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      • 課程大綱
      • 項目展示
      • 課程優勢
      • 01

        Python基礎[基礎入門]

        02

        Web前端[6K-9K/月]

        03

        Linux和數據庫[10K-15K/月]

        04

        Web后端Django[12K-18K/月]

        05

        Web后端Flask[15K-30K/月]

        06

        爬蟲階段[16K-25K/月]

        07

        Python機器學習[18K-30K/月]
        1.1:
        開班典禮
        1.2:
        數據的存儲

        - 1.2.1 Python概述

        - 1.2.2 進制以及進制轉換

        - 1.2.3 原碼、反碼、補碼

        - 1.2.4 第一個Python程序

        - 1.2.5 終端讀取與打印

        1.3:
        運算符與表達式

        - 1.3.1 關鍵字和標識符

        - 1.3.2 python數據類型

        - 1.3.3 運算符

        - 1.3.4 條件控制語句(if…else…)

        1.4:
        循環

        - 1.4.1 循環語句之while

        - 1.4.2 循環語句之for

        - 1.4.3 break與continue語句

        1.5:
        基礎數據結構1

        - 1.5.1 Number與數學函數操作

        - 1.5.2 * String(查找,替換,下標索引)

        - 1.5.3 練習

        2.1:
        基礎數據結構2

        - 2.1.1 *列表(常用)

        - 2.1.2 *元組

        - 2.1.3 *字典(常用)

        - 2.1.4 set集合

        - 2.1.5 *迭代器與生成器(常用)

        2.2:
        函數1

        - 2.2.1 函數概述

        - 2.2.2 函數的調用

        - 2.2.3 簡單函數的定義

        - 2.2.4 函數的返回值

        - 2.2.5 傳遞參數

        2.3:
        函數2

        - 2.3.1 關鍵字參數

        - 2.3.2 默認參數

        - 2.3.3 不定長參數

        - 2.3.4 匿名函數

        - 2.3.5 *裝飾器

        - 2.3.6 *偏函數

        - 2.3.7 回調函數

        2.4:
        函數3

        - 2.4.1 變量的作用域

        - 2.4.2 遞歸函數

        - 2.4.3 目錄遍歷

        - 2.4.4 遞歸遍歷目錄

        - 2.4.5 棧模擬遞歸遍歷目錄(深度遍歷)

        - 2.4.6 隊列模擬遞歸遍歷目錄(廣度遍歷)

        - 拓展 os模塊

        2.5:
        模塊

        - 2.5.1 模塊概述

        - 2.5.2 使用標準庫中的模塊

        - 2.5.3 使用自定義模塊

        - 2.5.4 name屬性

        - 2.5.5 包的概述

        - 2.5.6 安裝第三方模塊

        - 2.5.7 virtualenv與時間相關模塊(time、datetime、calendar)

        3.1:
        面向對象編程

        - 3.1.1 面向對象思想

        - 3.1.2 類與對象

        - 3.1.3 類的方法與屬性

        - 3.1.4 構造函數與析構函數

        - 3.1.5 self的使用

        - 3.1.6 重寫__repr__與__str__函數

        - 3.1.7 訪問限制

        3.2:
        繼承、封裝、多態

        - 3.2.1 單繼承的實現

        - 3.2.2 多繼承的實現

        - 3.2.3 函數重寫

        - 3.2.4 人開槍射擊子彈小案例

        - 3.2.5 多態

        - 3.2.6 對象屬性與類屬性

        - 3.2.7 類方法與靜態方法

        3.3:
        面向對象高階

        - 3.3.1 動態添加屬性方法

        - 3.3.2 @property

        - 3.3.3 運算符重載

        - 3.3.4 發郵件與發短信

        - 練習 銀行自動提款機系統實戰

        3.4:
        文件操作與異常處理

        - 3.4.1 StringIO 與BytesIO

        - 3.4.2 文件的管理操作

        - 3.4.3 文件讀寫(csv、txt)操作

        - 3.4.4 異常處理

        3.5:
        項目實戰

        - 3.5.1 英漢詞典

        - 3.5.2 歌詞解析器

        4.1:
        項目講解

        - 講解歌詞解析器,講解面向對象程序

        4.2:
        高階函數與測試

        - 4.2.1 python2與python3的區別

        - 4.2.2 高階函數map與reduce

        - 4.2.3 高階函數 filter

        - 4.2.4 高階函數 sorted

        - 4.2.5 調試(打印、斷言、logging、pdb)

