请求发送的数据的详情，那么可以使用这2款软件。用抓包工具wireshark的人相对来说更多一些。
13. HBuilder X (HTML5的Web开发工具)
当前最快的HTML开发工具,强大的代码助手帮你快速完成开发,最全的语法库和浏览器兼容性数据让浏览器碎片化不再头痛。作为HBuilder下一代的全新编辑器，HBuilderX被定位为ide和编辑器的完美结合，除了对某种语言的语法分析、提示、转到定义、调试，同时加强了对通用文本处理能力，界面更加清爽，拥有比上一代更加有效的快捷键体系。
14. MobaXterm (远程终端控制软件,集串口,SSH远程登录和FTP传输三合一的工具)
多功能终端MobaXterm Professional Edition 是一款豪华、全功能的终端软件。MobaXterm带来了所有必要的Unix命令到Windows桌面，在开箱单便携式exe文件。MobaXterm允许您启动远程会话。远程shell，MobaXterm远比Putty好用，您可以选择创建SSH，远程登录，Rlogin，RDP，VNC，XDMCP，FTP，SFTP或串行会话。
15. Sublime Text (跨平台代码编辑器)
http://www.sublimetext.cn/
Sublime Text 是一款用于代码、标记和散文的精致文本编辑器。Sublime Text 中文网致力于为广大国内开发者提供详尽的中文文档、使用说明等,助力开发者快速掌握这个编辑器。
16.webstorm (专业的HTML编辑工具)
web开发的必备的一款开发神器，比如写js、页面、css，那么这款软件用起来非常顺手。此软件和idea出自于同一家公司，这家公司做了很多异常好用的软件，基本上你需要的各种开发相关的IDE，这家公司都生产。可以说是“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”。新版对JavaScript，TypeScript和CSS支持更好，改进了Vue.js的体验，并为Jest集成增加了新功能。
17.Xshell (功能强大的终端模拟器)
linux原创控制软件，完全免费且非常稳定的 SSH 客户端 ，支持多种远程协议，提供了很多特色与高级功能，简体中文界面也让你轻松管理远程服务器。 Xshell 的 Screen 会话不闪屏，而且可以回滚；Script 的执行顺序可以调整；可以同时发送指令到多个 session；支持布局切换等。
18. SwitchHosts (修改Hosts文件的工具)
这是用于在多个HOSTS之间进行切换。可在公用hosts文件 、当前系统hosts、本地方案和在线方案间进行切换。作为一名开发人员，经常需要修改本地host，你还是通过修改host文件来操作的么？那样太慢了，这里建议大家使用switchhosts这款软件，可以快速修改本地host，非常好用。
其他工具：
1. CodeIf(智能命名) ： https://unbug.github.io/codelf
大部分开发者都或多或少遇到过变量命名的烦恼，如果命名不规范，不仅会影响开发的效率，而且对后面维护的同学来说也是一个不小的挑战，因为他要去揣摩你这个变量的含义。随着项目越来越复杂，变量和函数数量越来越多，虽然每个编程语言都有各种命名规范，但是也不能解决所有的问题。
“计算机科学里两件最难的事：缓存失效和命名。” Codelf通过搜索在线开源平台Github, Bitbucket, Google Code, Codeplex, Sourceforge, Fedora Project的项目源码，帮开发者从中找出已有的匹配关键字的变量名，从而帮助为变量名苦恼的开发者命名。这个搜索服务支持直接搜索中文。
同时可以在自己用的编辑器里安装插件，支持 VS Code、Atom、Sublime Text 和 Chrome。
2. DocsChina-印记中文 ： https://www.docschina.org
这是一个前端中文文档合集，进入网站可以看到开发中经常使用的前端中文文档。如果你的英文实在不怎么好，还在为找中文文档而烦恼，这里将是你非常好的选择。记得放到自己的浏览器收藏夹里哦！
3. any-rule(正则表达大全)： http://github.com/any86/any-rule
any-rule 维护了一个常用正则表达式合集，并且本身是一个支持 Web/VS Code/idea/Alfred Workflow 多平台的正则表达式工具。
4. tool.lu(在线工具)： https://tool.lu
程序员总是有很多小工具要使用，比如图片、Base64编码、Markdown编辑器时间戳转换，进制转换等，在线运行各种语言代码。这个网站包含了太多程序员需要用到的小工具了。比如你想运行点JAVA代码，又不想麻烦的在系统中安装JAVA环境，可以使用里边的在线运行代码工具，然后选择JAVA,写点JAVA代码就可以直接运行了。
5. Baomitu(前端静态源库)： https://cdn.baomitu.com
这个静态资源库是支持HTTP/2的CDN服务，有了它，如果你是自己的小型项目或者是做测试就不用下载任何的代码库，直接粘贴地址过来用就可以，因为是国内的CDN库，速度还非常的快。
6. Typora-Markdown(编写工具)：https://www.typora.io
