Python语言在近几年的上升趋势非常明显，语言生态也越来越健全，在Web开发、大数据开发、人工智能开发（机器学习、计算机视觉等）、嵌入式开发和各种后端开发等领域都有普遍的应用，随着大数据和人工智能的不断发展，未来Python的发展空间将非常值得期待。
本文是作者在录制课程《Python全栈工程师魔鬼训练营》时，花费大量时间和精力整理出来的内容，历时近半年时间。在和学员的上万次互动过程中，发现Python初学者所面临的最大问题就是***知识结构的体系化和结构化***，针对这种情况，作者把该部分内容作为一个单独的专题系列，分享给大家，希望能够对大家系统性的学习Python基础知识有所裨益。
{/collapse-item} {collapse-item label="java知识结构图1"}
“读一本好书，就是和许多高尚的人谈话。” ——歌德 数据科学实战（DoingDataScience）读后感，一句话描述，最大的收获就是： 明白了数据科学工作流程，清楚了数据科学知识体系，感受了数据科
比如，安全媒体平台上的文章质量也在提高。那些对自己多少有要求的人来说，还是会长点心积累自己的。
最近在阅读Bob大叔的新书——《Clean Architecture》（需要的同学可以在公众号后台回复数字1获取），感觉字字珠玑，值得反复阅读&品味。关于系统设计这块，准备把相关的几本书都集中翻阅下，包括《领域驱动设计》、《实现领域驱动设计》、《敏捷软件开发：原则、模式与实践》、《企业应用架构模式》等，经过这轮的学习，再结合这两年的项目经验，应该可以抽象出一些个人的心得。
近来许多学生和已经入职工作的知友们，纷纷以私信的形式来询问我到底电气工程师需要哪些知识。我没法给出电网工作的知识结构，但对于本专业的知识结构倒是略知一二。 以下给出一些个人看法： 我在ABB低压成套的工作岗位上先后从事过三个职务：第一个是职务是开关柜设计工程师，第二个职务是0.4kV和10kV电力监控系统设计工程师，第三个职务是技术支持工程师。以下谈谈这三个工作岗位所需要的知识结构。 第一个岗位：开关柜设计工程师 在这个岗位上，主业是设计ABB的MNS3.0低压开关柜，因此对MNS3.0低压开
来源：专知本文为教程，建议阅读5分钟我们研究了从大量非结构化文本语料库中挖掘事实知识结构(例如，实体及其关系)的原则和方法。 现实世界的数据虽然庞大，但在很大程度上是非结构化的，以自然语言文本的形式存在。从大量的文本数据中挖掘结构，而不需要大量的人工注释和标记，这是一个挑战，但也是非常理想的。在这本书中，我们研究了从大量非结构化文本语料库中挖掘事实知识结构(例如，实体及其关系)的原则和方法。与许多现有的结构提取方法不同，现有的方法严重依赖于人工注释数据进行模型训练，我们的轻工作量方法利用存储在外部知识库中
早在2018年和2019年，SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”，“深度学习算法地图”，对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结，帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万，有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里，我们将对机器学习的数学知识进行总结，画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大，因此我们分成了整体知识结构图，以及每门课的知识结构图。
R首次封王，几乎占据半壁江山；Python快速成长中；Excel小幅收缩，守住前五；SAS、SPSS、Matlab传统分析工具有固定用户群，守住自己的阵地；从调查家结果看绝大部分数据科学家使用不止一种
很多时候我们还是比较强调方法论的，之所以强调是希望对方具备看透事物表象的能力，找到底层的本质或是原则。更好的一种成长是这种方法论每隔半年、一年是有个正向的迭代的。但有的时候我们过多提炼方法论，有可能出现路径依赖的问题。
1977年，美国计算机科学家费根鲍姆正式命名知识工程，他曾于1994年获得图灵奖，被誉为专家系统之父，知识工程奠基人。知识工程是自上而下的，并严重依赖专家干预。知识工程的基本目标就是把专家的知识赋予机器，利用机器解决问题。
我相信所有的人基本都会有刚开始入门学习某门语言的时候，比如 Python、JS、Java、Go、Scala，所有人一开始都会被 Hello World ！吸引，毕竟这是踏入新世界的第一步呀，但很多人到了这一步就觉得自己学会了，就停下来了。但是接下来，就不知道该干点啥了，所有的东西也是一问三不知。
