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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代码的执行过程是怎么样
大致流程:源码编译为字节码(。pyc)----->Python虚拟机------->执行编译好的字节码----->Python虚拟机将字节码翻译成相对应的机器指令(机器码)。Python程序运行时,先编译字节码并保存到内存中,当程序运行结束后,Python解释器将内存中的字节码对象写到。pyc文件中。第二次再运行时,先从硬盘中寻找。pyc文件,如果找到,则直接载入,否则重复上面过程。
人工智能技术应用最为广泛的领域
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。 人工智能就业方向实际应用:机器视觉,指纹识别,人脸识别,专家系统,自动规划,智能搜索,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。
如何学好Python
不管学习什么技能,实践操作都是最重要的,不过前提一定要掌握和了解基础知识,只有在基础的基础上进行实战练习,学习的效果彩绘更好,目前网络上面有很多的python实战项目,可以利用自己的学习教材资料以及网络资源进行学习和练习,最好是能够找到专业的python人员,去请教和学习。
python中删除文档的方法
1、delete_one()方法删除文档。delete_one()需要一个查询对象参数。它只删除了第一次出现。 2、在删除大量文档时,使用delete_many方法,需要查询对象。 如果我们向delete_many({})传e_many({}),它将删除集合中的所有文档。
python语言数据的基本类型
容易混淆的几种表现形式:元组( ) 和列表[ ] 类似 只是元组不可以修改 这两个有点类似于C语言中的数组。集合 唯一{ } 和字典类似 只是没有values 字典中的key一定是不可变类型 而且字典查找速度快 缺点是占用内存 同样集合中的元素均是不可变的 所以不能有列表
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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