python卷积_python卷积库函数

python 语言文字相关的机器学习库有哪些？

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，也是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。优、Go语言基础、区块链入门等内容。深度学习领域Github star最多的项目。

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Caffe的主要优势为：容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。训练速度快，组件模块化，可以方便拓展到新的模型和学习任务上。但是Caffe最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因此Caffe对卷积神经网络的支持非常好，但是对于时间序列RNN，LSTM等支持的不是特别充分。caffe工程的models文件夹中常用的网络模型比较多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等。

（二） Tensorflow

1、概念介1）这个项目是干什么的（比如是一个类似的地方客户端，或者类似美团的o2o，或者类似豌豆荚的一个应用市场，或者类似淘宝的购物平台）？解释就是拿一个市场上耳熟能详的应用跟自己的应用做类比，省的面试官听的云里雾里的。绍

TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的表示数算，而图边表示在它们之间传递的数据阵列（又称张量）。灵活的体系结构允许你使用单个API将计算部署到桌面、或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。

（三） Keras

1、概念介绍

Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端，相当于Tensorflow、Theano、 CNTK的上层接口，号称10行代码搭建神经网络，具有作简单、上手容易、文档资料丰富、环境配置容易等优点，简化了神经网络构建代码编写的难度。目前封装有全连接网络、卷积神经网络、RNN和LSTM等算法。

Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。

1) 序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，作也比较简单

2) 函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。

1 Scrapy

2 Beautiful Soup

3 Python-Goose

4 NLTK — Natural Language Toolkit

5TextBlob: Simplified Text Processing

6MBSP for Python

7NumPy

Python的Keras库是做什么的？

Python的Keras库是一个高级神经网络API，它提供了一种简单而直观的方式来构建深度学习模型，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, ）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）。

Keras的设计目标是提供一个易于使用但功能强大的API，帮助用户快速构建和训练深度学习模型。Keras提供了各种层（layers）、损失函数（loss functions）、优化器（optimizers）以及其他工具，使得用户可以方便地构建各种复杂的神经网络模型。

Keras的能够使用Python熟练编写爬虫软件优点包括：

简单易用：Keras提供了一种高级的API，使得用户可以轻松地构建复杂的神经网络模型，而无需深入了解底层细节。

高度可扩展：Keras可以与多种深度学习框架（如TensorFlow、Theano等）集成，因此可以充分利用这些框架的功能和性能优势。

支持多种模型：Keras支持多种类型的神经网络模型，包括全连接网络、卷积网络、循环网络等，使得用户可以方便地构建各种不同类型的深度学习模型。

支持分布式训练：Keras可以方便地进行分布式训练，从而提高了训练速度和模型准确性。

总之，Keras是一个掌握技能：强大且易用的深度学习框架，它使得Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。

学习python的话大概要学习哪些内容？

学习Python编程需要学习：

阶段：Python语言及应用

课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端，Web框架，爬虫框架，网络编程

（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；

（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；

（4）掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；

（5）掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。

课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战

（1）进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；

（2）掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；

第三阶段：深度学习

课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战

（1）掌握TensorFlow、BP神经网络、卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；

（2）掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；

（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；

（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。

第四阶段：图像处理技术

课程内容：图像基础知识，图像作及运算，图像几何变换，图像形态学，图像轮廓，图像统计学，图像滤波，项目实战

（1）掌握图像处理技术相关基础知识；

（3）掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；

（4）掌握前沿深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。

分享Python学习路线：阶段：Python基础与Linux数据库这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段：web全栈

这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库作、FIask配置等知识。

学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据后台的项目。

第三阶段：数据分析+人工智能

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、马赛克、电影系统、、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段：高级进阶

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。在此，我真诚的邀您移至B站尚学堂号，有关大数据分析和Python的学习教程随你挑，免费的呢！

Python主要的学习内容如下：

阶段一：Python开发基础

阶段二：Python高级编程和数据库开发

阶段三：前端开发大部分程序员和数据科学家都在这两个博客分享内容

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Htm2、Scipy：可以提供真正的矩阵支持，以及大量基于矩阵的数值计算模块，包含：插值运算、线性代数、图像信号、优化处理、常微分方程求解等。l、CSS、JaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

