Keras：基于 Python 的深度学习库
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python深度学习基础教程下载 Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习基础教程。 python基础教程：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1qYTZiNE python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1hrXwY8k python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1kVcaH3x python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1i4VZh5b python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1o8qNB8Q python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1slFee2T 大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。
Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。 Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。 如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及 就业质量。 而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！
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年后跳槽BAT必看：10种数据结构、算法和编程课助你面试通关 译者 | 大鱼 编辑 | 一一 出品 | AI 科技大本营 进入 BAT 这样的巨头企业工作，无疑是很多程序员的梦想。但事实上，能通过这些公司高难度编程面试的只是一小撮人，大多数人因为理论知识和项目实践的匮乏导致在面试后很快被淘汰，没有为面试提前做好扎实的准备工作。 年后是程序员扎堆跳槽的高峰时段，如何准备好这些大公司的编程面试？应该先准备哪些方面？需要解决哪些问题？如何解决编程中出现的文因以及其他相关技术问题？尤其对计算机专业的毕业生而言，这些问题对他们来说无所适从，仅依赖于课本中的编程语言和数据结构来准备面试，很明显远远不够。 程序员 javinpaul 对此深有体会，早年间他面临同样的困境，也因此错失了 Microsoft 和 Amazon 的工作机会，所以他在博客上分享了自己多年来总结的课-程学习经验，以帮助程序员在编程面试中做好准备。 他给出的编程面试“法宝”中，不仅有专门针对于编程面试的书，如《Crack the Coding Interview Questions》，还有线上课-程和编程训练营，来帮助程序员准备编程面试。 线上课-程：
虽然训练营可以学习方法论、重点总结以及严谨练习，但它的费用有点高，并不是每个学生都能负担得起。另一个选择是如《Software Engineer Interview Unleashed》这样的线上课-程，既便宜又能提供类似编程训练营里面的互动指导。 Software Engineer Interview Unleashed： 在诸如 Udemy 和 PluralSight 这样一些流行的线上课-程网站上，有很多可供大家选择的编程面试课-程，而你要选择合适自己的课-程。 PluralSight： 十门针对编程面试的数据结构与算法课 javinpaul 分享了一些有助于准备编程面试的优质课-程，你可以根据个人的经验和技能，从中选择一到两门课，从而去准备下一次工作面试。这些课-程的大部分都侧重于数据结构与算法，这是所有编程面试中最重要的话题，但它们也会教你如何解决问题以及工作面试中其他方面的知识，如关于编程语言的问题，Java、C++、数据库、SQL 概念及 Linux 命令等。 一旦你完成了任何一门在线培训课-程，就会具备足够的知识去开始下一次面试，同时也会更清楚未来的努力方向。 一、数据结构与算法分析 -- 求职面试 要记住，选择合适的数据结构能够大大提升 CPU 和应用程序的内存性能。比如用集合来解决重复元素问题会容易很多。你也会学习到如何求每种数据结构的复杂度。最后，你可以写出运行更快且内存使用率低的代码，也能学习如何使用被许多程序员忽略的技术来分析问题。
第10章 Python操作数据库
第10 章Python 操作数据库 Python 数据分析（进阶篇）
主要内容CONTENTS 02结构化查询语言SQL 03操作数据库核心API 04Python操作数据库案例01数据库基础
01数据库基础
Python操作数据库 数据库基础 数据库是数据的仓库，将大量数据按照一定的方式组织并存储起来，方便进行管理和维护，例如快速检索和统计等。数据库的主要特点： ?以一定的方式组织、存储数据； ?能为多个用户共享； ?与程序彼此独立。 ?…… 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员通过DBMS进行数据库的维护工作。主要功能包括：数据定义（创建数据库、表等）、数据操纵（增删查改等）、数据库控制（并发、权限等）、数据库维护（转存、恢复等）等。
Python操作数据库 常见的数据库类型 当前常见的数据库类型有：关系型数据库、键值存储数据库、面向文档数据库、图数据库等。 ?关系型数据库：当前应用最广泛的数据库类型，把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表形式），例如MySQL、SQL Server、Oracle、SQLite等； ?键值存储数据库：使用简单的键值方法来存储数据，其中键作为唯一标记，是一种 非关系数据库，例如Redis； ?面向文档数据库：用于存放并获取文档，主要是XML、JSON等具备自我描述特性、呈现层次结构的文档，例如MongoDB； ?图数据库：一种存储图关系的数据库，应用图理论存储实体之间的关系信息，例如Neo4J。
