第一阶段:python基础入门
黑马程序员最新Python教程,8天python从入门到精通,学python看这套就够了_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员最新Python教程,8天python从入门到精通,学python看这套就够了共计110条视频,包括:Python导学视频、第一章-01-初识Python、第一章-02-什么是编程语言、第一章-03-Python环境安装(Windows)、第一章-04-【拓展】-Python环境安装(MacOS)、第一章-05-【拓展】-Python环境安装(Linux)、第一章-06-第一个Python程序-HelloWorld、第一章-07-第一个Python程序-练习讲解、第一章-08-第一个Python程序-常见问题解答、第一章-09-Python解释器、第一章-10-PyCharm开发工具的安装和基础使用、第一章-11-【拓展】PyCharm的基础使用、第一章-12-第一章内容重点回顾、第二章-01-字面量、第二章-02-注释、第二章-03-变量、第二章-04-数据类型、第二章-05-数据类型转换、第二章-06-标识符、第二章-07-运算符、第二章-08-字符串的三种定义方式、第二章-09-字符串的拼接、第二章-10-字符串格式化、第二章-11-字符串格式化的精度控制、第二章-12-字符串格式化的方式2、第二章-13-对表达式进行格式化、第二章-14-字符串格式化练习题讲解、第二章-15-数据输入(input语句)、第三章-01-布尔类型和比较运算符2、第三章-02-if语句的基本格式2、第三章-03-案例-成年人判断讲解、第三章-04-if else组合判断语句、第三章-05-案例-我要买票吗讲解、第三章-06-if_elif_else组合使用的语法、第三章-07-案例-猜猜心里数字讲解、第三章-08-判断语句的嵌套、第三章-09-判断语句综合案例、第四章-01-while循环的基础应用、第四章-02-案例求1-100的和讲解、第四章-03-while循环猜数字案例、第四章-04-while循环的嵌套应用、第四章-05-while循环案例-九九乘法表、第四章-06-for循环的基础语法、第四章-07-for循环案例-数一数多少字母a讲解、第四章-08-range语句、第四章-09-for循环临时变量作用域、第四章-10-for循环的嵌套使用、第四章-11-continue和break、第四章-12-循环综合案例、第四章-13-for循环打印九九乘法表、第五章-01-函数的初体验2、第五章-02-函数的基础定义语法、第五章--03-函数基础定义练习案例、第五章-04-函数的传入参数、第五章-05-函数的参数练习案例、第五章-06-函数的返回值定义语法2、第五章-07-函数返回值之None类型、第五章-08-函数的说明文档、第五章-09-函数的嵌套调用、第五章-10-变量在函数中的作用域、第五章-11-函数综合案例、第六章-01-数据容器入门、第六章-02-列表的定义语法、第六章-03-列表的下标索引、第六章-04-列表的常用操作方法、第六章-05-列表的常用操作课后练习讲解、第六章-06-列表的循环遍历、第六章-07-元组的定义和操作、第六章-08-字符串的定义和操作、第六章-09-字符串的课后练习讲解、第六章-10-数据容器(序列)的切片、第六章-11-序列的切片课后练习讲解、第六章-12-集合的定义和操作、第六章-13-集合的课后练习、第六章-14-字典的定义、第六章-15-字典的常用操作、第六章-16-字典课后练习讲解、第六章-17-5类数据容器的总结对比、第六章-18-数据容器的通用操作、第六章-19-拓展-字符串大小比较的方式、第七章-01-函数的多返回值、第七章-02-函数的多种参数使用形式、第七章-03-函数作为参数传递、第七章-04-lambda匿名函数、第八章-01-文件编码概念、第八章-02-文件的读取操作、第八章-03-文件读取的课后练习讲解、第八章-04-文件的写出操作、第八章-05-文件的追加写入操作、第八章-06-文件操作的综合案例、第九章-01-了解异常、第九章-02-异常的捕获、第九章-03-异常的传递性、第九章-04-模块的概念和导入、第九章-05-自定义模块并导入、第九章-06-自定义Python包、第九章-07-安装第三方包、第九章-08-异常-模块-包-综合案例讲解、第十章-01-案例介绍、第十章-02-JSON数据格式的转换、第十章-03-pyecharts模块简介、第十章-04-pyecharts的入门使用、第十章-05-数据准备、第十章-06-生成折线图、第十一章-01-数据可视化案例-地图-基础地图使用、第十一章-02-全国疫情地图构建、第十一章-03-河南省疫情地图绘制、第十二章-01-基础柱状图构建、第十二章-02-基础时间线柱状图绘制、第十二章-03-动态GDP柱状图绘制等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1qW4y1a7fU?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=d15cfe2763f6aa65b562d3221bcfc7c4
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第二阶段:python进阶
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MySQL从基础到订单案例实战,老师说话比较清晰,注意力全在课程上,学就完了
第四阶段 python多线程
黑马程序员python多线程编程_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员python多线程编程共计16条视频,包括:00-课程介绍、01-多任务介绍、02-进程介绍、03-使用多进程来完成多任务、04-进程执行带有参数的任务、05-获取进程的编号、06-进程注意点、07-案例-多进程实现传智视频文件夹多任务拷贝器、08-线程介绍、09-使用多线程执行多任务、10-线程执行带有参数的任务、11-主线程和子线程的结束顺序、12-线程之间的执行顺序是无序、13-线程和进程的对比、14-案例-多线程实现传智视频文件夹多任务拷贝器、15-总结等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1fz4y1D7tU?spm_id_from=333.999.0.0
从0开始学习python多任务编程,想了解python高并发实现,从基础到实践,通过知识点 + 案例教学法帮助你迅速掌握python多任务。进程和线程讲的很清楚,守护进程也明白了!