阶段五：爬虫开发

阶段六：全栈项目09.13 Theano 实例：更复杂的网络实战

阶段八：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。

阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案

阶段十一：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO作、函数和面向对象、并发编程等。

python面试必备题目有哪些

09.02 Theano 基础

Q：你做一个自我介绍吧？

PS：自我介绍的内容就不说了，每个人都是独特的，我就跟大家说一下应该如何自我介绍吧。

自我介绍应该分以下几个部分，按照一定的逻辑连贯起来。如果连贯不起来，或者不够熟练一定在台下多背几遍，多讲几遍，但是面试的时候不要说的跟背过似的，高境界就是让面试官感觉你是临场发挥的，却又比背的都好。

1）个人基本信息（姓名、年龄、老家、居住地等）

2）自己来自哪里（工作地点），是干什么的（给自己一个清晰的定位，比如：我是一名Android开发工程师），担任过什么职务、做过什么样的项目

3）自己为何来贵公司面试

Q：介绍一下你做过的项目吧？

PS：黑马那么多项目，随便准备3个就ok了。

介绍项目大概的思路如下：

2）自己负责了哪些模块（功能）的职责（比如负责系统的架构，核心代码的编写，xx功能模块的开发等等）

3）自己在这个项目中担当的（比如，这个项目是自己开发的，这个项目是和另外一个同事一起09.04 Theano 符号图结构架构一起开发的，这个项目是自己负责了几个核心模块）

4）项目中都用到了哪些技术

5）从项目中学到了哪些东西（可以从技术方向和业务两个方向入手）

旁白：面试官问的很多技术性问题跟之前问的都大同小异，因此这里只给出有特色且技术含量高的。阳哥正在写面试宝典，该宝典核心内容针对的还是技术问题，阳哥会从jase基础到jase高级，从An05.12 修饰符droid基础到Android高级以及到Android项目依次展开分析，其次也会写一些常见的非技术性问题，敬请期待~

Q：①在Listview的优化中，我们为何使用ConvertView？②为何使用ViewHolder？③你认为哪个更能解决问题？④你认为view.inflate和view.finiewById哪个更耗时，为什么？⑤如果这两个AP让你重新写，你怎么写？

A：①使用ConvertView可以实现对view的复用，这样大大节约了每次创建对象的时间，提升了ListView的显示效率。②使用ViewHolder作为内部类，可以将view的子控件封装在ViewHolder类中，然后通过View.setTag(ViewHolder)将view和ViewHolder进行绑定，这样我们就不用每次都调用view的findViewById(id)方法来查找控件。③使用ConvertView解决了一大部分问题，使用ViewHolder实现了控件换时间的问题，因为给View对象设置一个Tag本身就是占用内存的，因此ViewHolder的使用还是需要区分不同的应用场景的， 没有的好与不好。如果内存足够需要高效则ViewHolder建议使用，否则不建议使用。④当然是view.inflate耗时，这个函数完成的功能是把xml布局文件通过pullParser的形式给解析到内存中，需要io，需要递归子。⑤我其实还不太相信我写出来的代码比Google写的好，如果让我写的话我可能会这样考虑，当用户在使用view.inflate的时候将多个id作为数组添加到形参中，这样在初始化view的使用我就可以给这个view直接调用setTag方法绑定需要的子控件。不过这个原生方法其实也应该保留共不同的需求使用。

PS：技术面试时间并不长，我回答了几个之后，他们两个大眼瞪小眼，A看看B问：你还有什么问的吗？B说我没有，你还有吗？A说我也没了。那行，接下来，他们就让我等人事了。

深度学习 python怎么入门 知乎

你好，学习Python编程语言，是大家走入编程世界的1.写博客的几点理由最理想选择。Python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，在人工智能上使用Python比其它编程有更大优势。无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择。

可以在网上比如慕课因为用 Python 的人很多很多，基本上你能想到的功能，都会有现成的实现，造轮子不如用轮子啊。网，csdn等网站上使用Python完成字符串的各种作找一些基础的学习资料