一款实用的 Markdown 编写工具，所见即所得，用Markdown编写文章是一个程序员的标准配置，也就是标配。现在有很多在线工具都支持Markdown，什么有道云笔记、雀语，、印象笔记等。这种简单的界面，沉浸式的编写，清晰的大纲，它就像一件称手的兵器，让你一旦拥有就爱不释手。
7. Snipaste (简单便捷的截图软件)：https://zh.snipaste.com/download.html
一款免费的桌面截图软件，功能强大，使用方便，支持任何屏幕位置截图，支持窗口截图，支持快捷方式截图。您可通过截取贴图，使两张图合并为一张图，还能调整截图文字图像等等，是一款非常强大的贴图软件，喜欢此款贴图软件的朋友不要错过。
8. Captura (最好用的开源录屏、gif动态图片制作工具)
官网：https://captura.updatestar.com/ github：https://github.com/MathewSachin/Captura
通过这款工具可以帮助你轻松录制各种视频。支持全屏录制、区域录制两种方式，全屏录制可以录制全部的电脑屏幕，将电脑屏幕上所有的动态都录制下来,该软件还拥有视频编解码器，可以对视频进行解码，支持mp4、avi、GIF、webm等格式，可以满足一般的解码需要。还支持屏幕截图、剪贴板，简单的图像编辑等功能，是一款非常好用的屏幕录像工具。
9. 向日葵 (远程控制软件): https://sunlogin.oray.com/
向日葵远程控制是一款提供远程控制服务的软件。向日葵远程控制支持主流操作系统Windows、Linux、Mac、Android、iOS跨平台协同操作，在任何可连入互联网的地点，都可以轻松访问和控制安装了向日葵远程控制客户端的设备。整个远控过程，可通过浏览器直接进行，无需再安装软件。
10. Everything (本地文件检索工具):http://www.voidtools.com/support/everything/
由voidef="">tools 开发的一款文件搜索工具，这款软件是基于名称实时定位文件和目录。Everthing功能强大，体积小巧，第一次安装使用时会建立一个索引数据库，将所有文件和文件夹的名称导入其中，后续使用能够以极快的速度快速搜索，查找到你所需要的文件。
11. StarUML (UML画图工具)
画uml图的一款神器，类图、时序图、流程图、状态图等等，都可以用这款工具轻松应对。
12. uTools (生产力工具集):https://u.tools/
一个极简、插件化、跨平台的现代化桌面软件。通过自由选配丰富的插件,打造你得心应手的工具集合。这个工具，我只能说他是一款神奇，太牛逼，这款工具中汇集了很多好用的工具，可以通过这款工具秒开电脑上的各种软件。
搜索资源网站工具：
1.Bing
Bing 国际版：https://cn.bing.com/ 感觉比某度要好用多了。
2.DuckDuckGo
DuckDuckGo：https://duckduckgo.com/ 从官网的介绍来看这个搜索引擎不收集用户信息，而且没有广告。
3.Stack Overflow
Stack Overflow：https://stackoverflow.com/ 我们如果常用 Google，很多技术问题的答案就在这个网站上，如果你无法使用 Google 可以在这个网站上直接检索就好了。
4.Gitlogs
Gitlogs：https://www.gitlogs.com/ Gitlogs 是专门针对 GitHub 项目的搜索引擎，我们通过他可以快速找到想要项目。
5.jiumo search
文档搜索引擎 jiumo search 鸠摩搜书：https://www.jiumodiary.com/ 可以用来找一些技术文档手册，很多在百度网盘里。
6.Ebooke
Ebooke：https://ebookee.org/ Ebookee 是一个基于互联网并提供免费电子图书下载的搜索引擎网站。
7.Iconfinder
图标搜索：https://www.iconfinder.com/ 用来查找 logo 图片。
8.TinEye
TinEye：https://www.tineye.com 用图片来检索图片，我们可以上传图片或输入图片的 URL 来检索。
9.SemanticScholar
SemanticScholar：https://www.semanticscholar.org/ SemanticScholar 是一个免费学术搜索引擎，其检索结果来自于期刊、学术会议资料或者是学术机构的文献。
10.LibreStock
LibreStock：https://librestock.com/ LibreStock 上可以检索一些优质的高清图片。
11.CC Search
CC Search：https://ccsearch.creativecommons.org/ CC Search 上搜索到的图片资源都是无版权的，我们可以免费的使用。
12.Pexels
Pexels：https://www.pexels.com/ 高质量的图片网站，可以免费使用。
13.Unsplash
Unsplash：https://unsplash.com/ 免费高清素材网站。
14.The App Store
The App Store：https://theappstore.org/ The App Store 是一个针对苹果手机、iPad、Mac 设备的应用搜索工具。
在线画图工具：