Python 数据挖掘基础
黑马程序员Python教程,4天快速入门Python数据挖掘,系统精讲+实战案例_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员Python教程,4天快速入门Python数据挖掘,系统精讲+实战案例共计58条视频,包括:01-环境搭建、02-JupyterNotebook介绍、03-快速上手JupyterNotebook、04-Matplotlib介绍、05-快速上手Matplotlib、06-Matplotlib三层结构、07-完善折线图(画布层)、08-修改x、y轴刻度、09-中文问题解决、10其他辅助显示层完善折线图、11-完善折线图(图像层)、12-创建多个绘图区、13-折线图应用场景、14-常见图表及散点图、15-柱状图、16-直方图、17-饼图、18-总结、01-上节回顾、02-今日目标、03-Numpy优势、04-ndarray属性、05-生成数组的方法、06-均匀分布与正态分布、07-切片索引与形状修改、08-类型修改与数组去重、09-逻辑运算、10-统计运算、11-数组间运算、12-矩阵运算、13-合并与分割、14-IO操作与数据处理、15-总结、答疑、02-Pandas介绍、03-DataFrame属性和方法、04-DataFrame索引设置、05-MultiIndex与Panel、06-Series、07-索引操作、08-赋值与排序、09-算术运算与逻辑运算、10-统计运算与自定义运算、11-Pandas画图、12-csv文件的读取与存储、13-hdf5文件的读取与存储、14-json文件的读取与存储、15-总结1、02-今日安排、03-处理np.nan类型的缺失值、04-处理其他标记的缺失值、05-数据离散化、06-按方向合并pd.concat()、07-按索引合并pd.merge()、08-交叉表与透视表、09-分组与聚合、10-综合案例、11-总结等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1xt411v7z9?spm_id_from=333.999.0.0
该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库,如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib,高效的运算工具Numpy,方便的数据处理工具Pandas,为人工智能阶段打基础。 对于小白来说,配置环境是比较麻烦的事情,当初我也是在配置环境方面耽搁了好几天。其实,Anaconda是最方便的,无论是windows还是mac,相信学习数据挖掘的人大多都要搞机器学习和计算机视觉,那么更应该安装Aanaconda了 亮点 1. 用最快地办法入门数据科学 2. 用最简单方式轻松掌握数据科学基础库
黑马程序员3天快速入门python机器学习_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员3天快速入门python机器学习共计49条视频,包括:01-人工智能概述、02-什么是机器学习、03-机器学习算法分类、04-机器学习开发流程、05-学习框架和资料介绍、06-可用数据集、07-sklearn数据集使用、08-字典特征抽取、09-文本特征抽取CountVectorizer、10-中文文本特征抽取、11-文本特征抽取TfidfVevtorizer、12-数据预处理-归一化、13-数据预处理-标准化、14-什么是降维、15-删除低方差特征与相关系数、16-主成分分析、17-instacart降维案例、18-总结、01-上节回顾、02-转换器与预估器、03-KNN算法、04-模型选择与调优、05-Facebook案例流程分析、06-Facebook案例代码实现、07-朴素贝叶斯算法原理、08-朴素贝叶斯算法对文本分类、09-认识决策树、10-决策树算法对鸢尾花分类、11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析、12-泰坦尼克号案例代码实现、13-随机森林、14-总结、01-上节回顾.、02-线性模型、03-损失函数、04-优化方法1-正规方程、05-优化方法2-梯度下降、06-正规方程与梯度下降对比、07-梯度下降优化器、08-过拟合与欠拟合、09-岭回归、10-逻辑回归原理、11-逻辑回归对癌症分类、12-精确率、召回率、F1-score、13-ROC曲线与AUC指标、14-模型保存与加载、15-KMeans算法原理、16-聚类的模型评估、17-总结等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1nt411r7tj?spm_id_from=333.999.0.0
