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因材施教课程设计 满足不同人员学习需求
OMO线上线下同步教学 因材施教分级教学
应届生/计算机专业 | 0基础转行拿高薪 |
刚毕业,想从事编程开发工作, Python简单易学且比较火 | 完全零基础,想学Python开发, 追求更高的升职加薪机会 |
我想技术进阶 | 提升工作效率 |
有其他编程基础或想要提升 Python技术,深入学习人工智能 | 找不到合适的学习方法及技巧, 学Python可以让工作更便捷 |
教学模式不断升级 培养优秀人才
与百度、华为共建合作 联合百度深度学习项目 基于真实行业场景开发 | 北美博士团队主导研发 科研成果转化教学案例 教学内容走在技术前沿 |
课程行业需求为导向 产业级实际项目教学 无缝衔接企业级项目 | |
前四阶段打好开发基础 深入学习人工智能开发 发展稳职位晋升无极限 | 多年Python课程打磨 降低人工智能学习难度 体系化学习 科学提升 |
循序渐进 从行业小白到架构师的蜕变
第一阶段 Python 语言核心编程 | Python核心、面向对象程序设计、Python高级、Python程序结构、Python函数式编程思想、集成操作框架 | 课程目标 1.学习Python核心语法、掌握Python核心技能; 2.掌握面向对象编程思想; 3.通过Python 函数式编程思想、实现集成操作框架。 |
第二阶段 系统高级编程 | Linux操作系统、数据处理、网络并发教程、multiprocessing进程模块、IO网络并发、并发编程方法 | 课程目标 1、熟练使用Linux常用命令和编辑工具 2、掌握python操作正则表达式的方法 3、掌握并发编程方法,多任务编程思想 |
第三阶段 互联网全栈开发 | 前端技术开发、Django web框架、Redis、Ajax、JSON开发、jquery对Ajax的支持 | 课程目标 1.熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法 2.完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署 3.熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程 |
第四阶段 人工智能 | 机器学习基础、深度学习基础、计算机视觉(CV)、计算机视觉综合项目、自然语言处理(NLP)、PyTorc | 课程目标 1.掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等 2.熟练使用OpenCV工具实现 各种图像处理技术 3.能利用深度学习平台实现DCGAN模型 |
Python培训机构推荐十家名单:(排名不分先后) 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 注:以上内容来源与网络,仅供参考,排名不分先后 Python的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。 |
Python能够胜任大数据吗
Python很适合做大数据相关的分析,内置的C编译的模块能应对常见的操作,个别极端的算法建议用C重写相关模块。Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护,速度交给C去吧,更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用,而不是效率不够高。比如排序,本来Python有非常高效的内置C编译的模块,却非要自己写算法,这样的结果不慢都是奇怪的。
类的私有属性
__private_attrs:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符,数字,字符串甚至可以包含列表(即嵌套)。 列表用 [ ] 标识,是 python 最通用的复合数据类型。 列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ,就可以截取相应的列表,从左到右索引默认 0 开始,从右到左索引默认 -1 开始,下标可以为空表示取到头或尾。 加号 + 是列表连接运算符,星号 * 是重复操作。
python的特点
python作为一种计算机语言来说,是一种解释性,交互性的跨平台语言,那么python具有哪些特性呢:1、简单易学,最大的优点就是具有伪代码的本质。2、面向对象,不仅支持面向过程编程,也支持面向对象编程。3、可移植性,python的本质是开源,已经被移植到了很多的平台上。4、解释性,python编写的程序不需要编译成二进制代码就可以直接运行。
怎么学好Python
第一步,独立思考,反复阅读书中的基础内容,把书当作课本,仔细阅读和理解,不怕慢,只怕不认真,独立解决问题会让知识记忆得更牢。第二步,希望你能牢记百度、知乎。再次感谢百度和知乎这两家伟大的公司,给我们提供了轻松搜索解答问题的地方。 Python语言已经存在了很多年,大部分的问题都可以在网上搜索到答案。
要利用Python进行实战
说到实战,这就关系到第三方库的了解,因为这样才能利用Python完成更多的事情,比如用pandas作数据处理、用BeautifulSoup写爬虫、用Flask搭建网站、用matplotlib做数据可视化分析……熟练的使用第三方库能给你节省不少时间,因为这些都是大家使用过的,所以更加稳定,不容易出现bug,根本不需要去自己编代码,能删改别人的代码拿来自己使用就可以了,如果想要学爬虫或者搭建网站的话,还需要了解其他的知识,学得越多会得越多嘛。
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