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    专注高端IT职业培训

  • 课程大纲
  • 项目展示
  • 课程优势
  • 01

    Python基础[基础入门]

    02

    Web前端[6K-9K/月]

    03

    Linux和数据库[10K-15K/月]

    04

    Web后端Django[12K-18K/月]

    05

    Web后端Flask[15K-30K/月]

    06

    爬虫阶段[16K-25K/月]

    07

    Python机器学习[18K-30K/月]
    1.1:
    开班典礼
    1.2:
    数据的存储

    - 1.2.1 Python概述

    开心蛋蛋网- 1.2.2 进制以及进制转换

    - 1.2.3 原码、反码、补码

    开心蛋蛋网- 1.2.4 第一个Python程序

    - 1.2.5 终端读取与打印

    1.3:
    运算符与表达式

    开心蛋蛋网- 1.3.1 关键字和标识符

    - 1.3.2 python数据类型

    - 1.3.3 运算符

    开心蛋蛋网- 1.3.4 条件控制语句(if…else…)

    1.4:
    循环

    开心蛋蛋网- 1.4.1 循环语句之while

    - 1.4.2 循环语句之for

    - 1.4.3 break与continue语句

    1.5:
    基础数据结构1

    - 1.5.1 Number与数学函数操作

    开心蛋蛋网- 1.5.2 * String(查找,替换,下标索引)

    - 1.5.3 练习

    2.1:
    基础数据结构2

    - 2.1.1 *列表(常用)

    - 2.1.2 *元组

    - 2.1.3 *字典(常用)

    - 2.1.4 set集合

    - 2.1.5 *迭代器与生成器(常用)

    2.2:
    函数1

    开心蛋蛋网- 2.2.1 函数概述

    - 2.2.2 函数的调用

    - 2.2.3 简单函数的定义

    开心蛋蛋网- 2.2.4 函数的返回值

    - 2.2.5 传递参数

    2.3:
    函数2

    - 2.3.1 关键字参数

    - 2.3.2 默认参数

    开心蛋蛋网- 2.3.3 不定长参数

    - 2.3.4 匿名函数

    - 2.3.5 *装饰器

    - 2.3.6 *偏函数

    开心蛋蛋网- 2.3.7 回调函数

    2.4:
    函数3

    开心蛋蛋网- 2.4.1 变量的作用域

    - 2.4.2 递归函数

    - 2.4.3 目录遍历

    - 2.4.4 递归遍历目录

    开心蛋蛋网- 2.4.5 栈模拟递归遍历目录(深度遍历)

    - 2.4.6 队列模拟递归遍历目录(广度遍历)

    - 拓展 os模块

    2.5:
    模块

    开心蛋蛋网- 2.5.1 模块概述

    开心蛋蛋网- 2.5.2 使用标准库中的模块

    - 2.5.3 使用自定义模块

    - 2.5.4 name属性

    - 2.5.5 包的概述

    开心蛋蛋网- 2.5.6 安装第三方模块

    - 2.5.7 virtualenv与时间相关模块(time、datetime、calendar)