        - 4.2.6 單元測試

        - 4.2.7 文檔測試

        4.3:
        排列組合與正則表達

        - 4.3.1 破解密碼(排列、組合、排列組合)

        - 4.3.2 正則表達

        4.4:
        網絡編程

        - 4.4.1 TCP/IP簡介

        - 4.4.2 TCP編程

        - 4.4.3 UDP編程

        4.5:
        復習+考試
        1.1:
        HTML5的標簽

        - 1.1.1 前端與后端

        - 1.1.2 標簽與解釋器(瀏覽器)

        - 1.1.3 網頁的基本結構

        - 1.1.4 常用標簽

        1.2:
        HTML5交互與表格

        - 1.2.1 表格標簽

        - 1.2.2 表單標簽

        - 1.2.3 無意標簽

        1.3:
        CSS

        - 1.3.1 耦合、復用與樣式

        - 1.3.2 引入CSS的方式

        1.4:
        CSS-續

        - 1.4.1 選擇器(七種)

        - 1.4.2 CSS屬性

        1.5:
        JS初步

        - 1.5.1 JS基本語法

        2.1:
        Dom操作

        - 2.1.1 Dom與事件

        - 2.1.2 選項卡項目

        2.2:
        JQuery初步

        - 2.2.1 框架的作用

        - 2.2.2 Jquery框架的意義

        - 2.2.3 Jquery框架的基本使用

        - 2.2.4 定時器

        2.3:
        Jquery制作動畫

        - 2.3.1 平移

        - 2.3.2 旋轉

        - 2.3.3 縮放

        - 2.3.4 漸變

        - 2.3.5 動畫的疊加

        2.4:
        Ajax

        - 2.4.1 Ajax的作用

        - 2.4.2 Ajax基本用法

        1.1:
        Linux操作系統

        - 1.1.1 什么是操作系統?

