Python入门训练营在线试听第一章第三节：02_Python环境安装(2) 《Python入门（初级）学习班第一期》第一周任务 请大家在学习完第一周的课程后，完成以下任务，并反馈学习情况，和任务完成
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程，并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上，十年的时间一直是徐徐上升，最近大数据的兴起，Python作为数据挖掘编程语言备
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：最佳实践，又名 best-practices，是 GitHub 常见的项目名，也是本周 Trending 关键词。25 年 Python 开发经验的 David Beazley 撰写的 practical-python 开局并获得了超 1k 的 star，而老项目 Node.js 最佳实践在六月也开启了更新模式，持续更新 Node.js 性能实践篇。卡内基梅隆大学开源的 Penrose 一个可将复杂的数学符号转换为各种风格的简单图表的项目无疑是数据图表的最佳实践
导读 希望这篇学习路线图对你学习数据科学有帮助，需要说明的是国内本文中所说的数据科学家在国内一般称为数据分析师或者数据挖掘师，尽管称谓不同，但文章的路线图仍可作为学习指南供需要的同学参考。 如果你对英文不是很擅长，也可以到PPV课大数据学习社区获取相关的中文课程和学习指南。关于如何成为一名数据科学家，如果你有自己的学习路线图，希望你能乐意与我分享。 好了，现在就开启你的洪荒之力，和我们一起踏上数据科学的神奇之旅吧！ 为什么要写这篇学习路线呢？ 在AnalyticsVidhya上的众多资源中，学习路线图
推荐以新版本的软件进行学习，具体参考课程说明：http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/56277495
这是一份五个月（20个星期）学习计算机科学的经验贴，希望帮助你跟我一样从入门到精通。
如果你想自学，网络是一个非常好的地方，这里有太多的资源，有大神 Devendra Desale就挑选出了网络公开课中优秀的数据科学课程推荐给大家。 关于这些课程的指导方针： 你需要考虑到需要的条件，决定所需的学时和持续时间看是否适合自己。 所有课程是基于有统计学背景的假设上。 有些课程中需要编程语言或者软件工具当做工具。 The Analytics Edge (麻省理工学院) 水平: Beginners-Expert 学时: 10 - 15小时/周 状态: Archived 持续时间: 12周 需要的条
广泛被应用的数据分析：谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的电脑爱好者。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，
职场人学习Python语言应该立足自身的岗位任务来制定学习路线，这样不仅会有一个较好的应用场景，也会在一定程度上提升岗位附加值，从而促进自身的岗位升级。在具体的学习过程中，可以按照以下三个阶段来学习Python：
Python，是唯一一个，我会写的语言！而数据挖掘学习小组，也选了Python。好开心！
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
① 我们用这段时间了解基本的概念：（SQL注入、XSS、上传、CSRF、一句话木马、常见的后台等：可以通过Google搜索获取资料）为之后的WEB渗透测试打下基础。 ② 查看一些论坛的一些Web渗透资料，学一学案例的思路，每一个站点都不一样，所以思路是主要的。 ③ 学会提问的艺术，如果遇到不懂得要善于提问。
Python的火热，刺激了市场的需求，在国内某知名互联网招聘网站上，Python开发工程师的年薪普遍在25万-50万之间，岗位数量多达数万。
编者按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（详细报道请看 AI 研习社此前文章 ：支持Python！Facebook开源预测工具Prophet。本文则详细介绍了 Prophet 的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多 Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么 Facehook 的 Prophet 在这一领域又有什么优势呢？ Prophet 在进行预测，其后
开源优测的老粉丝应该很清楚，我已经很久没更新了，进入2024年，计划更新两个方向：