    3.1:
    面向对象编程

    - 3.1.1 面向对象思想

    - 3.1.2 类与对象

    - 3.1.3 类的方法与属性

    开心蛋蛋网- 3.1.4 构造函数与析构函数

    - 3.1.5 self的使用

    - 3.1.6 重写__repr__与__str__函数

    - 3.1.7 访问限制

    3.2:
    继承、封装、多态

    - 3.2.1 单继承的实现

    开心蛋蛋网- 3.2.2 多继承的实现

    开心蛋蛋网- 3.2.3 函数重写

    - 3.2.4 人开枪射击子弹小案例

    - 3.2.5 多态

    - 3.2.6 对象属性与类属性

    开心蛋蛋网- 3.2.7 类方法与静态方法

    3.3:
    面向对象高阶

    开心蛋蛋网- 3.3.1 动态添加属性方法

    - 3.3.2 @property

    开心蛋蛋网- 3.3.3 运算符重载

    - 3.3.4 发邮件与发短信

    开心蛋蛋网- 练习 银行自动提款机系统实战

    3.4:
    文件操作与异常处理

    - 3.4.1 StringIO 与BytesIO

    - 3.4.2 文件的管理操作

    开心蛋蛋网- 3.4.3 文件读写(csv、txt)操作

    - 3.4.4 异常处理

    3.5:
    项目实战

    - 3.5.1 英汉词典

    开心蛋蛋网- 3.5.2 歌词解析器

    4.1:
    项目讲解

    开心蛋蛋网- 讲解歌词解析器,讲解面向对象程序

    4.2:
    高阶函数与测试

    开心蛋蛋网- 4.2.1 python2与python3的区别

    - 4.2.2 高阶函数map与reduce

    - 4.2.3 高阶函数 filter

    - 4.2.4 高阶函数 sorted

    - 4.2.5 调试(打印、断言、logging、pdb)

    - 4.2.6 单元测试

    - 4.2.7 文档测试

    4.3:
    排列组合与正则表达

    - 4.3.1 破解密码(排列、组合、排列组合)

    开心蛋蛋网- 4.3.2 正则表达

    4.4:
    网络编程

    - 4.4.1 TCP/IP简介

    开心蛋蛋网- 4.4.2 TCP编程

    - 4.4.3 UDP编程

    4.5:
    复习+考试
    1.1:
    HTML5的标签

    开心蛋蛋网- 1.1.1 前端与后端

    开心蛋蛋网- 1.1.2 标签与解释器(浏览器)

    - 1.1.3 网页的基本结构

    开心蛋蛋网- 1.1.4 常用标签

    1.2:
    HTML5交互与表格

    开心蛋蛋网- 1.2.1 表格标签

    开心蛋蛋网- 1.2.2 表单标签

    开心蛋蛋网- 1.2.3 无意标签

    1.3:
    CSS

    - 1.3.1 耦合、复用与样式

    开心蛋蛋网- 1.3.2 引入CSS的方式

    1.4:
    CSS-续

    开心蛋蛋网- 1.4.1 选择器(七种)

    - 1.4.2 CSS属性

    1.5:
    JS初步

    - 1.5.1 JS基本语法

    2.1:
    Dom操作

    - 2.1.1 Dom与事件

    - 2.1.2 选项卡项目

    2.2:
    JQuery初步

    开心蛋蛋网- 2.2.1 框架的作用

    开心蛋蛋网- 2.2.2 Jquery框架的意义

    - 2.2.3 Jquery框架的基本使用

    - 2.2.4 定时器

    2.3:
    Jquery制作动画

    - 2.3.1 平移

    - 2.3.2 旋转

    - 2.3.3 缩放

    - 2.3.4 渐变

    开心蛋蛋网- 2.3.5 动画的叠加

    2.4:
    Ajax

    - 2.4.1 Ajax的作用

    - 2.4.2 Ajax基本用法

    1.1:
    Linux操作系统

    - 1.1.1 什么是操作系统?