        - 1.1.2 常見操作系統

        - 1.1.3 操作系統發展歷史

        - 1.1.4 系統的使用

        - 1.1.5 Linux版本

        - 1.1.6 Linux應用領域

        - 1.1.7 虛擬機與Vmware的安裝

        - 1.1.8 Linux版本與Ubuntu 16.04

        - 1.1.9 配置自己的Linux系統

        - 1.1.10 編程IDE的安裝

        - 1.1.11 apt-get安裝軟件包

        1.2:
        文件系統與用戶管理

        - 1.2.1 目錄訪問

        - 1.2.2 文件與目錄的管理

        - 1.2.3 文件的權限

        - 1.2.4 用戶管理

        1.3:
        文本操作命令

        - 1.3.1 文本命令

        - 1.3.2 文本編輯器Vi/Vim

        1.4:
        網路命令、進程管理與服務配置

        - 1.4.1 網絡管理命令

        - 1.4.2 系統目錄

        - 1.4.3 重要系統文件

        - 1.4.4 設置開機啟動與登陸啟動

        - 1.4.5 Ip配置

        - 1.4.6 服務的啟動停止

        - 1.4.7 防火墻配置

        1.5:
        Shell編程與bash、源文件編譯

        - 1.5.1 基礎IO操作

        - 1.5.2 流程控制

        - 1.5.3 定義變量與環境變量

        - 1.5.4 腳本傳參

        - 1.5.5 定時任務

        - 1.5.6 定時系統操作

        2.1:
        版本控制

        - 2.1.1 Git的安裝與配置

        - 2.1.2 GitHub的注冊與使用

        - 2.1.3 Clone與Fork

        - 2.1.4 Git常用命令

        - 2.1.5 標簽、分支與源

        - 2.1.6 多人協作開發c

        2.2:
        MySQL基本使用

        - 2.2.1 MySQL的安裝

        - 2.2.2 MySQL簡介

        - 2.2.3 MySQL基本命令腳本

        - 2.2.4 MySQL與Python的交互

        2.3:
        MongoDB的基本使用

        - 2.3.1 MongoDB安裝

        - 2.3.2 MongoDB的基本操作

        2.4:
        Redis的基本使用

        - 2.4.1 Redis安裝

        - 2.4.2 Redis的基本操作

        - 2.4.3 Redis的數據類型

        - 2.4.4 Redis的備份與恢復

        1.1:
        HelloDjango

        - 1.1.1 BS/CS,MVC/MTV

        - 1.1.2 Django請求流程

        - 1.1.3 Admin管理

        1.2:
        Models

        - 1.2.1 ORM

        - 1.2.2 模型字段屬性

        - 1.2.3 CRUD

        - 1.2.4 聚合函數,F,Q對象

        1.3:
        Models & Templates

        - 1.3.1 模型對應關系

        - 1.3.2 模板加載

        - 1.3.3 靜態資源

        - 1.3.4 模板語法

        1.4:
        Views

        - 1.4.1 路由規則

        - 1.4.2 反向解析

        - 1.4.3 請求與響應

        1.5:
        Views

        - 1.5.1 會話技術cookie,token,session

        - 1.5.2 文件上傳

        2.1:
        Advanced01

        - 2.1.1 驗證碼

        - 2.1.2 分頁器

        - 2.1.3 類視圖

        - 2.1.4 中間件

        2.2:
        Advanced02

        - 2.2.1 日志

        - 2.2.2 緩存

        - 2.2.3 信號

        - 2.2.4 Cerlery

        2.3:
        Advanced03

        - 2.3.1 用戶權限,用戶角色

        2.4:
        RESTful01

        - 2.4.1 REST 概念

        - 2.4.2 HelloREST

        - 2.4.3 數據序列化

        - 2.4.4 請求與響應

        2.5:
        RESTful02

        - 2.5.1 視圖,轉換器

        - 2.5.2 關系,超鏈接

        - 2.5.3 認證和權限

        3.1:
        Program

        - 3.1.1 項目開發流程

        - 3.1.2 項目設計

        - 3.1.3 項目基礎框架搭建

        3.2:
        項目上線

        - 3.5.1 Nginx安裝

        - 3.5.2 Nginx配置

        - 3.5.3 項目上線

        1.1:
        HelloFlask

        - 1.1.1 Flask介紹

        - 1.1.2 Flask請求

        - 1.1.3 Flask MTV拆分

        - 1.1.4 Flask-Script

        1.2:
        Views

        - 1.2.1 Flask-Blueprint

        - 1.2.2 路由規則

        - 1.2.3 錯誤處理

        - 1.2.4 請求與響應

        - 1.2.5 會話技術cookie,token,session

        1.3:
        Templates & Models

        - 1.3.1 靜態資源

        - 1.3.2 模板加載

        - 1.3.3 模板語法

        - 1.3.4 ORM

        - 1.3.5 Flask-SQLAlchemy

        1.4:
        Modesl

        - 1.4.1 Flask-Migrate

        - 1.4.2 CRUD