• 在线画图工具ProcessOn：https://www.processon.com/
• 在线画图工具draw.io：https://app.diagrams.net/
• 在线思维导图工具：http://www.mindline.cn/webapp
• PlantUML在线编辑器：http://haha98k.com/
在线开发辅助工具：
日常开发经常会用到一些辅助工具我总结为8大类，包括：编解码工具、转换工具、正则工具、编译工具、网络工具、格式化工具、可视化工具、在线生成器、以及其他工具等等。 具体列表如下:
在线编码工具：
• BASE64编解码工具：https://base64.supfree.net/
• MD5编码工具：https://www.zxgj.cn/g/md5
• AES/DES加解密：http://www.fly63.com/tool/cipher/
• JWT解码工具：http://jwt.calebb.net/
• ASCII编解码工具：https://www.matools.com/code-convert-ascii
• Unicode编解码工具：https://www.zxgj.cn/g/unicode
• UTF-8编解码工具：https://www.zxgj.cn/g/utf8
• 字符串编解码工具：https://www.zxgj.cn/g/enstring
• URL编解码工具：http://tool.chinaz.com/tools/urlencode.aspx?jdfwkey=lbixz1
在线转换工具：
•在线ASCII码对照表：http://www.fly63.com/tool/ascii/
• 通用进制转换工具：https://www.zxgj.cn/g/jinzhi
• 在线浮点数十进制转换：http://www.binaryconvert.com/
• RGB颜色转换：https://www.zxgj.cn/g/yansezhi
• 时间戳转换工具：https://www.zxgj.cn/g/unix
• 计量单位换算工具：http://www.fly63.com/tool/unitable/
• 在线JSON解析：http://www.json.cn/
• 在线JS代码格式化工具：https://prettier.io/playground/
• SQL压缩/格式化工具：https://www.zxgj.cn/g/sqlformat
• JSON和XML在线转换：https://www.zxgj.cn/g/jsonxml
• JSON/YAML在线转换：http://www.fly63.com/tool/jsonyaml/
• 人民币大小写转换工具：http://www.fly63.com/tool/renmingbi/
正则表达式工具：
• 正则表达式调试工具：https://regexr.com/
• 正则表达式可视化工具：https://jex.im/regulex/
网络工具：
• IP地址归属地查询：https://www.ip138.com/
• IP地址查询：https://www.ipip.net/ip.html
• HTTP在线接口测试工具：http://www.fly63.com/php/http/
在线编译运行工具：
• C#在线编译运行：https://rextester.com/
• C/C++在线编译调试：https://www.onlinegdb.com/
• 在线编译工具套装：https://c.runoob.com/
可视化/格式化工具：
• 在线前端编辑器: https://codepen.io/
• 在线数据可视化：https://flourish.studio/
• 在线JSON解析：http://www.json.cn/
• 在线CSS代码可视化工具：https://enjoycss.com/
• XML格式化工具：https://www.zxgj.cn/g/xmlformat
• 在线JS代码格式化工具：https://prettier.io/playground/
• SQL压缩/格式化工具：https://www.zxgj.cn/g/sqlformat
• JSON和XML在线转换：https://www.zxgj.cn/g/jsonxml
• JSON/YAML在线转换：http://www.fly63.com/tool/jsonyaml/
在线生成器：
UUID在线生成器：https://www.zxgj.cn/g/uuid随机数生成器：https://www.zxgj.cn/g/suijishu其他常用工具：
在线Nginx配置工具：https://nginxconfig.io/在线对比工具：http://www.fly63.com/tool/textdiff/在线Chrome浏览器插件：https://www.crx4chrome.com/在线接口文档管理工具：http://www.docway.net/在线素材工具：
如果你写文章，或者做视频，那就一定少不了要找素材，包括各种图片、背景、emoji表情、表情包、壁纸、视频、gif图等等。
• 免费透明背景图片素材：http://pngimg.com/
• Emoji表情搜索：https://emoji.svend.cc/
• Emoji表情包下载：https://emojiisland.com/