在参加数据挖掘学习小组之前，居士做了一个调查：每周能投入在学习上的时间是多少。我记得当时我选了3-5小时。我这是第六周了，可以说每周投入的时间都超过了这个数字。因为自己的数学基础本身比较差，对数据挖掘也是门外汉，每周的学习做起来都要查大量的资料，我觉得自己找资料的时间都不止3小时，而作业时间也不只2小时，加在一起绝对超过了5小时。 不过，正是因为学起来有困难，我认为才有学习的必要。如果是学一些gis类的东西，结合自己的经验应该会容易很多，但这次要学的不是gis，是数据挖掘，是我为了提升自己的能力自己选的方向。为了学好这些知识，除了每周发起者写的一些学习内容与要求，我自己也买了一些机器学习的书籍在看，总之，为了遇见更好的自己，加油吧！
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
摘要：如何优雅地夸一个程序员呢？vscode-rainbow-fart 作为一个彩虹屁的项目，深得程序员心，能在你编程时疯狂称赞你的除了你自己，还有它。除了鼓励之外，Super Linte 是官方出品的旨在保证代码和文档一致性的工具，有了它，你可以更优雅地进行编程。说完优雅编程，来说下优雅使用 k8s，那就不得不提 Lens，一个专业管理 k8s 工具。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending，选项标准：新发布 | 实用 | 有趣，根据项目 release 时间分类
AI科技评论按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（。本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么Facehook的Prophet在这一领域又有什么优势呢？ Prophet在进行预测，其后端系统是一个概率程序语言Stan，这代表Prophet能发挥出很多贝叶斯算法的优势，比如说： 使模型
知乎网友“婷小婷”见此话题，特意跑去问了国防七子某航电子信息工程的同学，得到了这样的评价：
来源：量子位（ID：QbitAI） 本文约2200字，建议阅读8分钟 还不许调用第三方库。 太难了！太难了！ 清华电子系，只学3节Python课，然后……然后…… 就直接要求“手撸”一个AI算法！ 就这样，清华再一次因为难，冲上了知乎热榜。 这作业有多难？ 先来聊聊这个作业的背景。 根据清华计算机系00后本科生、知乎用户“孙恒”的介绍： 这门Python课，是在清华电子系大一《计算机程序设计基础(2)》附带的小学期中进行。 课程的时间一共是2周。 其中，会抽出一周的时间来上3节Python课
随着科技和数据科学的迅速发展，我们可以获取到大量关于地球的数据，这些数据包含了丰富的信息，涉及地理、气候、环境等方方面面。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言，为我们提供了处理地球数据的优秀工具和技术。在本文中，我们将探索一道关于地球数据的Python程序练习题，通过实践和应用，发现Python编程的魅力。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 文末留言送书！ 我们在上学的时候，都会希望能拥有一本学霸笔记，这样能让学习变得事半功倍。要是学霸还顺带帮你押了题，那简直如有神助！ 现在强化学习越来越热，作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。同时，强化学习对应的岗位高薪、前景广阔，吸引了许多人学习。 但是，是强化学习的学习门槛很高，光入门就特别难。如果能有学霸的帮忙，那可就能事半功倍了！ 这本“蘑菇书”《Easy RL：强化学习教程》，就是一本很典型的“
时间：1周 环境的搭建 熟悉基本的虚拟机配置， Kali linux，centos，Windows实验虚拟机 自己搭建IIS和apache 部署php或者asp的网站 搭建Nginx反向代理网站 了解LAMP和LNMP的概念 时间：3周 熟悉渗透相关工具 熟悉AWVS、sqlmap、Burp、nessus、chopper、nmap、Appscan、Msf等相关工具的使用。 了解该类工具的用途和使用场景，先用软件名字Google/SecWiki； 下载无后们版的这些软件进行安装； 学习并进行使用，具体教材可
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 主要学习内容包括四大部分： Python工作环境及基础语法知识了解(包括正则
【新智元导读】程序员 Per Harald Borgen 在 Medium 刊文，介绍了他在一年的时间里，从入门到掌握机器学习的历程。Borgen 表示，即使没有博士学位和高深的数学造诣也能掌握机器学习。这一点相信对不少人都挺有吸引力和启发。不过，博士学位或许真的并非必须，但要掌握机器学习，学再多的数学也不会嫌多。下面就来看 Borgen 不脱产，从菜鸟变熟手提升业绩的故事。 第一步：Hacker News 和 Udactiy Borgen 对机器学习的兴趣始于 2014 年。跟很多人一样，他最初是看到 H