        - 1.4.3 模型關系

        - 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

        - 2.1.1 需求分析

        - 2.1.2 項目設計

        - 2.1.3 基礎框架搭建

        - 2.1.4 建模

        2.5:
        項目部署
        1.1:
        多線程原理

        - 1.1.1 同步與異步

        - 1.1.2 串聯與并發

        - 1.1.3 線程

        - 1.1.4 開辟一個線程

        - 1.1.5 線程安全與線程鎖

        - 1.1.6 多線程隊列

        1.2:
        協程

        - 1.2.1 線程的局限

        - 1.2.2 協程的定義與原理

        - 1.2.3 協程的實現

        1.3:
        爬蟲的概念及相關工具

        - 1.3.1 爬蟲的概念及作用

        - 1.3.2 HTTP協議原理

        - 1.3.3 TCP編程

        - 1.3.4 UDP編程

        - 1.3.5 工具的安裝、使用

        - 1.3.6 W3C標準

        - 1.3.7 抓包工具Fiddler的使用

        1.4:
        python http libs

        - 1.4.1 urllib的使用、示例

        - 1.4.2 urlib3實現GET請求與POST請求

        - 1.4.3 requests庫的使用

        - 1.4.4 bs4庫的使用

        - 1.4.6 Ajax動態頁面數據

        - 1.4.7 模擬登陸

        1.5:
        爬蟲實戰

        - 1.5.1 使用requests編寫一個簡單爬蟲

        - 1.5.2 改造requests爬蟲為多線程版

        - 1.5.3 利用redis改造多線程版爬蟲至分布式

        2.1:
        網站數據解析

        - 2.1.1 BeautifullSoup安裝與使用

        - 2.1.2 XPath解析

        - 2.1.3 正則表達式解析數據

        - 2.1.4 JSON與CSV

        2.2:
        動態網頁抓取

        - 2.2.1 Selenium 說明及簡單實例

        - 2.2.2 Selenium 突破網站登錄

        - 2.2.3 Selenium 實現動態頁面數據爬取

        2.3:
        Web端協議分析

        - 2.3.1 requests庫詳解

        - 2.3.2 POST分析

        - 2.3.3 IP代理

        - 2.3.4 Cookie登錄

        - 2.3.5 傳統驗證碼識別

        - 2.3.6 人工打碼

        - 2.3.7 滑動驗證碼識別

        2.4:
        scrapy框架

        - 2.4.1 scrapy安裝

        - 2.4.2 創建項目

        - 2.4.3 創建spider文件,編寫parse方法

        - 2.4.4 scrapy子命令

        - 2.4.5 運行scrapy爬蟲程序

        2.5:
        scrapy框架

        - 2.5.1 命令行傳遞參數

        - 2.5.2 進一步解析二級頁面

        - 2.5.3 parse方法之前傳遞參數

        - 2.5.4 導出json、csv格式的數據

        - 2.5.5 scrapy爬蟲的狀態保存

        3.1:
        scrapy框架

        - 3.1.1 item的定義

        - 3.1.2 item的使用

        - 3.1.3 pipeline的使用

        - 3.1.4 使用pipeline將items存儲至MySQL

        - 3.1.5 scrapy整體架構

        3.2:
        scrapy框架

        - 3.2.2 downloader middleware

        - 3.2.3 使用downloader middleware實現IP代理池

        - 3.2.4 spider middleware

        - 3.2.5 scrapy插件

        3.3:
        scrapy框架進階課程

        - 3.3.1 Request和Response對象詳解

        - 3.3.2 下載中間件

        - 3.3.3 日志級別

        - 3.3.4 POST請求處理

        - 3.3.5 代理設置

        - 3.3.6 突破反爬措施

        3.4:
        scrapy框架進階課程

        - 3.4.1 UserAgent池

        - 3.4.2 禁用Cookies

        - 3.4.3 設置下載延時與自動限速

        - 3.4.4 代理IP池

        - 3.4.5 分布式下載器

        - 3.4.6 Tor代理

        3.5:
        分布式爬蟲

        - 3.5.1 Redis安裝與配置

        - 3.5.2 分布式爬蟲結構說明

        - 3.5.3 Scrapy-redis源碼分析

        - 3.5.4 創建簡單的分布式爬蟲

        - 3.5.5 分布式爬蟲實戰項目

        3.6:
        量化交易(周末分享)

        - 3.6.1 自動化交易理論

        - 3.6.2 Python量化交易框架

        1.1:
        jupyter入門

        - 1.1.1 jupyter軟件安裝

        - 1.1.2 jupyter入門

        - 1.1.3 numpy學習

        - 1.1.4 numpy廣播機制

        1.2:
        pandas

        - 1.2.1 pandas入門

        - 1.2.2 pandas-Series

        - 1.2.3 DataFrame

        1.3:
        pandas數據處理

        - 1.3.1 pandas數據丟失

        - 1.3.2 pandas多層級索引

        - 1.3.3 異常值檢查和過濾

        - 1.3.4 替換操作(replace\map\rename)