近日来，有幸和国内不同行业的CIO(医疗、教育、互联网、金融等)交流了大数据的看法，听了听他们一线用户对于大数据的理解，总体来看他们对于大数据本身充满了积极的热情，并且对于大数据有着深刻的认知包括对于大数据技术、产品以及“瓶颈”，虽然现阶段这些行业企业开展大数据仍然存在一定的阻力，但这些行业CIO普遍看好大数据以及其未来行业的发展。 大数据行业前景以及发展不做过多的阐述，从大数据的应用现状来看，现在不论哪个行业企业在开展大数据时有许多问题待解决比如如何打通并且获得基于企业内部数据之外的互联网数
最近在论坛上闲逛的时候，我发现了一些相当不错的python脚本编程的文章。不过，这些文章也有它们的局限性，因为它们更多的是在介绍一些基础的语法，而不是关于无比热门的各种第三方模块以及其他各种有趣的技术，所以，我决定着手编写一套覆盖面更广的教程。 为什么用python？ python既简单又好用。Python是脚本语言，这也意味着它不需要被编译，而是仅仅需要一个解释器就可以被执行。 相对于其他脚本语言来说，python的语法规则是比较容易学的，学习周期短。这使得python成为了很多对程序设计有兴趣的人的入门
而基于这些数据的分析，可以挖掘到非常多有价值的信息，这些信息正在成为大多数企业业务增长、迭代更新的关键。
最近想搞一点好玩的事情（技术），今天打算做一个小程序：一键查询明星个人信息。（从数据抓取到知识图谱展示，全程代码完成原创，不涉及调用api包）
在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式，你虽然不需要掌握所有的这些知识，但是有一些速查表在你的学习中是非常重要的。学习大数据包括对统计学、数学、编程知识（尤其是R、python、SQL）等知识的理解，还需要理解业务来驱动决策。这些表单也许能给你一些帮助。 Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎，同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序，它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然，Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法。 Pyth
以下是我个人的一些看法，有不同意见欢迎积极的留言交流。 ------------------ 对我们来说，进行翻转课堂是一个极大的挑战，从我目前知识来说，有如下几方面： 1 思维革新。这应该是最大的挑战。翻转课堂是对传统教学的颠覆，从习惯了传统教学的老教师和从传统教育走过来的新教师（尤其很多新教师对很多教育教学概念懵懵懂懂）这都是很大的挑战，因为这要跳出舒适区，意味着变革（关于变革的理论，稍后我会写一个专题）。 2 教学手段传统的ppt+板书的教学手段，会成为翻转的支撑，甚至学生都要求掌握这些技能。而翻转课
从上面的英文解释可以看出Learn主要指的是获取知识或者技能的结果，而Study主要指阅读，记忆，去学校来达到获取知识的各种形式。所以从书名就可以猜测的作者的本意我们应该如何多获取一些知识和技能，少在意一点学习的形式。因此我更愿意用这本书里面的学习方法论名称“整体性学习”来作为书名 本书的作者叫做Scott Yang，是一个我们经常说的学霸，在他看来只要拥有了一个学习的技能，那么获得知识就是一个很容易的事情。在当今这个知识爆炸的时代，我们发现知识的边界越来越模糊，各种新知识，新技能层出不穷，想要跟上时代的脚步我们就需要不停的获取知识和技能，那么这本书就是帮我们在砍柴之前磨刀的。
你我都身处信息大爆炸的时代，这是一个伟大的时代。 自秦一统天下以来，2000余年从未有普通人能像我们这代人一样，能够这样随心所欲的接触我们想要接触的任何知识。 例如我这个公众号的主题是“前端开发”，如果你想了解这方面的知识。你可以马上在网上百度一下“WEB前端开发”，立刻就能搜到275万多条信息，就算这里有一半是无效的垃圾信息，应该还剩130多万条呢。这130多万条信息足可以写成几本大书了，难道还不够学会前端开发吗！ 可是我们每个人的感觉都是，学习前端变的更困难了。为什么会这样？ 我们都知道，任何一种东西一
随着信息时代的到来，知识管理越来越受到人们的关注。XMind作为一种思维导图软件，在知识管理中扮演了重要的角色。因此，本文旨在研究XMind软件在知识管理中的应用，并探讨其优缺点及其未来发展方向。
数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：
如果你找一个熟悉的朋友给你推荐书单，他会倾向于越短越好，因为他想把他知道的最好的推荐给你，让你少花时间在不重要的事情上。
2018年初开始从事线上课程的开发，陆续开发了几门课程，《人工智能产品经理最佳实践》《知识图谱实战开发完全剖析》和《智能对话机器人实战开发完全剖析》，其中每一个专题都是自己对于这个新兴领域的探索和实践经验的总结。课程制作的过程，同时也是一个学习和反复思考、再学习的过程。有着近20年的一线IT行业技术、产品研发、设计经验的沉淀，尤其是方法论方面总结和沉淀，对于自己快速掌握新兴领域的知识，起到了至关重要的作用；通过提供面向学员的咨询和答疑，过程中，更是获益良多。总结自身过往的学习经验和与学员交流过程中发现的共性问题，面向不同人群：菜鸟小白、半路行者、转型老兵，总结出了关于未知技术领域学习的几点经验，分享在这里。本文算是第一篇：作为菜鸟小白，你应该如何学习一个未知的技术领域？