化繁为简、算法讲解清晰明了 “学”和“做”结合,边学习,边练习,加深知识理解 结合“吃鸡”游戏,体验机器学习魅力所在,主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN 算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,岭回归;聚类算法:KMeans 算法,结合 Python 语言实现的经典机器学习库 Sikit-Learn 库,实现一些小型预测案例。
深度学习之神经网络
黑马程序员3天带你玩转Python深度学习TensorFlow框架_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员3天带你玩转Python深度学习TensorFlow框架共计50条视频,包括:01-上节回顾、02-课程安排、03-深度学习与机器学习区别、04-深度学习框架、05-TensorFlow结构、06-图的介绍、07-Tensorboard的介绍、08-Operation的介绍、09-会话的介绍、10-张量的属性与生成、11-张量的修改与运算、12-变量的介绍、13-基础API和高级API、14-案例:自实现线性回归、15-案例代码注意点、16-增加变量显示、17-添加命名空间、18-模型保存与加载、19-命令行参数设置、20-总结、01-上节回顾1、02-今日安排1、03-文件读取通用流程、04-图片读取&狗图片读取案例、05-二进制文件读取流程分析、06-二进制文件读取案例、07-tfrecords文件存储、08-tfrecords文件读取、09-神经网络基础、10-神经网络原理、11-案例:用全连接对手写数字识别、12-准确率计算、13-总结、01-上节回顾2、02-今日安排3、03-卷积神经网络介绍、04-卷积神经网络结构、05-卷积层、06-激活函数、07-不同激活函数演示、08-池化层、09-卷积神经网络设计、10-CNN识别手写数字代码实现、11-验证码识别案例分析、12-验证码识别案例流程分析、13-验证码识别代码01、14-验证码识别代码02、15-验证码识别代码03、16-调节参数、17-总结等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1Wt411C75s?spm_id_from=333.999.0.0
时间可以安排3天去学:
TensorFlow框架使用1天
数据读取、神经网络基础1天
卷积神经网络、验证码识别1天
注意:python3.6版本以上不支持2.0以下的tensorflow(即老师讲课时期的版本)。 两条路子: 1)python回退到3.6,然后安装老师版本的tensorflow。这个方法我尝试了很久,过于麻烦,最后也是没有成功。 2)tf2.0以上,import tensorflow as tf 改成这两行
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
该方法借鉴评论区小伙伴的。
Python+大数据开发学习路线:
MySQL数据库:
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最后推荐实的这11个适合练习 Python 的做题学习网站!
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3、python开发者社区 地址:python开发者社区 特点:分类全,手册和文档很多很详细
4、github 地址: github 特点: python的项目很多,可以搜索自己感兴趣的项目练练手
5、python在线帮助文档 地址:python在线帮助文档 特点:python在线帮助文档肯定不能少,遇到问题查什么都比较方便
6、趣IT 地址:趣IT官网-互联网求职刷题神器 特点:it类基本全包括了,刷题,社区分享面试经,是个新平台,发现好东西分享就对了。
7、pythontutor 这个网站对于新手同学理解代码的运行逻辑简直是太好用了,代码运行到哪里、变量是多少都展示的一清二楚,这对于初学者来说,可以省去很多弯路。 地址:https://pythontutor.com/
8、动画算法 以动画的形式向我们展示了多种算法的实现过程,效果还是非常赞的,支持自己设置排序数值
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9、Python 代码例子 该网站就是通过代码例子来让我们更快的学习各种库的使用,毕竟有的时候某些类库的官方文档不健全,网上一些博客又喜欢断章取义,此时对于新手来说,除了去各种咨询前辈之外,这个网站就是非常好的去处了!地址:https://www.programcreek.com/python
10、python中文学习大本营 地址:Python 中文学习大本营 特点:笔记记录挺详细的
11、LearnPython 地址:http://www.learnpython.org/ 不管是小白还是有经验的程序员,都可以来这个网站学习,他涵盖基本和高级的python概念,而且所有的教程都做了有序的分组,很方便。
职场小tips:你也许看不惯那些拍马屁和谄媚的人,但有时候就是这些人能得到自己想要的,而你还在那里看不清形势得假清高。也许你会觉得很失望,但是现实的重锤会一次次教你做人。