本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程（Beg
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
谈到人工智能（AI）算法，常见不外乎有两方面信息：铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
1、Python基础教程 本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实，特别是在最后几章，作
Python 越来越火爆，最近自己也在学习。整理下一些 Python 资料，和练手的项目。希望对你学习 Python 有所帮助。
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话，我可以从
掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。
最近有几个友友问我说有没有比较好玩的Python小项目来练手，于是我找了几个比较有意思的给他们，索性一起分享出来给大家，完成源码比较多，我都给大家放在了文章的后面部分。
导读 QuBranch与QuTrunk项目是启科量子发起的量子编程软件工具开发项目。QuBranch是以VS Code庞大的生态群为基础，专为量子编程开发的一种编程工具，支持Windows、Mac、Linux等操作系统和编辑、调试、量子模拟执行等功能，可为量子编程提供集成开发环境。QuTrunk是启科量子自主研发的量子编程框架，基于python提供量子编程API，对量子编程涉及到的基本概念做了代码层面的抽象封装和实现，主要为量子编程提供底层服务。为加速量子软件开发与实践进程，本文将简要介绍QuBranch与QuTrunk，并通过软件已开发功能进行量子算法运行演示。
我跟几位BATJ现职的CV算法工程师聊了聊学习路径的话题—— 学习CV要具备哪些基础？ CV算法工程师应当掌握哪些技能？ 01 学习CV要具备哪些基础 01 编程与数理基础 掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。 02 机器学习基础 了解线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习经典模型、能够基于Python语言上手机器学习算法实践。 03 深度学习基础 熟练卷积神经网络和循环神经网络、了解简单的Pytor
根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员，而且希望提高自己的技术水平，或者你想学习Python，那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。
软件目录结构规范 目标： 提高可读性； 提高可维护性； 常见结构 Demo/ |-- bin/ #存放项目的一些可执行文件 | |-- demo #可执行程序，启动demo调main.py | |-- demo/ #存放项目所有源码，源码中所有模块、包都在此处 | |-- tests/ #存放单元测试代码 | | |-- __init__.py | | |-- test_main.py | | | |-- __init__.py #空文件，有这个文件就是包，没有
包含：Python入门、最佳代码实践、Python面试指南、精选应用程序、算法与数据结构、推荐图书、代码风格规范，等等。
先来了解一下关于Tic Tac Toe游戏，其实Tic Tac Toe（井字棋）是一种简单而受欢迎的纸笔游戏，也被称为井字游戏。井字棋游戏是一个简单而又经典的二人对弈游戏，玩家和计算机轮流在一个3x3的棋盘上下棋，目标是将自己的棋子连成一条线，可以是水平、垂直或对角线。如果棋盘填满而无法形成连线，则游戏以平局结束。本文将使用Python语言来编写一个简单的Tic Tac Toe游戏，让大家可以在终端中玩这个经典的游戏。
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选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：Panda、黄小天 Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台，已被谷歌收购，参阅《业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle》。作为一个竞赛平台，Kaggle 对于初学者来说可能有些难度。毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验。为了帮助初学者入门 Kaggle，EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章，解答了一些初学者
这是本人宅在家里的第 4 周，代码不想看，技术文章不想读，都不能愉快学习了我还怎么当一个优秀的需求消化师呢？有没有什么轻松地方法来学习技术呢？想起了小时候金山打字通，玩着玩着就学会了打字，Bingo！#用游戏的方式来学习技术#，是时候找找 GitHub 上有哪些好玩的游戏项目来边玩边学了。
前言：你好，欢迎来到我的博客。我是一个热爱编程的人，特别喜欢用Python这门语言来创造一些有趣的图形项目。在这篇博客中，我将和你分享一些我用Python写的小的图形项目，包括它们的原理，代码和效果。我希望你能从中学到一些有用的知识，也能感受到编程的乐趣。如果你对我的项目有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，我会尽快回复你。让我们开始吧！