小度写范文深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版处理器深度测试】模板
深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版 处理器深度测试】 相信各位《微型计算机》的读者已通过本刊在2010年11月下、2011年1月下的工程版产品测试，抢先了解到Intel第二代智能酷睿处理器sandy Bridge的初步性能，成为DIY玩家中的“资讯先锋”。不过，Intel 已在2011年1月5日正式发布Sandy Bridge平台，Sandy Bridge平台中的各款正式版处理器、主板产品纷纷出炉，那么正式版产品的性能相对上一代产品有多大提升?正式版产品能否实现视频编码硬件加速这一新奇功能?传说中强大的HDGraphics 3000图形性能能否超越独立显卡?面对这一长串的疑问，显然我们有必要对Sandy Bridge平台再做一次全新的认识。接下来，就请跟随《微型计算机》评测室的脚步，进入Sandy Bridge的全新世界。钟摆战略不空谈六大改变创新核想必熟悉硬件的读者知道，Intel的芯片技术发展模式被称为Tick-Tock。Tick-Tock的原意主要是表现吊钟钟摆摆动的声音：“嘀嗒”，一次嘀嗒代表着一秒。而在Intel的处理器发展战略上，每一次嘀嗒代表着处理器两年里的工艺架构进步。其中在两年中的第一年：Tick嗒年中，Intel将推出工艺提升、晶体管变小、架构微调的处理器产品。而在第二年：Tock嗒年里，Intel不仅将继续延用上一年带来的最新工艺技术，还将推出对处理器微架构进行大幅更新的产品。因此，在Tick嗒年里的技术更新主要是对工艺进行提升，对处理器来说只是小幅改动，不会给性能带来多少提升。而在Tock嗒年中的产品由于架构大幅变动，因此不仅会给处理器的性能、功能带来明显变化，也会决定着处理器在随后的两年中能否在市场上站稳脚步，所以Tock嗒年的发展结果对于处理器厂商来
运维必备Python基础入门到精通
运维必备Python基础入门到精通 视频课程汇总
Python函数中文手册 函数列表 1、取绝对值 abs(x) Return the absolute value of a number. The argument may be a plain or long integer or a floating point number. If the argument is a complex number, its magnitude is returned. 如果你不知道绝对值什么意思，那就要补一下小学数学了！ 基本用法 2 all(iterable)
Return True if all elements of the iterable are true (or if the iterable is empty). Equivalent to: 3 any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False. Equivalent to: 4 basestring() This abstract type is the superclass for str and unicode. It cannot be called or instantiated, but it can be used to test whether an object is an instance of str or unicode. isinstance(obj, basestring) is equivalent to isinstance(obj, (str, unicode)). 是字符串和字符编码的超类，是抽象类型。不能被调用或者实例化。可以用来判断实例是否为字符串或者字符编码。 5、二进制转换 bin(x) Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Python expression. If x is not a Python int object, it has to define an __index__() method that returns an integer. 转换成二进制表达
学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训
https://www.360docs.net/doc/de11697051.html, 学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训 我们之前写过一篇文章是关于折线图的可视化《从零开始学Python【14】—matplotlib(折线图)》，一般来说，折线图表达的思想是研究某个时间序列的趋势。往往一条折线图可以根据某个分组变量进行拆分，比如今年的销售额可以拆分成各个事业线的贡献；流量可以拆分为各个渠道；物流总量可以拆分为公路运输、铁路运输、海运和空运。按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图，直观的发现各个折线图的趋势，但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题，我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。 stackplot函数语法及参数含义 stackplot(x,*args,**kargs) x指定面积图的x轴数据 *args为可变参数，可以接受任意多的y轴数据，即各个拆分的数据对象 **kargs为关键字参数，可以通过传递其他参数来修饰面积图，如标签、颜色 可用的关键字参数： labels:以列表的形式传递每一块面积图包含的标签，通过图例展现 colors:设置不同的颜色填充面积图
