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北风网Python零基础人工智能就业课程30G视频教程

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06-15 03:29

网易云微专业《职场人必学的Python技能课》（完结）

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08-13 05:20

Python语言程序设计基础第2版-嵩天（PDF 课件源代码）

本书提出了以理解和运用计算生态为目标的Python语言教学思想，不仅系统讲解了Python语言语法，同时介绍了从数据理解到图像处理的14个Python函数库，向初学Python语言的读者展示了全新的编程语言学习路径。全书一共设计了25个非常具有现代感的实例，从绘制蟒蛇、理解天天向上的力量到机器学习、网络爬虫，从文本进度条、统计名著人物重要性到图像手绘效果、雷达图绘制，绝大多数实例为作者原创，将随着内容深入不断激发读者学习Python语言的热情，因为“编程是件很有趣的事儿”。本书内容丰富、叙述清晰、循序渐进，采用新形态构建形式，提供大量扩展阅读资料、学习资料和学习视频。本书作者（中国大学MOOC平台“Python语言程序设计”课程的主讲教师）建议广大读者借助在线开放课程，深入学习本书内容。本书适合初学Python语言的读者使用，也适合作为各类大专院校的教材，同时，也可作为对Python感兴趣读者的自学参考书。这个是中国大学mooc上的一个学习课程我们学校开设的python课用的就是配套教材应该比较基础，适合初学者这个只有电子书、课件和书上的源码，没有视频，但是完全够用。