• open source icons：https://feathericons.com/
• 表情包在线网站：https://fabiaoqing.com/
• 免费PNG图片库：https://pluspng.com/
• ICON图标在线下载：https://www.iconfinder.com/
• 极简壁纸：https://bz.zzzmh.cn/
• Wallpaper Abyss壁纸：https://wall.alphacoders.com
• Pixabay图片素材库：https://pixabay.com/zh/
• Unsplash图片素材库：https://unsplash.com
• Pexels图片素材库：http://www.pexels.com
• NASA图片视频素材库：https://images.nasa.gov
设计制作类工具：
对于那些文章创作者和视频创作者而言，设计封面，做海报，设计LOGO，图片美化等等基本也是刚需。
这样大概率日常会用到一些简易好上手的在线设计制作类工具，比如在线P图、音/视频轻量化剪辑、logo制作、海报设计制作、图片美化、在线图片转换或生成等等。
• 在线PS：https://www.uupoop.com/
• 在线音频剪辑：https://www.weixinsyt.com/
• 在线视频剪辑：https://www.kapwing.com/
• 免费logo在线制作：http://www.uugai.com/
• 艺术字体在线生成：https://www.qt86.com/
• 在线表格转换工具: https://tableconvert.com/
• 在线海报设计工具: https://www.designcap.com/
• 图片智能放大工具：https://bigjpg.com/
• 二维码美化器：https://mh.cli.im/
• 在线代码截图工具：https://carbon.now.sh/
• 在线抠图工具：https://www.remove.bg/zh
• ICO图标在线生成：http://www.fly63.com/php/ico/
• SVG转PNG工具：http://www.fly63.com/tool/svg2img/
• 视频转GIF工具：http://www.fly63.com/tool/giftxt/
• 二维码在线生成器：http://www.fly63.com/tool/ewm/
• 二维码在线解码：http://www.fly63.com/php/decoder/
写辅助工具：
写文章的过程中经常会用到和写作相关的辅助工具，比方说：字数统计工具、Markdown格式的文章排版工具、图床网站、代码截图工具等等，所以下面这些在线工具就能很好地满足我的需求。
• 在线字数统计：https://www.eteste.com/
• mdnice markdown排版工具：https://mdnice.com/
• md2all markdown排版工具：http://md.aclickall.com/
• 在线图床神器：https://picx.xpoet.cn/
• 在线免费图床：https://sm.ms/
• 图壳图床：https://imgkr.com/
• 在线代码截图工具：https://carbon.now.sh/
• 在线短链接工具：https://urlify.cn/
• 在线文本替换：http://www.fly63.com/tool/textreplace/
在线办公工具：
部分在线工具主要用来处理一些和文档以及文稿相关的事情，经常用到的比如：在线的全套pdf处理和转换工具、各种各样多媒体文件间的相互转换工具、在线识别工具、在线压缩工具等等。
• pdf在线处理工具1：https://smallpdf.com/cn/pdf-tools
• pdf在线处理工具2：https://tools.pdf24.org/zh/
• pdf转word在线工具：https://www.pdftoword.com/
• 在线多媒体转换器合集：https://cn.office-converter.com/
• 在线文字识别工具：https://ocr.wdku.net/
• 在线文件压缩工具：https://docsmall.com/
文档笔记工具：
好记性不如烂笔头，作为一个学习者，我觉得记笔记是必不可少的步骤。当然现在基本都做电子笔记和电子文档比较多。 现如今各式各样优秀的文档工具和笔记软件鳞次栉比，好用的也有很多，整理成如下列表，这东西各有长处，使用哪个最合意还得看个人习惯和需求了。
• 印象笔记：https://www.yinxiang.com/
• 有道笔记：https://note.youdao.com/
• OneNote：https://www.onenote.com/
• 幕布：https://mubu.com/
• 为知笔记：https://www.wiz.cn/
• 石墨文档：https://shimo.im/
• Simplenote：https://simplenote.com/
• 语雀：https://www.yuque.com/
编程学习网：
• 哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/
• C语言网：https://www.dotcpp.com/
• cppreference：http://zh.cppreference.com/
