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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。 |
初中毕业可以学习Python吗
当然可以了，初中毕业也是可以学习Python的，Python语言本质上就是一种工具，可以才采用Python来完成设计和一些功能方面的实现，并且Python有着更加丰富的支持库。在另一方面说，Python只要能够掌握基本的语法之后就可以编写程序了。但是现在很多企业对于应聘者是有着学历方面的要求，所以初中学历可以提升一下学历会更好。
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。
Python实现系统自动化监控有哪些方法
准确的说应该是有哪些模块，健康监控肯定要有psutil来监控性能，还会用到通信的Socket，登陆的Paramiko、telnetlib，ftp的ftplib。原理基本就是采集数据——本地处理数据——传输数据，如果做的比较完善可以再做个呈现数据，也可以吧数据发送给Zabbix等开源工具。个人还用一个开源监控网络刺探的，超过指定次数就自动封杀。
python TKinter的消息传递机制
1、自动发送事件/消息。 2、系统负责将消息发送到队列。 3、绑定/设置相关组件。 4、后端自动选择感兴趣的事件并做出相应的反应。 5、消息格式<[modifier-]---type-[-detail]>。
基础语法和数据类型
Python编程的基础是掌握其语法和数据类型。Python是一种解释性语言，其语法简单，易于理解。Python中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。在学习Python编程时，需要掌握基本的语法结构和数据类型，以便进行编程操作。
Python是如何进行内存管理的
Python内存空间是以Python私有堆的形式进行管理的。所有的Python对象和数据结构都存放在一个私有堆中。解释器可以访问私有堆，而程序员不可以。将Python堆空间中的内存分配给Python对象的工作是由Python内存管理器完成的。而内核API则会提供给程序员一些相关的工具来完成涉及到内存的编码工作。
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