    开心蛋蛋网- 1.1.2 常见操作系统

    - 1.1.3 操作系统发展历史

    - 1.1.4 系统的使用

    开心蛋蛋网- 1.1.5 Linux版本

    - 1.1.6 Linux应用领域

    - 1.1.7 虚拟机与Vmware的安装

    开心蛋蛋网- 1.1.8 Linux版本与Ubuntu 16.04

    开心蛋蛋网- 1.1.9 配置自己的Linux系统

    开心蛋蛋网- 1.1.10 编程IDE的安装

    - 1.1.11 apt-get安装软件包

    1.2:
    文件系统与用户管理

    - 1.2.1 目录访问

    - 1.2.2 文件与目录的管理

    开心蛋蛋网- 1.2.3 文件的权限

    开心蛋蛋网- 1.2.4 用户管理

    1.3:
    文本操作命令

    - 1.3.1 文本命令

    - 1.3.2 文本编辑器Vi/Vim

    1.4:
    网路命令、进程管理与服务配置

    开心蛋蛋网- 1.4.1 网络管理命令

    - 1.4.2 系统目录

    开心蛋蛋网- 1.4.3 重要系统文件

    开心蛋蛋网- 1.4.4 设置开机启动与登陆启动

    开心蛋蛋网- 1.4.5 Ip配置

    开心蛋蛋网- 1.4.6 服务的启动停止

    开心蛋蛋网- 1.4.7 防火墙配置

    1.5:
    Shell编程与bash、源文件编译

    开心蛋蛋网- 1.5.1 基础IO操作

    - 1.5.2 流程控制

    - 1.5.3 定义变量与环境变量

    - 1.5.4 脚本传参

    - 1.5.5 定时任务

    开心蛋蛋网- 1.5.6 定时系统操作

    2.1:
    版本控制

    - 2.1.1 Git的安装与配置

    - 2.1.2 GitHub的注册与使用

    开心蛋蛋网- 2.1.3 Clone与Fork

    - 2.1.4 Git常用命令

    开心蛋蛋网- 2.1.5 标签、分支与源

    - 2.1.6 多人协作开发c

    2.2:
    MySQL基本使用

    - 2.2.1 MySQL的安装

    开心蛋蛋网- 2.2.2 MySQL简介

    - 2.2.3 MySQL基本命令脚本

    - 2.2.4 MySQL与Python的交互

    2.3:
    MongoDB的基本使用

    - 2.3.1 MongoDB安装

    - 2.3.2 MongoDB的基本操作

    2.4:
    Redis的基本使用

    - 2.4.1 Redis安装

    开心蛋蛋网- 2.4.2 Redis的基本操作

    开心蛋蛋网- 2.4.3 Redis的数据类型

    开心蛋蛋网- 2.4.4 Redis的备份与恢复

    1.1:
    HelloDjango

    开心蛋蛋网- 1.1.1 BS/CS,MVC/MTV

    - 1.1.2 Django请求流程

    - 1.1.3 Admin管理

    1.2:
    Models

    - 1.2.1 ORM

    开心蛋蛋网- 1.2.2 模型字段属性

    - 1.2.3 CRUD

    - 1.2.4 聚合函数,F,Q对象

    1.3:
    Models & Templates

    - 1.3.1 模型对应关系

    - 1.3.2 模板加载

    - 1.3.3 静态资源

    - 1.3.4 模板语法

    1.4:
    Views

    - 1.4.1 路由规则

    - 1.4.2 反向解析

    - 1.4.3 请求与响应

    1.5:
    Views

    开心蛋蛋网- 1.5.1 会话技术cookie,token,session

    开心蛋蛋网- 1.5.2 文件上传

    2.1:
    Advanced01

    开心蛋蛋网- 2.1.1 验证码

    开心蛋蛋网- 2.1.2 分页器

    - 2.1.3 类视图

    - 2.1.4 中间件

    2.2:
    Advanced02

    - 2.2.1 日志

    - 2.2.2 缓存

    - 2.2.3 信号

    - 2.2.4 Cerlery

    2.3:
    Advanced03

    - 2.3.1 用户权限,用户角色

    2.4:
    RESTful01

    - 2.4.1 REST 概念

    - 2.4.2 HelloREST

    - 2.4.3 数据序列化

    开心蛋蛋网- 2.4.4 请求与响应

    2.5:
    RESTful02

    - 2.5.1 视图,转换器

    开心蛋蛋网- 2.5.2 关系,超链接

    开心蛋蛋网- 2.5.3 认证和权限

    3.1:
    Program

    开心蛋蛋网- 3.1.1 项目开发流程

    - 3.1.2 项目设计

    - 3.1.3 项目基础框架搭建

    3.2:
    项目上线

    - 3.5.1 Nginx安装

    开心蛋蛋网- 3.5.2 Nginx配置

    开心蛋蛋网- 3.5.3 项目上线

    1.1:
    HelloFlask

    开心蛋蛋网- 1.1.1 Flask介绍

    - 1.1.2 Flask请求

    开心蛋蛋网- 1.1.3 Flask MTV拆分

    开心蛋蛋网- 1.1.4 Flask-Script

    1.2:
    Views

    - 1.2.1 Flask-Blueprint

    开心蛋蛋网- 1.2.2 路由规则

    开心蛋蛋网- 1.2.3 错误处理

    开心蛋蛋网- 1.2.4 请求与响应

    - 1.2.5 会话技术cookie,token,session

    1.3:
    Templates & Models

    - 1.3.1 静态资源

    - 1.3.2 模板加载

    - 1.3.3 模板语法

    开心蛋蛋网- 1.3.4 ORM

    - 1.3.5 Flask-SQLAlchemy

    1.4:
    Modesl

    - 1.4.1 Flask-Migrate

    - 1.4.2 CRUD

    - 1.4.3 模型关系

    - 1.4.4 反向引用

    1.5:
    Extension

    - 1.5.1 Flask-Cache

    - 1.5.2 Flask-Login

    - 1.5.3 Flask-RESTful

    - 1.5.4 Flask-Bootstrap

    - 1.5.5 Flask-Upload

    2.1:
    Program

    开心蛋蛋网- 2.1.1 需求分析

    - 2.1.2 项目设计

    - 2.1.3 基础框架搭建

    - 2.1.4 建模

    2.5:
    项目部署
    1.1:
    多线程原理

    开心蛋蛋网- 1.1.1 同步与异步

    - 1.1.2 串联与并发

    - 1.1.3 线程

    - 1.1.4 开辟一个线程

    开心蛋蛋网- 1.1.5 线程安全与线程锁

    开心蛋蛋网- 1.1.6 多线程队列

    1.2:
    协程

    - 1.2.1 线程的局限

    开心蛋蛋网- 1.2.2 协程的定义与原理

    - 1.2.3 协程的实现

    1.3:
    爬虫的概念及相关工具

    开心蛋蛋网- 1.3.1 爬虫的概念及作用

    - 1.3.2 HTTP协议原理

    - 1.3.3 TCP编程

    开心蛋蛋网- 1.3.4 UDP编程

    - 1.3.5 工具的安装、使用

    开心蛋蛋网- 1.3.6 W3C标准

    - 1.3.7 抓包工具Fiddler的使用

    1.4:
    python http libs

    开心蛋蛋网- 1.4.1 urllib的使用、示例

    开心蛋蛋网- 1.4.2 urlib3实现GET请求与POST请求

    - 1.4.3 requests库的使用

    开心蛋蛋网- 1.4.4 bs4库的使用

    - 1.4.6 Ajax动态页面数据

    开心蛋蛋网- 1.4.7 模拟登陆

    1.5:
    爬虫实战

    - 1.5.1 使用requests编写一个简单爬虫

    开心蛋蛋网- 1.5.2 改造requests爬虫为多线程版

    - 1.5.3 利用redis改造多线程版爬虫至分布式

    2.1:
    网站数据解析