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06-15 03:14

最全Python培训课程，基础班+高级就业班+课件

最全Python培训课程，基础班+高级就业班+课件(数据分析、深度学习、爬虫、人工智能等) 精品课程(108.9G) 最新版Python全套培训课程视频，绝对零基础到Python大牛。包括：零基础得python基础班，高阶进阶就业篇完整版(含：数据分析、机器学习、网络爬虫、数据挖掘、深度学习、人工智能等)课程共108.9G。本套课程价值2万元以上。由于文件较大，保存时可选择分卷保存。全套课程文件目录一、python基础班 1-1 Linux基础01-课程简介 02-操作系统简介 03-linux命令简介 04-目录相关命令 05-文件相关命令 06-远程管理命令 07-用户权限 08-组管理 09-用户管理 10-系统信息 11-其他命令 12-打包压缩 13-ubuntu软件安装 14-vi编辑器 1-2 python基础 01-Python简介 02-第一个程序 03-Python执行方式和Pycharm设置 04-程序的注释和算术运算符 05-程序执行原理 06-变量的使用以及类型 07-变量的计算和输入输出 08-变量的命名 09-if判断语句 10-石头剪刀布 11-while循环基本使用 12-循环嵌套 13-函数的基本使用 14-函数的参数和返回值 15-函数的嵌套调用 16-模块的简介 17-列表 18-元祖 19-字典 20-字符串 21-容器类型公共方法 22-名片管理系统 23-变量的引用以及是否可变 24-局部变量和全局变量 25-函数的返回值和参数进阶 1-3 面向对象 01-面向对象基础 02-面向对象练习 03-单继承和方法的重写 04-私有方法和属性 05-多继承 06-多态 07-类属性、类方法、静态方法 08-单例模式 09-异常 10-模块和包 11-文件操作 12-文本编码 13-内建函数eval 1-4 项目飞机大战 01-项目准备 02-游戏窗口和绘制图像 03-游戏循环和键盘事件 04-精灵和精灵组 05-框架搭建 06-背景图像 07-敌人飞机 08-英雄飞机 09-发射子弹以及碰撞检测二、python就业班 01 网络编程 01-基本概念 02-udp 03-tcp客户端 04-tcp服务器 05-tcp下载文件 02 多任务 01-线程 02-进程 03-协程 03 web服务器v3.1 01-正则表达式 02-http协议 03-简单web服务器实现 04-并发web服务器实现 05-网络通信 04 Python高级语法v3.1 01-GIL锁 02-深拷贝和浅拷贝 03-私有化、import、封装继承多态 04-方法解析顺序表MRO 05-类对象和实例对象访问属性的区别和property属性 06-私有属性和名字重整、魔法属性和方法、上下文管理器 05 MySQL数据库v3.1 01-数据库的基本使用 02-数据库查询 03-MySQL与Python交互 04-MySQL高级 06 mini-web框架v3.1 01-WSGI-mini-web框架 02-闭包 03-装饰器 04-mini-web框架添加路由和MySQL功能 05-mini-web框架添加正则和log日志功能 06-元类 07-orm 07 HTML和CSS 01-html文档结构和常用标签 02-表格标签和传统布局 03-表单标签 04-CSS基本语法 05-CSS常用文本样式 06-CSS样式选择器 07-盒子模型 08-margin和overflow属性 09-display属性 10-浮动布局 11-定位布局 12-background属性 13-布局练习和图片格式 14-PS常用操作 15-制作登陆页效果图 16-PS切图和制作雪碧图 08 首页布局案例和移动布局 01-首页布局 02-CSS3动画 03-CSS3选择器和CSS权重 04-屏幕适配 05-移动端布局实例 06-CSS3前缀和H5新增标签 09 JavaScriptv 01-JavaScript变量和操作元素 02-JavaScript函数 03-分支语句 04-数组和循环语句 05-JavaScript组成和字符串 06-定时器和变量作用域 07-封闭函数和常用内置对象 10 jQuery和js库 01-jQuery介绍、加载和jQuery选择器 02-样式操作和click事件 03-jQuery特效和链式调用 04-jQuery animate动画 