由于醫(yī)療影像是大量的進(jìn)制數(shù)據(jù)使用PIL或者OpenCV等庫進(jìn)行讀取和預(yù)處理掌握如何利用numpy和pandas等工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理。

模型構(gòu)建使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架來建立我司的模型。這包括選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN），定義損失函數(shù)和優(yōu)化器，以及訓(xùn)練和驗(yàn)證模型。

結(jié)果評(píng)估知道如何通過ROC曲線、AUC值、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)來評(píng)估我司的模型性能。

在制造業(yè)中，Python用于自動(dòng)化生產(chǎn)和質(zhì)量控制使用Python腳本來控制生產(chǎn)線的設(shè)備，或者使用數(shù)據(jù)分析方法來檢測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量問題。

Python用來開發(fā)智能家居控制系統(tǒng)使用Home Assistant等開源項(xiàng)目，配合Python腳本來實(shí)現(xiàn)對(duì)家電的遠(yuǎn)程控制。

在生物質(zhì)能領(lǐng)域，Python用于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)收集生物質(zhì)燃料的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，用Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出提高產(chǎn)量的方法。