    - 2.1.1 BeautifullSoup安装与使用

    - 2.1.2 XPath解析

    - 2.1.3 正则表达式解析数据

    开心蛋蛋网- 2.1.4 JSON与CSV

    2.2:
    动态网页抓取

    开心蛋蛋网- 2.2.1 Selenium 说明及简单实例

    - 2.2.2 Selenium 突破网站登录

    - 2.2.3 Selenium 实现动态页面数据爬取

    2.3:
    Web端协议分析

    - 2.3.1 requests库详解

    开心蛋蛋网- 2.3.2 POST分析

    - 2.3.3 IP代理

    开心蛋蛋网- 2.3.4 Cookie登录

    - 2.3.5 传统验证码识别

    - 2.3.6 人工打码

    - 2.3.7 滑动验证码识别

    2.4:
    scrapy框架

    - 2.4.1 scrapy安装

    开心蛋蛋网- 2.4.2 创建项目

    - 2.4.3 创建spider文件,编写parse方法

    - 2.4.4 scrapy子命令

    - 2.4.5 运行scrapy爬虫程序

    2.5:
    scrapy框架

    - 2.5.1 命令行传递参数

    - 2.5.2 进一步解析二级页面

    开心蛋蛋网- 2.5.3 parse方法之前传递参数

    - 2.5.4 导出json、csv格式的数据

    开心蛋蛋网- 2.5.5 scrapy爬虫的状态保存

    3.1:
    scrapy框架

    - 3.1.1 item的定义

    - 3.1.2 item的使用

    开心蛋蛋网- 3.1.3 pipeline的使用

    - 3.1.4 使用pipeline将items存储至MySQL

    开心蛋蛋网- 3.1.5 scrapy整体架构

    3.2:
    scrapy框架

    - 3.2.2 downloader middleware

    - 3.2.3 使用downloader middleware实现IP代理池

    - 3.2.4 spider middleware

    - 3.2.5 scrapy插件

    3.3:
    scrapy框架进阶课程

    - 3.3.1 Request和Response对象详解

    - 3.3.2 下载中间件

    - 3.3.3 日志级别

    开心蛋蛋网- 3.3.4 POST请求处理

    - 3.3.5 代理设置

    开心蛋蛋网- 3.3.6 突破反爬措施

    3.4:
    scrapy框架进阶课程

    开心蛋蛋网- 3.4.1 UserAgent池

    - 3.4.2 禁用Cookies

    开心蛋蛋网- 3.4.3 设置下载延时与自动限速

    开心蛋蛋网- 3.4.4 代理IP池

    开心蛋蛋网- 3.4.5 分布式下载器

    - 3.4.6 Tor代理

    3.5:
    分布式爬虫

    开心蛋蛋网- 3.5.1 Redis安装与配置

    开心蛋蛋网- 3.5.2 分布式爬虫结构说明

    - 3.5.3 Scrapy-redis源码分析

    - 3.5.4 创建简单的分布式爬虫

    - 3.5.5 分布式爬虫实战项目

    3.6:
    量化交易(周末分享)

    - 3.6.1 自动化交易理论

    开心蛋蛋网- 3.6.2 Python量化交易框架

    1.1:
    jupyter入门

    开心蛋蛋网- 1.1.1 jupyter软件安装

    - 1.1.2 jupyter入门

    - 1.1.3 numpy学习

    开心蛋蛋网- 1.1.4 numpy广播机制

    1.2:
    pandas

    开心蛋蛋网- 1.2.1 pandas入门

    - 1.2.2 pandas-Series

    - 1.2.3 DataFrame

    1.3:
    pandas数据处理

    - 1.3.1 pandas数据丢失

    开心蛋蛋网- 1.3.2 pandas多层级索引

    开心蛋蛋网- 1.3.3 异常值检查和过滤

    开心蛋蛋网- 1.3.4 替换操作(replace\map\rename)

    - 1.3.5 数据汇总(级联\合并)