05-元素的尺寸、位置和页面滚动事件 06-元素属性操作和jQuery循环 07-jQuery事件 08-节点操作 09-整屏滚动 10-幻灯片 11-ajax和jsonp 12-Jquery UI和本地存储 13-移动端js事件和swiper库 14-Bootstrap容器、栅格、按钮、表单 15-Bootstrap菜单、对话框、布局实例 16-正则表达式和前端性能优化 11 Django框架 01-Django框架简介与环境搭建 02-Django的基本使用 03-Model属性及后端配置 04-模型关系及相关操作 05-登录案例 06-cookie与session 07-模板templates 08-基于模板登录案例 09-django功能-静态文件、中间件、后台 10-图片上传及分页 12 git版本管理 01-git基本操作 02-git分支管理 03-GitHub使用 13 redis数据库 01-redis安装和配置 02-redis数据类型及其操作 03-redis与python交互 04-redis搭建主从服务 05-redis集群 14 天天生鲜Django项目 01-天天生鲜需求分析 02-天天生鲜数据库设计 03-用户注册 04-用户登录 05-用户中心 06-分布式FastDFS文件系统 07-天天生鲜首页 08-天天生鲜详情页 09-天天生鲜列表页 10-天天生鲜商品搜索 11-天天生鲜购物车记录添加 12-天天生鲜购物车记录更新 13-天天生鲜订单生成 14-天天生鲜订单并发处理 15-天天生鲜订单支付、评论 16-天天生鲜部署 17-天天生鲜项目总结 15 flask框架 01-flask安装配置 02-app对象的初始化和配置 03-视图函数的路由 04-request对象 05-abort函数、自定义错误、视图函数的返回值 06-cookie和session 07-flask上下文和请求钩子 08-模板 09-数据库扩展包flask-sqlalchemy 10-图书案例 11-数据库迁移扩展包Flask-Migrate、邮件扩展包Flask-Mail 12-不使用蓝图解决模块划分问题 13-使用蓝图划分模块 14-单元测试 15-flask部署 16 微信公众号 01-开发配置和微信服务器接入 02-公众号接收和发送消息 03-微信网页授权 17 爱家租房项目 01-项目说明 02-项目文件目录结构 03-数据库设计 04-静态文件接口 05-图片验证码 06-短信验证 07-注册 08-登录 09-个人信息 10-城区信息 11-发布房源 12-celery 13-房屋管理 14-房屋列表 15-订单 16-订单支付 17-项目优化 18 通用爬虫模块使用 01-爬虫基本概念 02-爬虫requests库 03-chrome分析post与json 04-爬虫数据-json数据处理 05-爬虫数据-正则处理数据 06-爬虫数据-xpath处理数据 07-通用爬虫案例 08-爬取动态html数据 09-豆瓣登录案例 10-斗鱼爬虫 19 MongoDB数据库 01-MongoDB安装配置及基本操作 02-MongoDB高级操作及案例 20 爬虫scrapy框架及案例 01-scrapy框架介绍 02-scrapy-pipline、item、shell 03-苏宁图书案例 04-scrapy-crawlspider 05-scrapy-downloadmiddleware 06-百度贴吧-crawlspider版本 07-scrapy-分布式 08-分布式爬虫案例 21 数据分析 01-数据分析介绍和环境安装 02-matplotlib折线图 03-matplotlib常用统计图 04-numpy数组 05-numpy读取本地数据和索引 06-numpy中的nan和常用方法 07-series和读取外部数据 08-dataframe 09-统计方法和字符串离散化 10-数据的合并和分组聚合 11-时间序列 12-pandas案例 22 机器学习 01-机器学习介绍 02-特征工程和文本特征提取 03-数据特征预处理 04-数据降维 05-机器学习概述 06-k-近邻算法 07-朴素贝叶斯算法 08-决策树和随机森林 09-线性回归 10-逻辑回归 11-k-means 23 深度学习 01-TensorFlow介绍 02-图和会话 03-张量和基本运算 04-变量和模型保存加载 05-数据读取 06-文件读取分析存储 07-简单神经网络 08-卷积神经网络 09-验证码识别 10-分布式系统和线性回归 24 数据结构和算法 