Python开发要学哪些内容

编程学习没有任何捷径可图，先学好基础，多学多看多问多练，更快捷的方法就是找个老师系统的学习，自己学可能太乱，没办法把学到的知识融会贯通加以应用！

可以按照以下课程大纲学习：

（2）掌握图像降噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术应用技巧；

阶段一：Python开发基础

（3）掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化作，完成数据分析应用。

阶段二：Python高级编程和数据库开发

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

阶段五：爬虫开发

阶段六：全栈项目实战

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

阶段九：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO作、函数和面向对象、并发编程等。

Python的学习内容还是比较多的，我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

Python学习顺序：

①Python软件开发基础

掌握计算机的构成和工作原理

会使用Linux常用工具

熟练使用Docker的基本命令

建立Python开发环境，并使用print输出

使用Python re模块进行程序设计

使用Python创建文件、访问、删除文件

掌握import 语句、From…import 语句、From…import 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

能够使用Python面向对象方法开发软件

能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库作

掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

能够完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、，开发邮件软件

能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

能够完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

能够完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

能够熟练使用Python库进行数据分析

网站Python职位数据爬取分析

掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

掌握基本设计模式、常用算法

掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够是有机会进入腾讯、阿里、等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

请点击输入描述

Python是一个非常好用的编程语言开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情

python常用包及主要功能

Python 其实挺简单的，也挺强大的。

Python常用包：NumPy数值计算、pandas数据处理、matplotlib数据可视化、sciPy科学计算、Scrapy爬虫、scikit-learn机器学习、Keras深度学习、statodels统计建模计量经济。

NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

pandas 是python的一个数据分析包,是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。

Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twiscikit IEnglish is important.mage：是一个基于numpy数组的开源Python包，实现了用于研究、教育的算法和应用程序，对于小白十分友好，相对简单，其代码质量非常高，已过同行评审。sted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。

Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

Statodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

如何用python实现图像的一维高斯滤波器

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的，包含的功能有化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。

如何用python实现图像的一维高斯滤波器

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

现在把卷积模板中的值换一下，不是全1了，换成一组符合高斯分布的数值放在模板里面，比如这时中间的数值，往两边走越来越小，构造一个小的高斯包。实现的函数为cv2.GaussianBlur()。对于高斯模板，我们需要制定的是高斯核的高和宽（奇数），沿x与y方向的标准(如果只给x，y=x，如果都给0，那么函数会自己计算)。高斯核可以有效的出去图像的高斯噪声。当然也可以自己构造高斯核，相关函数：cv2.GaussianKernel().

第二阶段：机器学习与数据分析

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread(‘flower.jpg‘,0) #直接读为灰度图像

for i in range(2000): #添加点噪声

temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])

temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])

img[temp_x][temp_y] = 255

blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,‘gray‘)#默认彩色，另一种彩gr

plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,‘gray‘)

python数据挖掘常用工具有哪几种？

1、 Numpy：提供数组支持，进行矢量运算，高效地处理函数，线性代数处理等，提供真正的数组，比如说Python内置列表来说， Numpy速度更快， Numpy内置函数处理数据速度与C语言同(2)自搭博客一级别，使用的时候尽可能使用内置函数。

3、Pandas：提供强大的数据缺少计算机基础知识，被一些教程略过的“常识性”问题卡住；读写功能，支持类似SQL的增删改查，数据处理函数非常丰富，支持时间序列分析功能，灵活地对数据进行分析与探索，是Python数据挖掘不可缺少的工具。

4、Matplotlib：数据可视化最常用，也是用的工具之一，Python中的绘图库，主要用于2维作图，简单的几行代码就可以生成各式图表，比如说直方图，条形图，散点图等。

5（一）Caffe、Keras：一款深度学习Python的库，不仅能够用来搭建普通神经网络，还能建各种深度学习模型，比如说自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。

Python-opencv识别铅笔缺陷？

4）祝愿（希望能得到贵公司的认可等等，不用太多，一两句话就ok）

可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：

06.04 处理文本（数学表达式）

加载图像：使用OpenCV中的cv2.imread()函数加载铅笔图像。

图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。可以使用OpenCV中的cv2.GaussianBlur()函数进行高斯模糊处理，以减少图像中的噪声；使用cv2.Canny()函数进行边缘检测，以便更好地检测铅笔的轮廓。