• 中国大学MOOC：https://www.icourse163.org/
• 牛客网：www.nowcoder.com
• 网易公开课：open.163.com
• CodeGym：https://codegym.cc/
• BeginnersBook：https://beginnersbook.com/
• JavaSED：http://www.javased.com/
• codecademy：https://www.codecademy.com/
• Coursera：https://www.coursera.org/
• StackOverFlow：https://stackoverflow.com/
• LeetCode：https://leetcode-cn.com/
• LintCode：https://www.lintcode.com/
在线教程文档：
这部分主要集中了在做开发过程中随手参考所要用到的几乎所有在线教程和官方文档，有中文版文档的基本都优先列出来了，但更多时候是英文的官方文档。
• Git中文教程：https://git-scm.com/book/zh/v2
• SVN中文手册：http://svnbook.red-bean.com/nightly/zh/index.html
• jQuery API中文文档：https://jquery.cuishifeng.cn/
• Nginx中文文档：https://www.nginx.cn/doc/index.html
• Kafka中文文档：https://kafka.apachecn.org/
• Mybatis中文文档：https://mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html
• 微信小程序官方文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/
• Nodejs中文教程文档：http://nodejs.cn/learn
• Apache Web Server文档：http://httpd.apache.org/docs/
• Spring文档中文版：https://www.springcloud.cc/spring-reference.html
• Golang标准库文档中文版：https://studygolang.com/pkgdoc
• Java 8官方文档：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/index.html
• Maven官方文档：http://maven.apache.org/guides/
• Tomcat 8官方文档：http://tomcat.apache.org/tomcat-8.0-doc/index.html
• Spring Boot官方文档：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/htmlsingle/
• RabbitMQ官方文档：https://www.rabbitmq.com/documentation.html
• RocketMQ官方文档：http://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/
• Dubbo中文文档：https://dubbo.apache.org/zh/docs/
• Netty官方文档：https://netty.io/wiki/index.html
• Elasticsearch官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
• Spring Cloud官方文档：https://spring.io/projects/spring-cloud
• Docker官方文档：https://docs.docker.com/get-started/
• kubernetes中文文档：https://kubernetes.io/zh/docs/home/
• thymeleaf官方文档：https://www.thymeleaf.org/documentation.html
• Vue.js中文文档：https://cn.vuejs.org/v2/guide/
• React.js官方文档：https://reactjs.org/docs/getting-started.html
• Jenkins中文文档：https://www.jenkins.io/zh/doc/
华为云平台：
高效易用的低代码aPaaS平台-应用魔方AppCube：https://www.huaweicloud.com/product/appcube.html集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的软件开发平台-软件开发平台 DevCloud：https://www.huaweicloud.com/devcloud/以上内容分享自华为云社区《吐血整理：程序员都在用什么工具？》，作者： 考过IE励志当攻城狮 ，部分内容整理自互联网~
需要掌握哪些技术与知识？
要想从事人工智能工作，需要掌握哪些技术与知识，怎么去学习？
感谢邀请：从问题看有三个层面，一、工作选择，二、具体的条件，三、怎么去学习。