2013年秋天，我开始学习Python。一个转了专业的程序员，干嘛30多岁还要去学一门新的编程语言呢？因为看到了痛点，学生的痛点。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 主要学习内容包括四大部分： Py
作为一个安全从业人员，我自知web安全的概念太过于宽泛，我本人了解的也并不够精深，还需要继续学习。
但数据叔真心希望，在这个以团圆为关键词的节日里，你能早点下班，跟家人一起过节。光说几句祝福的话好像诚意不够，数据叔再送一本书，愿你在新年开工之际提高姿势水平、提高效率，早早下班！（福利详情见文末）
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品，转载需授权 几乎每天都可以看到深度学习改变日常生活的新闻，比如： 深度学习算法能够像经验丰富的皮肤科医生一样诊断皮肤癌 亚马逊Go：深度学习和AI将改变零售 深度学习使无人驾驶汽车能够更好地发现行人 想了解这背后的故事吗？ 想掌握这些技术从而促进职业生涯的发展吗？ 我研究了 Class Central 的开源项目，从中整理出一份深度学习课程清单：其中 27 个在线课程（其中 12 个是完全免费的），课程
前几天在Python钻石流群有个叫【周凡】的粉丝问了Python列表的问题，如下图所示。
机器之心报道 机器之心编辑部 李宏毅、周博磊、李科浇等大咖老师亲笔推荐，Datawhale 开源的蘑菇书 EasyRL 强化学习教程终于有了第一版纸质书。 作为人工智能里最受关注的领域之一，强化学习的热度一直居高不下，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。但是，强化学习的学习难度也同样不低。 在学习强化学习的过程中，想必很多人都遇到过有无数资料却难以入门的问题。于是，非盈利性开源学习组织 Datawhale 发起了强化学习系列教程 ——easy-rl，希望自学的同时帮助更多学习者轻松入门
周老师这本书用来当教材确实不错，不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比，确实不够详细，但周老师的书广度上要更加广泛。
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
3.根据提示，在官网下载对应的CUDA版本，下载完成后进行安装（安装之前先卸载本地的旧版本）
导读：嗨，这位青年你好~不管生理年龄几何，戳进来看这篇至少说明你在内心还是将自己归类为「青年人」。今年的五四青年节有点特别，除了放假，今年刚好是五四运动100周年。
使用datetime 模块，先创建一个datetime对象，可以打印更多的日期格式。比如星期几，是（）年的第（）周。
以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中，吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
16年底我离开数通，之后入职南建，在南建工作半年后我再次离职，接着到深圳参加CDA举办的数据分析脱产班学习。如今回想起来，目前看来我的选择是正确的。
昨天推送了一篇《来自Kenneth Reitz大神的建议：避免不必要的面向对象编程》，文中K神的建议出自他发起和维护的开源项目，这也就是我们今天荐书的主角了。
还是利用房价模型的例子，增加了更多的特征，比如：房间楼层、房间数量、地理位置等，构成了一个含有多个变量的模型
4.1 为进一步了解体会机器学习的流程，实践了两个微型精简项目（关于sklear提供的数据集iris）
“人生苦短，我用Python”。这句戏言真实反映了Python语言的江湖地位。那么，要快速上手和进阶Python编程，有什么好途径呢？我推荐游戏开发。
安妮 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 全民雅思正渐渐远去，听说现在全民和全民的补习班已经开始热情拥抱Python了。 这种高级编程语言，相比前编程明星C++和Java等更简单易操
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照例（高速发展的一年）还是发一下今年的书单。不过，和去年的相比已经去除了非IT类书籍。 大体还是四个方向吧： 架构 前端 数据 工程实践 然后就是书单了。。 前端 《WebComponent实战:探索PolymerJS、MozillaBrick、Bosonic与ReactJS框架》 《DOM启蒙》 《Polymer:面向未来的Web组件开发》 《响应式Web设计性能优化》 《Backbone.js应用程序开发》 《O'Reilly:基于MVC的JavaScriptWeb富应用开发》 《JavaScript框
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