寻找铅（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；笔轮廓：使用cv2.findContours()函数查找铅笔的轮廓。

过滤轮廓：通过一些条件过滤掉不需要的轮廓，比如面积过小或者不规则的轮廓。

分类缺陷：使用分类器对铅笔缺陷进行分类。可以使用机器学习技术训练分类器，或者使用已经训练好的分类器，如Haa联分类器或卷积神经网络（）。

标记缺陷：对被分类为缺陷的轮廓进行标记，可以使用OpenCV中的cv2.rectangle()函数绘制矩形框或者使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。

显示结果：使用OpenCV中的cv2.imshow()函数显示结果图像，或者将结果保存到文件中。

需要注意的是，铅笔缺陷的识别是一个复杂的任务，需要对图像进行多方面的处理和分析。具体的实现方法需要根据具体的需求和应用场景进行调整和优化。

如何系统地自学 Python

我用 Python 做科学计算，自学一年，也记了一年的笔记。

附上笔记的链接：

GitHub - 中文 Python 笔记

Jupyter Notebook - 中文 Python 笔记

就我个人而言，主要的感受如下：

大部分的文档，帮助都是英文的，很多函数的命名都与英文意思相关，不学好英文怎么行。中文翻译版？呵呵，我反正是不看的。

Try it yourself.

很多事情要自己动手做一遍才有感觉，光靠看是没有用的。不试试怎么知道这东西怎么用，有多少种用法？

Ipython Notebook (or Jupyter Notebook) is useful.

不得不说，Ipython Notebook 是用来学习 Python 的好工具，既可以看别人的说明和结果，又可以自己尝试，比那些只能看不能玩的教程好多了。

Start coding in Python.

学了那么多东西之后，会用才是王道啊。而且，大部分教程中给的实例都不会很复杂，一到实用的部分，肯定会有很多新问题出现，搞定这些新问题，你的水平肯定又上了一个台阶。

Learn how to find code.