        - 1.3.5 數據匯總(級聯\合并)

        - 1.3.6 美國人口數據分析

        1.4:
        pandas數據處理

        - 1.4.1 數據分組

        - 1.4.2 透視表和交叉表

        - 1.4.3 pandas數據讀取

        - 1.4.4 高級數據聚合

        - 1.4.5 美國選舉政治獻金分析

        - 1.4.6 基于Pandas的人臉識別技術

        1.5:
        scipy

        - 1.5.1 傅里葉原理介紹

        - 1.5.2 登月圖片消噪

        - 1.5.3 scipy圖片處理

        - 1.5.4 積分

        - 1.5.5 二進制文件讀取

        2.1:
        matpoltlib

        - 2.1.1 數據可視化的概念

        - 2.1.2 可視化圖表的繪制

        - 2.1.3 動畫及交互渲染

        - 2.1.4 數據的合并與分組

        - 2.1.5 直方圖

        - 2.1.6 條形圖

        - 2.1.7 線型圖

        - 2.1.8 散點圖

        - 2.1.9 玫瑰圖

        - 2.1.10城市氣候與海洋關系分析

        2.2:
        機器學習基礎

        - 2.2.1 常用術語

        - 2.2.2 主要任務

        - 2.2.3 算法選擇

        - 2.2.4 機器學習程序的開發步驟

        - 2.2.5 經驗誤差與過擬合

        - 2.2.6 評估方法

        - 2.2.7 性能度量

        - 2.2.8 比較檢驗

        - 2.2.9偏差與方差

        2.3:
        KNN

        - 2.3.1 臨近算法

        - 2.3.2 預處理

        - 2.3.3 knn相關函數

        - 2.3.4電影類別分析

        - 2.3.5 KNN改進約會網站匹配效果

        - 2.3.6 手寫數字識別

        - 2.3.7 數據歸一化

        2.4:
        線性回歸模型

        - 2.4.1 線性回歸模型原理概述

        - 2.4.2 LinearRegression尋找最佳擬合直線

        - 2.4.3 局部加權線性回歸

        - 2.4.4 線性回歸模型預測鮑魚年齡

        - 2.4.5 Ridge回歸

        - 2.4.6 Lasso回歸

        - 2.4.7 向前逐步回歸

        - 2.4.8 三種線性回歸比較

        - 2.4.9 權衡偏差與方差

        - 2.4.10 玩具套裝價格預測

        2.5:
        Logistic回歸與決策樹

        - 2.5.1 Logistic回歸原理

        - 2.5.2 Sigmoid函數

        - 2.5.3 繪制鳶尾花數據集分類邊界

        - 2.5.4 疝氣病證預測兵馬死亡率

        - 2.5.5 決策樹算法思想簡介

        - 2.5.6 信息增益、信息熵

        - 2.5.7 使用ID3算法構造決策樹

        - 2.5.8 使用matplotlib繪制決策樹樹形圖

        - 2.5.9 使用決策樹預測隱形眼鏡類型

        3.1:
        樸素貝葉斯與支持向量機SVM

        - 3.1.1 樸素貝葉斯分類原理

        - 3.1.2 條件概率

        - 3.1.3 樸素貝葉斯三種模型

        - 3.1.4 樸素貝葉斯文本分類

        - 3.1.6 SVM算法原理

        - 3.1.7 間隔與支持向量

        - 3.1.8 繪制最優超平面

        - 3.1.9 SMO優化算法

        - 3.1.10 三種核函數比較分析

        - 3.1.11 使用SVM實現手寫數字識別