01-数据结构和算法基础 02-顺序表 03-链表 04-栈与队列 05-排序与搜索 06-树与树算法 25 Python网络爬虫 01-爬虫前奏 02-网络请求 03-数据解析 04-数据存储 05-爬虫进阶 06-Scrapy框架 26 机器学习入门篇 1-算法：线性回归算法 2-算法：逻辑回归算法 3-案例：Python实现逻辑回归与梯度下降 4-案例实战-信用卡欺诈检测 27 机器学习入门篇2 1-算法：决策树 2-决策树Sklearn实例 3-算法：随机森林与集成算法 4-集成算法实例 5-算法：贝叶斯算法 6-案例：Python文本数据分析 7-算法：KMEANS聚类 8-算法：DBSCAN聚类 9-案例：聚类实践 10-案例：Python实现线性判别分析 11-算法：PCA主成分分析 12-案例：Python实现PCA主成分分析 28 机器学习提升篇 01-算法：EM算法 02-案例：GMM聚类实践 03-算法：推荐系统 04-案例：推荐系统实践 05-算法：线性支持向量机 06-案例：SVM实践 07-算法：时间序列AIRMA模型 08-案例：时间序列预测任务 09-算法：Xgboost提升算法 10-案例：Xgboost调参实例 11-案例：探索性数据分析-农粮数据分析 12-机器学习套路与BenchMark 29 数据挖掘篇 1-泰坦尼克号获救预测 2-用户画像 3-kaggle数据科学 4-Xgboost实战 5-京东购买预测 6-房价预测 30 深度学习必备原理与实战案例：案例实战CIFAR图像分类任务算法：深度学习必备基础知识点算法：深度学习概述与计算机视觉挑战算法：神经网络整体架构算法：最优化与反向传播 31 深度学习必备原理与实战2 案例：案例实战CNN网络案例：使用word2vec进行分类任务案例：Gensim中文词向量建模算法：卷积参数详解算法：卷积神经网络基本原理算法：自然语言处理-word2vec 32 深度学习必备原理与实战3 框架：深度学习框架Tensorflow基本操作框架：Tensorflow构建CNN网络框架：Tensorflow构建RNN网络框架：Tensorflow加载训练好的模型框架：Tensorflow框架构造回归模型框架：Tensorflow神经网络模型算法：经典网络架构与物体检测任务算法：网络模型训练技巧项目：深度学习项目实战-验证码识别 33 深度学习必备原理与实战4 框架：深度学习框架Caffe网络配置框架：Caffe框架常用工具框架：Caffe框架小技巧框架：Caffe制作数据源 34 深度学习项目实战项目实战：关键点检测第二阶段模型实现（基于Caffe）项目实战：关键点检测第一阶段网络训练（基于Caffe）项目实战：人脸检测数据源制作与网络训练（基于Caffe）项目实战：实现人脸检测（基于Caffe） 35 深度学习项目实战2 第5节项目实战：机器人写唐诗第6节项目实战：文本分类任务解项目实战：对抗生成网络（基于Tensorflow）项目实战：强化学习基础（基于Tensorflow）项目实战：DQN让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）项目实战：LSTM情感分析（基于Tensorflow） 36 深度学习项目实战3 3.项目实战：style-transfer工作原理（基于Tensorflow） 4.项目实战：style-transfer实战（基于Tensorflow）第1节项目实战：seq2seq序列生第2节项目实战：seq2seq序列模第5节 12306抢票实战三、python课件2018 01python核心编程阶段-linux基础 02python核心编程阶段-python基础代码课件基础班-就业班课件资料 -1-4位基础班 5-14就业班 01python核心编程阶段-linux基础 02python核心编程阶段-python基础 03python核心编程阶段-面向对象 04python核心编程阶段-飞机大战 05python和linux高级编程阶段 06前端开发阶段 07web全栈开发阶段-Django框架-Git版本管理-redis数据库-天天生鲜项目 08-web全栈开发阶段-flask框架 09-web全栈开发阶段-微信公众号 10-web全栈开发阶段-爱家租房项目 11-爬虫开发阶段-爬虫基础-MongoDB数据库-爬虫Scrapy框架和案例 12-人工智能阶段-数据分析 13-人工智能阶段-机器学习-深度学习 14-人工智能阶段：-机器学习-深度学习-实战项目 markdown编辑器