要从事人工智能工作，首先要知道人工智能并非一个人能完成的工作，
严格的说，人工智能己超出，由计算机与机械自动化范围，它是目所指的AI技术，既人工智能机器，
可独立完成某些技术，代替人类工作的智能机械，间称人工智能，它是一个非常宠大的系统工程，并非一个人能独立完成的工作，看似简单的智能机器，
它包括了众多学科及复杂的技术支持，在这里只能简单的概述一下，它包括机械、传动、力学、光学、传感、化学、当然最离不开的就是电子学了。
二、要从事人工智能行业，只能基础学起，需要很长时间和众多学科的宗合积累，能耐的住失败和寂寞！
三、如果只是对人工智能有个简单的了解，对人工智能进行简单的运行、管理及简单的故障处理，还是有规律可循的，只要掌握其结构，运行特点、故障代码及逻辑语言，以及传动、液压原理等基本知识，就可以处理一些常见题了，但只是实用于较初级与中级人工智能的维护，
对于高级人工智能有自我修复功能，但这也是人类对自己创造人工智能的控制节点所在！也是关键重点！个人见解，图片来自网络，欢迎评论。
Ubuntu桌面版本和服务器版本之间的区别？
个人电脑上必备的组成部分是GUI（图形用户界面）。Ubuntu的桌面版默认带有 Gnome GUI，不过，如果你有需要，也可转换为KDE或X。而服务器版是不安装GUI的。除了日常维护，服务器不打算用于本地交互，因而GUI不仅没有存在的必 要，而且还会消耗服务器多余的资源。对于其他软件，如办公软件、媒体播放软件、浏览器等等，道理也是一样。在服务器版上这些统统找不到。
由于是面向服务器的，服务器版Ubuntu包含了所有你需要启动托管站点的软件。LAMP，即Linux、Apache、MySQL和PHP的缩写，列出了与web服务器相关的软件。除非你自行安装，否则这些在桌面版上是找不到的。
记住，以上区别并非一成不变，通过安装和卸载软件包，你也可以将桌面版定制为服务器版，反之亦然。多数想装服务器的人仍然需要GUI的便利，那么可以从任何一个版本起步，然后只需安装GUI或LAMP即可。
1． 桌面版为个人电脑所配置，而服务器版适用于web服务器。2． 桌面版预装了GUI，而服务器版没有。3． 桌面版已经安装了许多服务器版没有的软件。4． 桌面版缺少Apache、MySQL和PHP，而这些在服务器版中是标准配置
零基础的人应该学习哪种程序语言？
当然是Python啦
谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。
人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。开发这些需要注意的第一件事是：
哪一种编程语言适合人工智能？
你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python.
LISP
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
PROLOG
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点（恕我直言）是学起来很难。
C/C++
就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。
JAVA
新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。
PYTHON
Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。
在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处
优质的文档
平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用
和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
总体的AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）
机器学习库
PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn 旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy,scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析），流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类，概率方法（因子分析，RBM),数据预处理方法等等。
自然语言和文本处理库
NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
案例
做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。
开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。
结论
python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现（JS和LISP也是一样）。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。