        - 3.1.12 SVC支持向量回歸-波士頓房價預測

        3.2:
        樹回歸與K-均值算法

        - 3.2.1 復雜數據的局部性建模

        - 3.2.2 連續和離散型特征的樹構建

        - 3.2.3 使用CART算法處理回歸

        - 3.2.4 樹剪枝

        - 3.2.5 模型樹

        - 3.2.6 使用TkinTer庫創建GUI

        - 3.2.7 K-均值聚類算法原理

        - 3.2.8 二分K-均值算法

        - 3.2.9 對地圖上的點進行聚類分析

        - 3.2.10 使用K-均值實現圖片壓縮

        3.3:
        分類算法優化與關聯分析Apriori

        - 3.2.1 Boosting

        - 3.2.2 隨機森林

        - 3.3.3 Bagging

        - 3.3.4 AdaBoost分類

        - 3.3.5 正確率、召回率、ROC曲線

        - 3.3.6 非均衡問題數據抽樣方法

        - 3.3.7 Apriori原理

        - 3.3.8 使用Apriori發現頻繁集

        - 3.3.9 國會投票模式研究

        - 3.3.10 毒蘑菇相似特征研究

        4.1:
        數據降維度分析

        - 4.1.1 PCA主成分分析

        - 4.1.2 LDA分析

        - 4.1.3 利用PCA、LDA對鳶尾花數據降維處理

        - 4.1.4 SVD簡化數據

        - 4.1.5 基于協同過濾的推薦引擎

        - 4.1.6 人臉識別

        - 4.1.7 餐館菜肴推薦系統

        4.2:
        機器學習框架 TensorFlow1

        - 4.2.1 機器學習

        - 4.2.2 權重分配與優選方案

        4.3:
        機器學習框架 TensorFlow2

        - 4.3.1 深度學習

        - 4.3.2 人工神經網絡ANN

        - 4.3.3 卷積神經網絡CNN

        - 4.3.4 遞歸神經網絡RNN

        4.4:
        分布式數據分析

        - 4.4.1 Spark語言基礎

        - 4.4.2 Hadoop框架

        - 4.4.3 Storm

        4.5:
        自然語言處理與社交網絡處理 TensorFlow2

        - 4.5.1 文本數據處理

        - 4.5.2 自然語言處理及NLTK

        - 4.5.3 主題模型

        - 4.5.4 LDA

        - 4.5.5 圖論簡介

        - 4.5.6 網絡的操作及數據可視化

      • 城市氣候與海洋關系分析 類別:數據分析
        項目介紹:是一款根據沿海城市與海洋距離的關系研究城市濕度、溫度、風向、氣壓等變化趨勢的數據分析項目,利用svm模型對數據進行預測得出預測值,并且最終以玫瑰圖的方式展示給用戶方便用戶直觀的理解各種城市氣候與海洋的距離關系。非常有利于新手對數據分析工作的工作流程的宏觀把控。
        技術點:pandas、numpy、series、dataframe、matplotlib、skit-learn原理、svm支持向量機、數據清洗、特征預處理等。
        登月圖片消噪 類別:數據分析
        項目介紹:以人類首次登月照片為背景,為了更加真實的展示出登月時的情況,需要對大量圖片進行噪聲清洗。最大程度的還原原始圖像的樣子。適用于各種噪聲圖片的處理,讓人們不再為因為畫質不清晰感到煩惱。
        技術點:scipy、matplotlib、PIL、傅里葉變換、pandas圖片數據處理、矩陣運算、高斯濾波等。
        手寫數字識別 類別:機器學習
        項目介紹:以幾十萬張不同大小不同風格的數字集為數據基礎,使用各種經典機器學習算法對手跡圖像進行識別,達到識別數字的人工智能項目。最終準確率可以達到97%以上。是一款圖像識別領域經典的項目之一。從數據集拆分到特征選擇、特征預處理、模型選擇、算法調優及繪圖展示。最后應用到實際生產環境。詳細展示了圖像識別類項目的整體工作流程,并且有一定的實用價值。使學員具備初級的機器學習工程師的能力。