附上现在笔记的目录：

01. Python 工具

01.01 Python

01.02 Ipython 解释器

01.03 Ipython notebook

01.04 使用 Anaconda

02. Python 基础

02.01 Python 入门演示

02.02 Python 数据类型

02.03 数字

02.04 字符串

02.05 索引和分片

02.06 列表

02.07 可变和不可变类型

02.08 元组

02.09 列表与元组的速度比较

02.10 字典

02.11

02.12 不可变

02.13 Python 赋值机制

02.14 判断语句

02.15 循环

02.16 列表推导式

02.17 函数

02.18 模块和包

02.20

02.21 文件读写

03. Numpy

03.01 Numpy

03.02 Matplotlib 基础

03.03 Numpy 数组及其索引

03.04 数组类型

03.05 数组方法

03.06 数组排序

03.07 数组形状

03.08 对角线

03.10 数组属性方法总结

03.11 生成数组的函数

03.12 矩阵

03.13 一般函数

03.14 向量化函数

03.15 二元运算

03.16 ufunc 对象

03.17 choose 函数实现条件筛选

03.18 数组广播机制

03.19 数组读写

03.20 结构化数组

03.21 记录数组

03.22 内存映射

03.23 从 Matlab 到 Numpy

04. Scipy

04.01 SCIentific PYthon

04.02 插值

04.03 概率统计方法

04.04 曲线拟合

04.05 最小化函数

04.06 积分

04.07 解微分方程

04.08 稀疏矩阵

04.09 线性代数

04.10 稀疏矩阵的线性代数

05. Python 进阶

05.01 sys 模块

05.02 与作系统进行交互：os 模块

0Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。5.03 CSV 文件和 csv 模块

05.04 正则表达式和 re 模块

05.05 datetime 模块

05.06 SQL 数据库

05.07 对象关系映射

05.08 函数进阶：参数传递，高阶函数，lambda 匿名函数，global 变量，递归

05.09 迭代器

05.10 生成器

05.11 with 语句和上下文管理器

05.13 修饰符的03.09 数组与字符串的转换使用

05.14 operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块

05.15 作用域

05.16 动态编译

06.01 Pyplot 教程

06.02 使用 style 来配置 pyplot 风格

06.03 处理文本（基础）

06.05 图像基础

06.06 注释

06.07 标签

06.08 figures, subplots, axes 和 ticks 对象

06.09 不要迷信默认设置

06.10 各种绘图实例

07. 使用其他语言进行扩展

07.01

07.02 Python 扩展模块

07.03 Cython：Cython 基础，将源代码转换成扩展模块

07.04 Cython：Cython 语法，调用其他C库

07.05 Cython：class 和 cdef class，使用 C++

07.06 Cython：Typed memoryviews

07.07 生成编译注释

07.08 ctypes

08. 面向对象编程

08.01

08.02 使用 OOP 对森林火灾建模

08.03 什么是对象？

08.04 定义 class

08.05 特殊方法

08.06 属性

08.07 森林火灾模拟

08.08 继承

08.09 super() 函数

08.10 重定义森林火灾模拟

08.11 接口

08.12 共有，私有和特殊方法和属性

08.13 多重继承

09. Theano

09.03 Theano 在 Windows 上的配置

09.05 Theano 配置和编译模式

09.06 Theano 条件语句

09.07 Theano 循环：scan（详解）

09.08 Theano 实例：线性回归

09.09 Theano 实例：Logistic 回归

09.10 Theano 实例：Softmax 回归

09.11 Theano 实例：人工神经网络

09.12 Theano 随机数流变量

09.14 Theano 实例：卷积神经网络

09.15 Theano tensor 模块：基础

09.16 Theano tensor 模块：索引

09.17 Theano tensor 模块：作符和逐元素作

10. 有趣的第三方模块

10.01 使用 basemap 旁白：其实遇到好几家面试官都让我做自我介绍了，该如何自我介绍阳哥估计都会背了，好玩（恶心）的是在万达信息面试，面试了3个技术官，每个人都分别让我做了自我介绍，尼玛，他们3个就不会沟通一下要问我啥吗，一个问题至于问我3遍吗~:funk:阳哥是敢怒不敢言，毕竟在人家的地盘。画地图

10.02 使用 cartopy 画地图

10.03 探索 NBA 数据

11. 有用的工具

11.01 pprint 模块：打印 Python 对象

11.02 pickle, cPickle 模块：序列化 Python 对象

11.03 json 模块：处理 JSON 数据

11.04 glob 模块：文件模式匹配

11.05 shutil 模块：高级文件作

11.06 gzip, zipfile, tarfile 模块：处理压缩文件

其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西。配置开发环境也不是很复杂，mac和linux都内置了python。另外据我所知，不少学校也开始使用python来程序设计课程。

关于自学python，个人的3点经验：

找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是《简明python教程》，不过这本书不是非常适合零基础初学者。

去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。

能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答“一搜便知”的问题。

然而，别人的经验未必能完全。比如我没有说的是，在自学python之前，我已在学校系统学习过其他的编程语言。

对于完全没有编程经验的初学者，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，比如：

从零开始，不知道从何入手，找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了；

遇到问题不知道怎么寻找解决方案；

看懂语法之后不知道拿来做什么，学完一阵子就又忘了；

缺少数据结构、设计模式等编程基础知识，只能写出小的程序片段。

所以除了前面说的3点经验，给初学编程者的额外建议：

首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。

选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。

写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。

除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。

不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。

学会查文档，用好搜索引擎和开发者社区。

现在有很多人都想学一点编程，但是直接看教程又有点太难下手。

学习可以按照以下路线进行：

阶段一：Python开发基础

阶段二：Python高级编程和数据库开发

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

阶段五：爬虫开发

阶段六：全栈项目实战

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

阶段九：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO作、函数和面向对象、并发编程等。

想要系统的自学Python，就要有一套系统的学习Python的视频教程，如果是0基础，可以先从Python基础课程学习，学习的过程中要边看视频，边动手作，入门之后，可以找一些实践试题做一做，多思考原理，这样就能从根本上学会Python，学习的后期要动手做项目，毕竟Python技术的掌握是要从实践中来的，只要你能坚持，动手能力强，智商还算正常，学好Python就不是什么问题的！

自学python就要选择一套好的视频教程，目前网上老男孩python视频比较火，除了视频好之外，还得持之以恒的坚持学习，多练习，多实践，这些说着比较简单，但是能做到的人却很少，预祝你成功！

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