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2020黑马教育Python教程合集【完整资料】

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【码哥教育】 2019年全栈开发+爬虫工程师+自动化开发就业班（完）

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基于Pytorch热门深度学习框架从零开发NLP聊天机器人

基于Pytorch热门深度学习框架从零开发NLP聊天机器人课程介绍: 在新兴的人工智能领域，自然语言处理是非常重要的组成部分。本课程聚焦于NLP主流方向，应用Pytorch框架，从开发检索类机器人到生成类机器人，难度逐渐增大，逐步掌握各类技术点。最后基于中科院计算所项目，带大家开发聊天机器人。课程目录: ├─第1章课程介绍 │ 1-1_课程导学.mp4 │ 1-2_聊天机器人的综合介绍.mp4 │ 1-3_聊天机器人起源发展.mp4 │ 1-4_聊天机器人的分类(1).mp4 │ 1-5_聊天机器人的分类(2).mp4 │ 1-6_如何构建最简单的聊天机器人(1).mp4 │ 1-7_如何构建最简单的聊天机器人(2).mp4 │ 1-8_代码小练.mp4 │ ├─第2章聊天机器人综合介绍 │ 2-1_NLP基础.mp4 │ 2-2_NLP涉及知识.mp4 │ 2-3_NLTK库.mp4 │ 2-4_语料和词性标注.mp4 │ 2-5_分词.mp4 │ 2-6_TF-IDF.mp4 │ 2-7_NLTK安装.mp4 │ 2-8_代码小练.mp4 │ ├─第3章 NLP基础 │ 3-1_NLP基础和聊天机器人.mp4 │ 3-2_文本处理方法.mp4 │ 3-3_word2vec_(1).mp4 │ 3-4_word2vec(2).mp4 │ 3-5_代码小练.mp4 │ ├─第4章检索类聊天机器人 │ 4-1_检索类的聊天机器人.mp4 │ 4-2_贝叶斯分类.mp4 │ 4-3_Chatterbot原理.mp4 │ 4-4_代码小练.mp4 │ 4-5_章节小结.mp4 │ ├─第5章生成式聊天机器人 │ 5-1_生成类聊天机器人.mp4 │ 5-2_RNN_LSTM原理.mp4 │ 5-3_RNN_LSTM模型原理.mp4 │ 5-4_Seq2seq介绍.mp4 │ 5-5_Attenion应用及分类.mp4 │ 5-6_代码实战（1）.mp4 │ 5-7_代码实战（2）.mp4 │ 5-8_代码实战（3）.mp4 │ 5-9_代码实战（4）.mp4 │ ├─第6章 Pytorch基础 │ 6-1_Pytorch入门.mp4 │ 6-2_原理机制.mp4 │ 6-3_数据载入.mp4 │ 6-4_模型训练和验证测试.mp4 │ 6-5_代码小练（1）.mp4 │ 6-6_代码小练（2）.mp4 │ 6-7_代码训练过程.mp4 │ 6-8_章节小结.mp4 │ ├─第7章机器人发展方向与seqGAN实战 │ 7-1_模型与主流发展方向还是seq2seq+attention.mp4 │ 7-2_发展方向和SeqGan和深度学习结合.mp4 │ 7-3_数据处理.mp4 │ 7-4_开发生成器脚本.mp4 │ 7-5_开发鉴别器脚本.mp4 │ 7-6_开发主函数的脚本（1）.mp4 │ 7-7_开发主函数的脚本（2）_(1).mp4 │ 7-8_开发主函数的脚本（3）.mp4 │ 7-9_代码训练过程.mp4 │ ├─第8章基于Pytorch聊天机器人代码实战 │ 8-1_项目介绍.mp4 │ 8-2_项目流程思路.mp4 │ 8-3_数据分析.mp4 │ 8-4_数据预处理_初始化-1.mp4 │ 8-4_数据预处理_初始化.mp4 │ 8-5_数据预处理随机数据.mp4 │ 8-6_数据预处理one_epoch_word2id.mp4 │ 8-7_数据预处理seq2id_replace方法.mp4 │ 8-8_建立模型Encoder（1）.mp4 │ 8-9_建立模型Encoder（2）.mp4 │ 8-10_建立模型Decoder.mp4 │ 8-11_建立模型BAttentiondecoerRNN.mp4 │ 8-12_建立模型Lattention.mp4 │ 8-13_建立模型LattentionDecoder.mp4 │ 8-14_建立模型decoder如何选择.mp4 │ 8-15_模型建立seq2seq类及train方法（1）.mp4 │ 8-16_模型建立seq2seq类及train方法（2）.mp4 │ 8-17_模型建立seq2seq类及train方法（3）.mp4 │ 8-18_greedy_Search方法.mp4 │ 8-19_模型建立beamsearch方法（1）.mp4 │ 8-20_模型建立beamsearch方法（2）.mp4 │ 8-21_建立模型验证方法.mp4 │ 8-22_建立模型bleu方法.mp4 │ 8-23_建立模型embAve方法.mp4 │ 8-24_建立模型Y_pre方法及整体思路流程.mp4 │ 8-25_训练脚本编写及演示.mp4 │ 8-26_模型测脚本编写.mp4 │ 8-27_demo脚本编写及演示.mp4 │ 8-28_部署步骤分享.mp4 │ 8-29_最终总结.mp4

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5小时学会Python 数据分析与展示(北京理工大2020年版)

本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。课程大纲： 1_【第〇周】数据分析之前奏 1.1_“数据分析”课程内容导学(00:00:00) 1.2_Python语言开发工具选择(00:05:11) 1.3_Anaconda_IDE的基本使用方法(00:12:25) 2_【第一周】数据分析之表示 2.1_本周课程导学(00:28:50) 2.2_单元1：NumPy库入门(00:29:35) 2.3_单元2：NumPy数据存取与函数(01:38:17) 2.4_单元3：实例1：图像的手绘效果(02:25:39) 3_【第二周】数据分析之展示 3.1_本周课程导学(02:41:11) 3.2_单元4：Matplotlib库入门(02:42:05) 3.3_单元5：Matplotlib基础绘图函数示例]5个实例](03:37:57) 3.4_单元6：实例2：引力波的绘制(04:02:11) 4_【第三周】数据分析之概要 4.1_本周课程导学(04:09:48) 4.2_单元7：Pandas库入门(04:10:45) 4.3_单元8：Pandas数据特征分析(05:18:28)

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