        技術點:numpy、series,DataFrame、matplotlib圖像處理、pandas文件處理、特征清洗、特征選擇、pca、交叉驗證、sckit-learn經典分類算法KNN、Logistic、Byes、svm等。
        人臉識別 類別:機器學習
        項目介紹:人臉識別是目前主流的AI項目之一,包括iphoneX也自帶人臉識別技術。本項目是一款對世界各國名人人臉進行識別的AI項目,以各國名人人臉圖片作為訓練樣本及進行算法訓練,針對于復雜圖片進行處理,解決特征過多、算法空間復雜度時間復雜度過高問題,并且具有較高的識別能力,需要對獲取的圖片進行剪輯、清洗、二值化等操作,深刻了解對于復雜度高的圖片的常規處理邏輯。
        技術點:PCA、LDA數據降維技術,GridSearchCV網格搜索、交叉驗證、歸一化、正則化、區間縮放等數據特征預處理技術、svm、logistic決策樹等經典機器學習算法模型。
        深度學習與計算機圖形藝術 類別:深度學習
        項目介紹:你一定聽說過梵高,那是以為偉大的藝術家,如果當你的朋友在津津樂道他的畫時,你順手拍了一張照片,然后敲了幾行代碼就把照片變成梵高的畫風,是不是想想都覺得很激動。那么一定不要錯過此項目。此項目是一款基于tensorflow的AI項目,把一張普通的圖片經過處理,變成不同程度的抽象畫。通過此項目可以理解tensorflow是如何工作如何跟機器學習模型結合的,而且目前tensorflow是一款AI非常流行的框架,不可錯過。
        讀書網信息抓取 類別:爬蟲
        項目介紹:是一款爬蟲類項目,從讀書網爬取各類書籍,包括文學、科技、小說等,爬取信息包括作者、書名、內容以及章節等全部內容。再也不用因為找不到想讀的書而煩惱,我們通過一個項目可以把所有感興趣的書籍都保存到本地,使用了python的一款高性能異步爬蟲框架scrapy。通過此項目的開發,使學員真正掌握實際工作中各種反爬蟲的應對策略和爬蟲技巧。
        技術點:scrapy、異步請求、MySQL、scrapy-redis分布式爬蟲、代理池、驗證碼、云打碼平臺植入、requests庫、xpath、bs4解析、下載器中間件等。
      • 課程優勢

        1. 知識體系權威

        3年教學積累、百名Python工程師、上千家企業需求、萬名Python學員就業信息反饋,整合出前沿、全面、實用的知識體系,為學員就業提供強有力的支撐。

        2. 貼合企業真實需求、企業前沿技術實時跟進

        企業合作部、就業部實時反饋企業最新需求,實時跟進企業前沿、真實的技術需求。

        3. 丟棄無用知識點,知識脈絡更加清晰

        就像學英語,任何人都不會抱著英語詞典學。零散無用的知識點當舍則舍,大綱更務實,絕不為“設計”大綱而設計大綱。

        4. 注重動手能力、培養能干活的“真”程序員

        模擬企業真實開發環境,每天布置不同的企業任務需求,老師監督、指導學員完成。第二天技術講解及點評,學員對知識點及開發技巧有更深的理解、更多的收獲。

        5. 金牌講師全程面授、企業大牛帶領項目研發

        重金聘請業內大牛講師、名企項目經理、資深程序員坐鎮,打造業內一流講師團隊。

        6. 全程Linux環境教學

        全程Linux環境,完全與企業同步,學員入職即可得心應手工作,不再為開發環境擔憂。

        7. Web全棧

        HTML5+CSS+JS、JQery、Vue、Bootstra等豐富的前端技術,大力支持全棧開發,培養綜合能力更強的“好程序員”。

        8. 爬蟲課程全案例覆蓋

        幾十個爬蟲案例全程教學。IP限制、驗證碼識別、加密解析、動態加載、Scrapy框架、分布式爬蟲,更加具有實戰性的爬蟲課程。

        9. 數據分析+機器學習+深度學習

        numpy\scipy\pandas數據分析必備技能,人臉識別、圖像識別、scikit-learn經典算法、深度學習、神經網絡,使學員真正具備AI領域的工作能力。

        10. 就業保障

        入學簽訂就業保障協議,無法就業免費重學或退還學費。嚴格管控教學過程,各階段考試不通過留級或勸退,保證學員就業期具備優秀的就業能力。
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