https://www.360docs.net/doc/de11697051.html, 案例分享 以我国2017年的物流运输量为例，来对比绘制折线图和面积图。这里将物流运输量拆分成公路运输、铁路运输和水路运输，绘图的对比代码见下方所示： # ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置图形的显示风格https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,e('ggplot')# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据transport = pd.read_excel('transport.xls')# 窥探数据框的前5行transport.head()# 折线图的x变量值，即Jan（一月份）到Aug（八月份）8个值N = np.arange(transport.shape[1]-1)# 绘制拆分的折线图labels = transport.Indexchannel = transport.columns[1:]for i in range(transport.shape[0]): plt.plot(N, # x坐标transport.loc[i,'Jan':'Aug'], # y坐标 label = labels[i], # 添加标签marker = 'o', # 给折线图添加圆形点linewidth = 2 # 设置线的宽度 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度标签plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示label的效果） plt.legend(loc = 'best') # 显示图形plt.show() 这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。
3.python深度学习常用库
Python被大量应用在数据挖掘和深度学习领域，其中使用极其广泛的是Numpy、pandas、Matplotlib、PIL等库。 numpy是Python科学计算库的基础。包含了强大的N维数组对象和向量运算。 pandas是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。 Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化 PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。用途：图像处理 NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。 更多学习，可参考numpy中文网：https://https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/ 1.数组创建
可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。得到的数组的类型是从Python 列表中元素的类型推导出来的。 创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组。其中，嵌套序列（比如由一组等长列表组成的列表）将会被转换为一个多维数组 In[6] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(array) In[24] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array(((1,2,3), (4,5,6))) print(array) 下面这样可以吗？ In[ ] a = np.array(1,2,3,4) 通常，数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。 ?zeros():可以创建指定长度或者形状的全0数组 ?ones():可以创建指定长度或者形状的全1数组 ?empty():创建一个数组，其初始内容是随机的,取决于内存的状态 In[46] zeroarray = np.zeros((2,3)) print(zeroarray) In[47] onearray = np.ones((3,4),dtype='int64') print(onearray) In[48] emptyarray = np.empty((3,4)) print(emptyarray)
python入门免费教程分享
python入门免费教程分享 通过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就能很快上手，而且很快就能做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。你在学习Python？Python入门免费教程分享给你：python全新基础视频教程 https://https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1i5kvG5f python课程教学高手晋级视频h ttps://https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1htJW4KG python高级视频教程https://https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1nvf3NOt 那么，你是否清楚Python工程师在企业里面的定位是什么？主要有四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。 1、验证算法：就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站； 3、测试运维：做运维同学应该清楚，在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测等等许许多多的方面，无所不包。python可以写很多的脚本，把“操作”这个行为做到极致。
