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Python 全栈 + 人工智能

教学服务
365
视频时长
206小时
学习人数
28427
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python语言编程

L1
Python基础

随着新技术的不断推进,在未来无论你要进入网页开发、数据分析、机器学习、人工智能还是无人车等领域,Python 都是必不可少的工具。这门课程的设计初衷,是为了帮助没有编程经验的零基础学习者,开始编程学习,也是为了帮助期望在数据分析、人工智能、网页开发等领域继续学习的学习者打下扎实的语言基础。

D1 Hello world 试听 D2 内置数据类型 试听 D3 语句和语法
D4 函数 D5 模块--组织大型程序的基础 D6 类和面向对象
D7 python高级用法
L2
数据结构与算法分析

该阶段课程介绍了数据结构与算法的基本知识,主要内容包括Python面向对象程序设计、顺序表、链表、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。拓展问题求解的思路,从解决问题的目标来组织教学内容,注重理论与实践的并用。

D1 数据结构介绍及数据空间复杂度 时间复杂度 D2 链表结构与实现 顺序结构与实现 D3 双向链表结构与实现, 循环列表结构与实现
D4 排序(上) D5 排序(下) 搜索
L3
Python数据库

奠定Mysql数据库的基础知识,学会使用Python操作MySQL、数据库,夯实数据库基础, 掌握数据库查询、增加、删除、修改的操作,能够自己配置数据库,以及搭配MySQL主从配置。

D1 Mysql 安装和工具 D2 Mysql 基本操作 D3 Mysql + Python 的进阶操作
D4 Mysql 配置
L4
Python 进阶

通过本阶段课程的学习,可掌握程序设计中处理并发相关技术,并能够编写支持高并发量的网络程序;网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信;web服务器的工作流程,以及web框架的实现原理。

D1 网络编程-UDP D2 网络编程-TCP D3 并发编程-多线程
D4 并发编程-多进程 D5 正则表达式 D6 生成器迭代器
D7 网络协议 D8 自己动手实习服务器 D9 Python 语法进阶(上)
D10 Python 语法进阶(下) D11 闭包、装饰器
L5
快速上手的Linux

通过本阶段课程的学习,可掌握计算机构成 、工作原理,熟悉操作系统和编程语言 ,熟练账务Linux常用命令和编辑工具, 能够动手完成文件/目录操作,以及安装卸载常用软件。

D1 系统介绍 Linux 与 Python 编程关系 D2 Linux命令 D3 linux命令 与vim编辑器

python 后端开发

L9
Django 框架

Django是一个由Python编写的、具有完整架站能力的开源Web框架。使用Django,只要很少的代码,Python的程序开发人员就可以轻松地完成一个正式网站所需要的大部分内容,并进一步开发出全功能的Web服务。Django本身基于MVC模型,即Model(模型)+View(视图)+ Controller(控制器)设计模式,天然具有MVC的出色基因:开发快捷、部署方便、可重用性高、维护成本低。

D1 Django框架介绍 D2 Django模型 D3 ORM及数据库操作
D4 视图及模板 D5 Djanggo中间件 D6 Django REST framework
D7 GIT 代码管理
L10
Django实战项目

前后端不分离模式项目类似于JD商城的电商网站,其中包括商品主页模块、购物车模块,、搜索模块、个人中心模块、第三方软件支付宝的应用,以及开发完毕的上线部署。

D1 环境搭建、创建项目、设计模型、管理站点、视图及URL、模板、项目练习 D2 模型类、条件查询、查询集、关联、模型类拓展 D3 视图、HttpRequest对象、Httpresponse对象、保持状态
D4 模板语言、模板继承、HTML转义、CSRF、验证码、反向解析 D5 Django常用处理,中间件,上传图片,分页 D6 第三方、发送邮件、部署
D7 用户创建 D8 商品创建 D9 页面的Detail
D10 搜索框、添加商品到购物车 D11 购物车 D12 订单模块
D13 回顾 D14 回顾
L11
Flask 框架

Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架,微型框架中的“微”意味着 Flask 旨在保持核心简单而易于扩展。Flask不会为开发人员制定过多约束条件,比如用户登陆状态记录,开发人员可以使用传统的session与cookie,同时也可以选择Flask已经封装好的Flask-login接口。

D1 Flask框架介绍 D2 路由定义及视图函数 D3 Cookie及Session
D4 Jinja2模板语言 D5 ORM与数据库 D6 CSRF攻击与防御
D7 蓝图、单元测试
L12
Flask 项目实战

前后端分离的Rest-ful风格项目,使用MySQL进行存储,Redis数据库进行缓存, 同时使用第三方网络云存储,更快更好的完成开发任务,以及书写开发文档、部署,使用短信验证码等技术。

D1 项目介绍、设计、模型类的实现 D2 验证码和接口文档、注册业务 D3 登录操作、修改用户名、上传头像
D4 检查登录状态、获取区域信息、发布房源信息、获取用户发布房源 D5 上传图片、展示首页、详情展示 D6 房屋列表
D7 订单接口、总结、注册模块、网站性能 D8 项目实战 D9 项目实战
L13
Tornado框架

Tornado是一个使用Python语言编写而成的Web服务器兼Web应用框架,作为Web框架,是一个轻量级的Web框架,类似于另一个Python web框架Web.py,其拥有异步非阻塞IO的处理方式, 作为Web服务器,Tornado有较为出色的抗负载能力。

D1 初识Tornado D2 RequestHandler、表单模板 D3 国际化与数据库操作
D4 WebSocket、密码加密及校验及文件上传 D5 聊天室实战1 D6 聊天室实战2

人工智能

L16
数据分析

从字面意义上看,它分为两部分:数据和分析,而且这两部分是密不可分的。数据分析是这样一个闭环:业务需求→获取数据→观察数据→清洗数据→分析数据(建模)→产出结果。业务方提出需求后,通过数据分析产出结果,并跟踪反馈到业务方,可能会产生新的需求。总之,数据与业务之间是相互促进,相互反馈的关系。

D1 量化交易介绍、框架、策略(一) 免费 D2 量化交易介绍、框架、策略(二) D3 alpha与beta,多因子策略理论、流程,多因子数据处理(一)
D4 Alpha与Beta,多因子策略理论、流程,多因子数据处理(二) D5 多因子策略-单因子有效性分析、多因子相关性、合成(一) D6 多因子策略-单因子有效性分析、多因子相关性、合成(二)
D7 多因子选股策略-打分法、回归法,模拟交易、量化总结(一) D8 多因子选股策略-打分法、回归法,模拟交易、量化总结(二)
L17
机器学习

机器学习是教计算机执行人和动物与生俱来活动的一门学科,从经验中进行学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息,而不依赖于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时,这些算法可自适应提高性能。

D1 机器学习概述(一) D2 机器学习概述(二) D3 特征工程(一)
D4 特征工程(二) D5 分类算法(一) D6 分类算法(二)
D7 回归于聚类算法(一) D8 回归于聚类算法(二)
L18
深度学习

深度学习是一类算法集合,是机器学习的一个分支。它尝试为数据的高层次摘要进行建模。以一个简单的例子来说,假设你有两组神经元,一个是接受输入的信号,一个是发送输出的信号。当输入层接收到输入信号的时候,它将输入层做一个简单的修改并传递给下一层。

D1 深度学习介绍及TensorFlow框架介绍(一) D2 深度学习介绍及TensorFlow框架介绍(二) D3 数据读取、神经网络(一)
D4 数据读取、神经网络(二) D5 卷积神经网络(一) D6 卷积神经网络(二)