    - 1.3.6 美国人口数据分析

    1.4:
    pandas数据处理

    开心蛋蛋网- 1.4.1 数据分组

    开心蛋蛋网- 1.4.2 透视表和交叉表

    - 1.4.3 pandas数据读取

    开心蛋蛋网- 1.4.4 高级数据聚合

    - 1.4.5 美国选举政治献金分析

    开心蛋蛋网- 1.4.6 基于Pandas的人脸识别技术

    1.5:
    scipy

    - 1.5.1 傅里叶原理介绍

    开心蛋蛋网- 1.5.2 登月图片消噪

    - 1.5.3 scipy图片处理

    - 1.5.4 积分

    - 1.5.5 二进制文件读取

    2.1:
    matpoltlib

    开心蛋蛋网- 2.1.1 数据可视化的概念

    开心蛋蛋网- 2.1.2 可视化图表的绘制

    开心蛋蛋网- 2.1.3 动画及交互渲染

    开心蛋蛋网- 2.1.4 数据的合并与分组

    - 2.1.5 直方图

    - 2.1.6 条形图

    开心蛋蛋网- 2.1.7 线型图

    - 2.1.8 散点图

    - 2.1.9 玫瑰图

    开心蛋蛋网- 2.1.10城市气候与海洋关系分析

    2.2:
    机器学习基础

    开心蛋蛋网- 2.2.1 常用术语

    开心蛋蛋网- 2.2.2 主要任务

    - 2.2.3 算法选择

    开心蛋蛋网- 2.2.4 机器学习程序的开发步骤

    开心蛋蛋网- 2.2.5 经验误差与过拟合

    - 2.2.6 评估方法

    开心蛋蛋网- 2.2.7 性能度量

    - 2.2.8 比较检验

    开心蛋蛋网- 2.2.9偏差与方差

    2.3:
    KNN

    开心蛋蛋网- 2.3.1 临近算法

    - 2.3.2 预处理

    开心蛋蛋网- 2.3.3 knn相关函数

    - 2.3.4电影类别分析

    - 2.3.5 KNN改进约会网站匹配效果

    开心蛋蛋网- 2.3.6 手写数字识别

    - 2.3.7 数据归一化

    2.4:
    线性回归模型

    开心蛋蛋网- 2.4.1 线性回归模型原理概述

    开心蛋蛋网- 2.4.2 LinearRegression寻找最佳拟合直线

    - 2.4.3 局部加权线性回归

    - 2.4.4 线性回归模型预测鲍鱼年龄

    - 2.4.5 Ridge回归

    开心蛋蛋网- 2.4.6 Lasso回归

    - 2.4.7 向前逐步回归

    - 2.4.8 三种线性回归比较

    - 2.4.9 权衡偏差与方差

    - 2.4.10 玩具套装价格预测

    2.5:
    Logistic回归与决策树

    开心蛋蛋网- 2.5.1 Logistic回归原理

    开心蛋蛋网- 2.5.2 Sigmoid函数

    - 2.5.3 绘制鸢尾花数据集分类边界

    - 2.5.4 疝气病证预测兵马死亡率

    - 2.5.5 决策树算法思想简介

    - 2.5.6 信息增益、信息熵

    开心蛋蛋网- 2.5.7 使用ID3算法构造决策树

    开心蛋蛋网- 2.5.8 使用matplotlib绘制决策树树形图

    开心蛋蛋网- 2.5.9 使用决策树预测隐形眼镜类型

    3.1:
    朴素贝叶斯与支持向量机SVM

    - 3.1.1 朴素贝叶斯分类原理

    - 3.1.2 条件概率

    - 3.1.3 朴素贝叶斯三种模型

    - 3.1.4 朴素贝叶斯文本分类

    开心蛋蛋网- 3.1.6 SVM算法原理

    开心蛋蛋网- 3.1.7 间隔与支持向量

    开心蛋蛋网- 3.1.8 绘制最优超平面

    开心蛋蛋网- 3.1.9 SMO优化算法

    开心蛋蛋网- 3.1.10 三种核函数比较分析

    - 3.1.11 使用SVM实现手写数字识别

    开心蛋蛋网- 3.1.12 SVC支持向量回归-波士顿房价预测

    3.2:
    树回归与K-均值算法

    - 3.2.1 复杂数据的局部性建模

    开心蛋蛋网- 3.2.2 连续和离散型特征的树构建

    - 3.2.3 使用CART算法处理回归

    开心蛋蛋网- 3.2.4 树剪枝

    - 3.2.5 模型树

    - 3.2.6 使用TkinTer库创建GUI

    - 3.2.7 K-均值聚类算法原理

    开心蛋蛋网- 3.2.8 二分K-均值算法

    开心蛋蛋网- 3.2.9 对地图上的点进行聚类分析

    开心蛋蛋网- 3.2.10 使用K-均值实现图片压缩

    3.3:
    分类算法优化与关联分析Apriori

    开心蛋蛋网- 3.2.1 Boosting

    开心蛋蛋网- 3.2.2 随机森林

    - 3.3.3 Bagging

    - 3.3.4 AdaBoost分类

    开心蛋蛋网- 3.3.5 正确率、召回率、ROC曲线

    - 3.3.6 非均衡问题数据抽样方法

    - 3.3.7 Apriori原理

    开心蛋蛋网- 3.3.8 使用Apriori发现频繁集

    - 3.3.9 国会投票模式研究

    开心蛋蛋网- 3.3.10 毒蘑菇相似特征研究

    4.1:
    数据降维度分析

    - 4.1.1 PCA主成分分析

    - 4.1.2 LDA分析

    - 4.1.3 利用PCA、LDA对鸢尾花数据降维处理

    开心蛋蛋网- 4.1.4 SVD简化数据

    - 4.1.5 基于协同过滤的推荐引擎

    - 4.1.6 人脸识别

    - 4.1.7 餐馆菜肴推荐系统

    4.2:
    机器学习框架 TensorFlow1

    - 4.2.1 机器学习

    开心蛋蛋网- 4.2.2 权重分配与优选方案

    4.3:
    机器学习框架 TensorFlow2

    - 4.3.1 深度学习

    开心蛋蛋网- 4.3.2 人工神经网络ANN

    - 4.3.3 卷积神经网络CNN

    - 4.3.4 递归神经网络RNN

    4.4:
    分布式数据分析

    - 4.4.1 Spark语言基础

    开心蛋蛋网- 4.4.2 Hadoop框架

    开心蛋蛋网- 4.4.3 Storm

    4.5:
    自然语言处理与社交网络处理 TensorFlow2

    开心蛋蛋网- 4.5.1 文本数据处理

    开心蛋蛋网- 4.5.2 自然语言处理及NLTK

    - 4.5.3 主题模型

    - 4.5.4 LDA

    开心蛋蛋网- 4.5.5 图论简介

    - 4.5.6 网络的操作及数据可视化

  • 城市气候与海洋关系分析 类别:数据分析
    项目介绍:是一款根据沿海城市与海洋距离的关系研究城市湿度、温度、风向、气压等变化趋势的数据分析项目,利用svm模型对数据进行预测得出预测值,并且最终以玫瑰图的方式展示给用户方便用户直观的理解各种城市气候与海洋的距离关系。非常有利于新手对数据分析工作的工作流程的宏观把控。
    技术点:pandas、numpy、series、dataframe、matplotlib、skit-learn原理、svm支持向量机、数据清洗、特征预处理等。
    登月图片消噪 类别:数据分析
    项目介绍:以人类首次登月照片为背景,为了更加真实的展示出登月时的情况,需要对大量图片进行噪声清洗。最大程度的还原原始图像的样子。适用于各种噪声图片的处理,让人们不再为因为画质不清晰感到烦恼。
    技术点:scipy、matplotlib、PIL、傅里叶变换、pandas图片数据处理、矩阵运算、高斯滤波等。
    手写数字识别 类别:机器学习
    项目介绍:以几十万张不同大小不同风格的数字集为数据基础,使用各种经典机器学习算法对手迹图像进行识别,达到识别数字的人工智能项目。最终准确率可以达到97%以上。是一款图像识别领域经典的项目之一。从数据集拆分到特征选择、特征预处理、模型选择、算法调优及绘图展示。最后应用到实际生产环境。详细展示了图像识别类项目的整体工作流程,并且有一定的实用价值。使学员具备初级的机器学习工程师的能力。