在我SINE安全对客户网站进行逻辑漏洞检测的时候，逻辑漏洞就是指由于程序结构输入管理不紧，造成程序代码不能够 正常解决或错误处理，一般发生在新用户注册、找回密码、信息内容查询、网上交易结算额度等。我将全部逻辑漏洞的现象分成前端开发和后端开发2个组成部分，整体构思全部都是先检测前端开发再检测后端开发。在我解读中实际上便是能提升标准限定的便是漏洞【像无法更改的，利用抓包就能够更改了】。
导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图:
从技术角度来看，AI代理是一个旨在代表用户或其他程序自主或半自主执行任务的软件实体。这些代理利用人工智能进行决策、采取行动，并与其环境或其他系统互动。
话说，昨天我终于申请了一个ChatGPT的账号，完之后，就玩儿嗨了嘛，问东问西地，简直停不下来。
目录 先来聊聊什么是“人工智能”？ 对于机器学习，它又有哪些切实的用途呢？ 关于入门机器学习的一些建议&忠告 （1）不要试图掌握所有相关数学知识后再开始学习 （2）不要把深度学习作为入门第一课 （3）不要收集过多的资料 & 分辨资料的时效性 机器学习前期有哪些相关准备？ （1）硬件条件 （2）软件选择 写在最后 其实关于AI这个话题，在领域内我并不能算得上是精通，只能算是业余吧！因为我主要还是做Java开发，但是我还是非常希望能够和小伙伴们分享一下在人工智能这个领域到底应该如何正确的入门，少走弯路。希望想
CSIG--云与智慧产业事业群是负责推进公司云与产业互联网战略，依托云、AI等技术创新，打造智慧产业升级方案，探索用户与产业的创新互动，助力零售、医疗、教育、交通等产业数字化升级，同时协助企业更智能地服务用户，构建连接用户与商业的智能产业新生态。
本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
什么是小程序 小程序是微信推出的一种新的公众号的形态 不需要下载安装即可在微信中使用的应用 小程序、订阅号、服务号、企业号是并行的体系 📷 微信小程序在微信开发中的位置 📷 尽可能简单、高效的方式让开发者可以在微信中开发 具有原生 APP 体验的服务 📷 小程序为开发者提供了什么 为了方便以及限制开发者开发，微信自己定义了一系列的基础组件，就是视图层的组成单元（表单组件，媒体组件，导航等），组件自带一些功能与微信风格的样式，类似html标签。微信还提供了很多原生的微信api,用来调用微信内部提供的功能，以及
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
对于希望自学Python的同学在着手学习之前可以对自己的知识结构和未来的职业规划进行一次自我评估。如果评估结果良好，入门Python也就没有想象中那么难了。闲言少叙，切入正题!笔者认为，适合学习Python的同学应具备以下几种关键素质：
【新智元导读】前几天我们向大家推荐了自学成为 Data Scientist 在线课程系列，很多人纷纷收藏和分享。今天新智元再针对数学，为大家介绍几本书和相关资料。你或许没有强大的数学基础，你或许都还没
糖豆贴心提醒，本文阅读时间8分钟 大家好！今天可能是马哥教育成立以来，莎莎给大家透露内幕消息最多的一天！ 一次性给大家说了三件事，简直要累死我啦！ 你们可要仔细的看到底哟！ 第一件事： 自从上次莎莎给大家介绍了即将启用的郑州分中心，就不断地有人在问郑州分中心的事儿，还有人迫不及待跑去参观了呢~ 路痴同学别怕，莎莎给你打了美美的码哟 不过大家不要担心，经过莎莎的详细指导，最终路痴同学还是找到了我们的大楼，心愿得偿~ 今天莎莎就带着大家深入了解一下咱们郑州分中心的详细信息吧！ 上次给大家提过，郑州分中
【新智元导读】本文作者邓侃认为，机器阅读其实就是自然文本的结构化，而文本摘要和机器翻译在2016年的进展，昭示了机器阅读即将取得的突破。 机器阅读将是深度学习的下一个重大进展 回顾2016年，深度学习在应用领域取得了三个重大进展。 1. Google DeepMind 的 AlphaGo，战胜了人类顶级围棋高手。 2. Google Translate 上线，达到了与人类媲美的精度。 3. Tesla 的 AutoPilot 投入使用，让自动导航成为大众使用的日常工具。 展望2017年，深度学习在应用领域将
技术人员到了一定阶段总会考虑一个问题，当有一天我不做技术了，或者说不能做技术了，我能做什么？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