本系列教程是讲述Django框架的，如果你正在看本教程那么你应该对Django已经有了初步的了解，简而言之Django就是一个基于Python的Web开发框架。在学习Django之前最好有Python基础，如果没有Python基础但是有别的开发经验（例如Java、.NET）学习Django也是非常容易的。下面让我们开始经典的HelloWorld。
昨天在朋友圈里，看见有 Python 圈子里的朋友晒了张图，是其用 Python 技术兼职赚钱的接单记录，在了解详情后我大为震撼，竟然有人单靠 Python 爬虫做副业就能半个月赚 3W！ 可仔细想想，5 月已经过半，Python 爬虫接单的高潮期已经到来，各类甲方对爬虫服务的需求量其实已经很大了，给出的报酬也很丰厚，所以对掌握企业级爬虫技术的朋友来说，兼职接单月入 3W 似乎也简单。 当下各领域对爬虫服务的需求量虽说很大，但其对技术的要求可一点都不低，通常高价值的爬虫项目都需要攻破各类反爬虫措施才能完成
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
又到了一年一度的抢票大战，本来就辛苦劳累了一年，想着可以早点订到票跟家里人团聚。所以有挺多的人，宁愿多花些钱去找黄牛买票。但今年各种抢票软件的横行，还有官方出的加速包，导致连黄牛都不敢保证能买到票。你无奈的只能一起加入抢票大军。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
当今人工智能方向越来越卷了，系统化学习能够让你高效的利用时间，达到事半功倍的效果。今天给大家推荐10个优质原创公众号，助你在系统化学习的路上一臂之力。 小白学视觉 哈工大博士创建的公众号，专注于计算机视觉技术。每天更新技术讲解、招聘信息、论文解读等内容。博主出版《opencv 4快速入门》，已经加印十余次。 公众号开源了《Python视觉实现项目71讲》、《pytorch常用函数手册》等资料，关注公众号免费下载！ 点击上方名片可关注 深度学习与图网络 图神经网络你有了解过吗？深度学习与图网络公众号专注深度
Hi，大家好。 四月过半，Python 爬虫兼职接单高潮期已经到来，最近圈子里喜报频传，很多朋友都接到了大单，甚至有人靠 Python 爬虫做副业半个月就赚了 3W！ 进入四月以来，公众号后台每天都会收到近百条关于爬虫技术变现与爬虫技术进阶的问题留言。可以看出，大家对爬虫高效进阶与极速变现方案的需求变得越来越迫切。 回复完留言之后，我意识到，虽然当下各类甲方对爬虫服务的需求很大，给出的报酬也很诱人，但大部分人的技术却无法满足兼职需求，破不了反爬虫措施，接不了高价值的单。 结合多年爬虫项目接单经验，这里给想
导读：马云说996是“修来的福报”；刘强东给你讲了“地板闹钟的故事”；李国庆认为“管理者提高决策科学性比员工加班更有价值”；经济学家林采宜直接怼马云，说“996是一种洗脑文化”。
QuTrunk 项目是启科量子在量子计算软件研发项目之一，以研发量子编程框架软件为主，主要为量子编程开发提供通用的软件环境。量子计算领域中，量子计算编程软件体系可大致分为硬件、汇编语言、量子线路、量子算法、全栈库、量子通用语言等六个环节。其中 QuTrunk 软件属于量子线路环节。目前量子编程框架 QuTrunk 以 QuSprout 作为后端。QuSprout 也是启科量子自研的一款基于经典计算资源的量子计算模拟软件，支持支持多线程、多节点、GPU 加速，也可预安装在 QuBox 中。
根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。
在Python2版本中编写类时，默认不加载object。那加载object和不加载object的区别在哪里呢？
Python是一门高级编程语言，而且Python语言适合零基础人员学习，也是初学者的首选。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/192633890
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
本文简单对比了一下目前Python中几个常用驱动的性能，包括mysql-connector、mysqlclient和pymysql，三者均遵循Python数据库API规范v2.0 (PEP 249)。
不想做低级码农，不想成为前端抠图达人或是后台「增删改查」小王子？那你可能需要好好复习下算法与数据结构。
首先，在学习之前一定会考虑一个问题——Python版本选择 对于编程零基础的人来说，选择Python3。 1、学习基础知识 首先，Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言。建议从下面
本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。
网上有很多书籍，但是有的太过老旧，使用的是已经弃用的Python2版本；有的写得太过繁琐，缺少实用性。我从高分图书中筛选了下面这些优秀的Python书籍，推荐给大家。
项目地址：https://github.com/GokuMohandas/practicalAI
AI Studio 是百度推出的一站式开发平台：一个囊括了 AI 教程、代码环境、算法算力、数据集，并提供免费的在线云计算的一体化编程环境。用户不必纠结于复杂的环境配置和繁琐的扩展包搜寻，只要打开浏览器输入 aistudio.baidu.com，就可以在 AI Studio 开展深度学习项之旅。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
先来了解一下24点游戏，其实24 点游戏就是在给定四个数字，通过加、减、乘、除的运算，将这四个数字组合成结果为 24 的表达式。玩家需要运用自己的数学知识和逻辑思维，灵活运用运算符和数字的组合，找到正确的解法。
机器学习技术类书单推荐，共11本： 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习
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