    技术点:numpy、series,DataFrame、matplotlib图像处理、pandas文件处理、特征清洗、特征选择、pca、交叉验证、sckit-learn经典分类算法KNN、Logistic、Byes、svm等。
    人脸识别 类别:机器学习
    项目介绍:人脸识别是目前主流的AI项目之一,包括iphoneX也自带人脸识别技术。本项目是一款对世界各国名人人脸进行识别的AI项目,以各国名人人脸图片作为训练样本及进行算法训练,针对于复杂图片进行处理,解决特征过多、算法空间复杂度时间复杂度过高问题,并且具有较高的识别能力,需要对获取的图片进行剪辑、清洗、二值化等操作,深刻了解对于复杂度高的图片的常规处理逻辑。
    技术点:PCA、LDA数据降维技术,GridSearchCV网格搜索、交叉验证、归一化、正则化、区间缩放等数据特征预处理技术、svm、logistic决策树等经典机器学习算法模型。
    深度学习与计算机图形艺术 类别:深度学习
    项目介绍:你一定听说过梵高,那是以为伟大的艺术家,如果当你的朋友在津津乐道他的画时,你顺手拍了一张照片,然后敲了几行代码就把照片变成梵高的画风,是不是想想都觉得很激动。那么一定不要错过此项目。此项目是一款基于tensorflow的AI项目,把一张普通的图片经过处理,变成不同程度的抽象画。通过此项目可以理解tensorflow是如何工作如何跟机器学习模型结合的,而且目前tensorflow是一款AI非常流行的框架,不可错过。
    读书网信息抓取 类别:爬虫
    项目介绍:是一款爬虫类项目,从读书网爬取各类书籍,包括文学、科技、小说等,爬取信息包括作者、书名、内容以及章节等全部内容。再也不用因为找不到想读的书而烦恼,我们通过一个项目可以把所有感兴趣的书籍都保存到本地,使用了python的一款高性能异步爬虫框架scrapy。通过此项目的开发,使学员真正掌握实际工作中各种反爬虫的应对策略和爬虫技巧。
    技术点:scrapy、异步请求、MySQL、scrapy-redis分布式爬虫、代理池、验证码、云打码平台植入、requests库、xpath、bs4解析、下载器中间件等。
  • 课程优势

    1. 知识体系权威

    3年教学积累、百名Python工程师、上千家企业需求、万名Python学员就业信息反馈,整合出前沿、全面、实用的知识体系,为学员就业提供强有力的支撑。

    2. 贴合企业真实需求、企业前沿技术实时跟进

    企业合作部、就业部实时反馈企业最新需求,实时跟进企业前沿、真实的技术需求。

    3. 丢弃无用知识点,知识脉络更加清晰

    就像学英语,任何人都不会抱着英语词典学。零散无用的知识点当舍则舍,大纲更务实,绝不为“设计”大纲而设计大纲。

    4. 注重动手能力、培养能干活的“真”程序员

    模拟企业真实开发环境,每天布置不同的企业任务需求,老师监督、指导学员完成。第二天技术讲解及点评,学员对知识点及开发技巧有更深的理解、更多的收获。

    5. 金牌讲师全程面授、企业大牛带领项目研发

    重金聘请业内大牛讲师、名企项目经理、资深程序员坐镇,打造业内一流讲师团队。

    6. 全程Linux环境教学

    全程Linux环境,完全与企业同步,学员入职即可得心应手工作,不再为开发环境担忧。

    7. Web全栈

    HTML5+CSS+JS、JQery、Vue、Bootstra等丰富的前端技术,大力支持全栈开发,培养综合能力更强的“好程序员”。

    8. 爬虫课程全案例覆盖

    几十个爬虫案例全程教学。IP限制、验证码识别、加密解析、动态加载、Scrapy框架、分布式爬虫,更加具有实战性的爬虫课程。

    9. 数据分析+机器学习+深度学习

    numpy\scipy\pandas数据分析必备技能,人脸识别、图像识别、scikit-learn经典算法、深度学习、神经网络,使学员真正具备AI领域的工作能力。

    10. 就业保障

    入学签订就业保障协议,无法就业免费重学或退还学费。严格管控教学过程,各阶段考试不通过留级或劝退,保证学员就业期具备优秀的就业能力。
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