python常见的加密算法
人工智能的发展前景？
人工智能的发展前景？
人工智能发展趋势？要真正弄清楚这个问题首要搞清楚支撑人工智能发展的最核心技术是什么，答案很简
一是算法，二是算力，三是数据，四是网络，分别搞清楚这几大制约因素发展现状和趋势楼主提的问题迎刃而解！
算法方面近几年以深度学习为代表的机器学习取得了实质突破，新算法称出不穷，未来可期！
算力方面，随着gpu和云计算云存储技术的快速发展，摩尔定律被打破已成事实，道路光明
网络方面，5g未来必然一网到底的趋势日益明确，也没有太大问题
那真没有问题吗？非也
问题就出现在号称人工智能养料的数据上面，问题出在哪呢？
目前数据的采集没有问题
问题就出在数据预处理上，数据质量，数据一致性，处理时效，尤其是与工业机理密切相关的数据预处理上，上述指标都很不堪，为啥，既懂工业，又懂数据科学的人太少了，机理，经验积累的太少了，这就是人工智能发展的最大瓶颈！！！！
python中如何同时加密解密数字和字母？
通过Encryption和Decryption类函数。
学习python需要什么基础？
学python只要有过任何一门语言的编程经验即可，即使没有，学起来也很简单。但这只是说入门，入门后各种库的学习才是关键。个人认为，学任何一门语言最主要的还是兴趣、动力和应用。
本人年龄45 ，学python大概1年，大学时学过fortran，但现在早已忘光。工作后因工作原因自学了VBA，以方便进行办公应用。后来随着公司内部上报的各种报表越来越多，而数据又是从不同的内网网站获取，为了爬取内网数据自动生成报表，而不是像VBA一样必须先从内网下载数据原始表后才能生成报表，就自学了python。
python基础个人认为比较简单，如：数据类型，循环，函数，类等等，只要有任何一门语言的基础，上手都很快。但python的特色就是它各种丰富的库，学习这些库的使用才是难点，不过这些库通过在网上查找资料，也能很快上手。
就拿爬虫来说，首先学习了requests，然后因为网站的js加密，又学习了js逆向。
数据爬取下来以后，在不熟悉其他库的情况下，先期用基础的循环、判断语句进行数据分析，以生成报表数据，后来想简化代码，又学习了pandas和numpy。
因为想自动生成excel和word，又学习了pywin32，openpyxl(个人认为基础的办公应用，通过pandas和这两个差不多就够用了，可能执行效率慢点)。了解了xlwings和python-docx。
之前爬虫登录，直接无脑地用了ddddocr来识别验证码，但这个库不更新了，想自己编写一个验证码识别模块，所以想自学（目前正在学习）opencv。
后期的学习目标一是pyautogui，利用脚本自动完成日常工作。二是apscheduler，定期自动执行程序。三是pyqt5，程序桌面ui界面设计。
通过上述的学习，我目前上班基本就是几个步骤：开电脑-打开pycharm-一个个运行程序（后期准备用apscheduler自动运行），这样一来，除了老板临时交代的任务，几乎可以痛快地摸鱼了。
虽然目前个人觉得的python还学得很肤浅，但已经基本达到了预期目的，帮助我减轻了很多工作负担，甚至还帮助了其他一些同事。所以学习兴趣和动力比较足。
综上所述，学什么语言不是重点，重点是你准备用它来干什么，你想达到什么目的，你有没有兴趣和动力去学习它，这才是学好一门语言的关键。