与此同时，python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理 ( python-libvirt) 进程管理(supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。 4、数据分析：Python有三大神器：numpy，scipy，matplotlib，其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。 了解完Python工程师在企业里面的定位，大家或许还需要找一家培训中心进行学习。 1.权威资深师资阵容，Python业内极具责任心、懂教学、拥有超强技术、有大型项目经验实战派讲师授课，由业内知名专家及企业技术骨干组成； 2.自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的Python开发培训课程体
从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
如何从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
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如何从零开始学习网页制作网站建设问答需要掌握的技术和软件有哪些？ “零”的意义：没有任何网页制作基础，没有接触过如何制作网页！ 1.我没基础，可否学习网页制作？ 可以！完全可以！因为谁都不是生来就会的。大家都是通过后期老师的教学来学会的。所以别人能会，你也可以！ 2.我应该怎么开始学习网页制作？ 现在网上有很多教程或者专业的教学网站，可以先去看看了解，掌握好最基础的知识和概念。如果你是自学，看一些免费的教程尽量选择录制日期比较新的视频教程。因为技术是在不断进步的，而且进步的非常快！当然你要是想快速并系
统的学习，建议你找一个好的老师。 3.我需要有哪些准备？需不需要会英语？ 有一台电脑。 还有一个积极好学的心态。 会英语最好，不会也没关系。 4.学网页需要多久？ 永远也学不完。但是，阶段的学习会非常快，可以完整制作一个目前阶段需求的项目。技术在日新月异地变化。活到老，学到老。 5.所需要掌握的软件有哪些？ Phpstorm 6.我们需要学习哪些内容？ a)html:超文本标记语言，是网页的根本，是 用来布局 b)css：层叠样式表，它的作用是装饰网页
c)javascript:网页脚本，最主要是要掌握一些 库，比如jquery,jquery.form,模板库即可，简称：js d)一门服务器端的语言.比如 php,asp,c#,java,python,ruby.技术是用share. 是用来分享。 e)数据库：mysql,其它类型的据库： mssql,oracle,sqllite3.数据库只是数据的载体，sql:结构化查询语言。 综上我们要想做成一个完整的网站，我们需要掌握的技术： Html,css,javascript,php,mysql(sql) Div css 布局很好，大多采用div css Html包含了div,div是html中一个元素，在实际的开发过程中，我们会遇到更多的html其它
用Python实现数据库编程
破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.360docs.net/doc/de11697051.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J
计算机python编程试题,机器学习,深度学习试题及答案
深度学习与人工智能实验室招新测试题 姓名：班级：学号：成绩： 一、选择题。（27x2=54分） 1.下列哪个表达式在Python中是非法的？ A. x = y = z = 1 B. x = (y = z + 1) C. x, y = y, x D. x += y 2. python my.py v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys import argv如何获得v2的参数值? A.argv[0] B.argv[1] C.argv[2] D.argv[3] 3.如何解释下面的执行结果? print 1.2 - 1.0 == 0.2 False A.Python的实现有错误 B.浮点数无法精确表示 C.布尔运算不能用于浮点数比较 D.Python将非0数视为False 4.下列代码执行结果是什么? x = 1 def change(a): x += 1 print x change(x) A.1 B.2 C.3 D.报错 5.下列哪种类型是Python的映射类型？ A.str B.list C.tuple D.dict 6.在Python 2.7中，下列哪种是Unicode编码的书写方式? A.a = ‘中文’ B.a = r‘中文’ C.a = u’中文’ D.a = b’中文’ 7.下列代码的运行结果是？
print 'a' < 'b' < 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 8.下列代码运行结果是？ a = 'a' print a > 'b' or 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 9.下列哪种不是Python元组的定义方式？ A.(1) B.(1, ) C.(1, 2) D.(1, 2, (3, 4)) 10.a与b定义如下，下列哪个是正确的？ a = '123' b = '123' A.a != b B.a is b C.a == 123 D.a + b = 246 11.以下哪一个不是深度学习开发平台？ A.Hadoop B.caffe C.tensorflow D.pytorch 12.下列哪个属于无监督学习算法? A.LR B.SVM C.BP D.KMeans 13.下列代码执行结果是？ [i**i for i in xrange(3)] A.[1, 1, 4] B.[0, 1, 4] C.[1, 2, 3] D.(1, 1, 4) 14.向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来的顺序不变，平均要移动（）个元素？ A. 8 B.63.5 C.63 D.7 15.下面代码运行结果？ a = 1 try: a += 1 except:
python入门基础教程必学的11个知识点
python入门基础教程必学的11个知识点 Python被誉为全世界高效的编程语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎，下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因。 1、Python适用于哪些应用场景？ 这个没有固定答案，很多人都说Python不适合开发GUI的程序，但Python 自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。 目前看到的更多的人是拿来写Web，使用如Django、web.py框架，没记错Flask也是。 也有一个情况用的比较多，用Python当胶水，与各种语言结合，共同完成某软件功能，注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。 我个人还拿Python模拟过端口转发和DNS服务等，所以真的是要看真么用，而不是能怎么用。
另外大数据分析Python也是比较适合的，从载入到分析，再到保存结果等，Python有一整套的模块应对。 2、Python能够胜任大数据吗？ Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模块。 Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。 另外还要看需求是CPU密集型，还是IO密集型，如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现，IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。 C的效率是高，但框架搭起来也费劲，所以还是结合着来吧，也因此，Python 被称为胶水语言。 3、Python是否可以完全代替Shell？ 完全可以，Shell的功能Python均可实现，而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好，而Python可实现的功能Shell却不一定能，如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil 模块等，而且Shell对操作系统的命令依赖性较强，Python可在更大程度上规避。 在一个Shell的IDE是个很大的问题，虽然Python的原生IDE不怎么样，但第三方的IDE还是功能十分强大的，虽然不能和微软的Virtual Studio相媲美，但也是能完全满足Python的开发需求的。
零基础学习PHP-从零开始学习PHP-PHP基础教程-PHP简明教程 (1)
PHP起步 欢迎来到PHP的世界！ PHP语言是最受欢迎的Web开发语言之一。它以学习简单、开发快速、性能稳定而倍 受Web开发人员的青睐。PHP不仅使用人员众多、数以万计的Web站点用它构建，而且有 强大的社区支持，使得无论是用PHP开发Web应用，还是学习PHP语言，都会快速有效、 事半功倍。在各种Web开发语言、框架、概念纷扰的今天，PHP仍以其独特魅力吸引更多 的Web开发人员学习和使用。 选择PHP，没错的！ 1.1初识 PHP PHP是一种服务器端的、嵌入HTML的脚本语言。它的语法结构和C语言极为相似。为了能够快速地编写动态Web页面，PHP还加入了自己的某些语言特征，这些特征都非常容 易理解和使用。先来看一个嵌入有PHP代码的HTML文档。
python入门基础教程网盘下载
python入门基础教程网盘下载 不知你是否听说，Python是面向企业和第一流项目的、基于生产的语言，而且它几乎可以完成任何事情。既能创建一个树莓派应用，又能用Python来写桌面程序的脚本，还能通过Python来配置服务器。也许你刚想学Python，也许你观望了很久，但小编觉得这篇python入门基础教程可以帮到 你。 千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1o8qNB8Q Python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1slFee2T 对初学者来说，Python是很好的语言。许多新开发人员都在用它，经验丰富的开发人员也并没有放弃它。因为使用Python还有许多可做的事情。
Python是一门通用的语言，被设计得极易读写。此外，由于它被认为是真正通用的、可满足多种开发需求的语言，所以也为程序员提供了各式各样的选择。Python可以被用作系统操作、Web开发、服务器和管理工具、科学建模等。 千锋教育人工智能+Python全栈是真正的Python全栈开发，包含Python项目，爬虫、服务集群、网站后台、微信公众号开发，Python机器学习与数据挖掘，数据分析框架与实战，Python物联网树莓派的开发等。 千锋Python培训班的讲师，可以说是业界难以超越的讲师天团。尹老师，刘老师，杨老师均是清华大学毕业的高材生，精通多门编程语言，拥有丰富的开发经验，多年IT名企工作经验以及丰富的项目实战经验。 抓紧机会参加千锋教育人工智能+Python全栈课程吧。免费的，真正不花一分钱。千万不要错过！
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用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。
Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母
千锋教育Python入门教程
千锋教育Python入门教程 有人说，看着Python简单易学，想尝试自学，打算找些入门教程自学Python，不知道哪的视频好。现在，你可来对地方了，接下来附上千锋教育Python入门教程的链接。 千锋Python基础教程：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1qYTZiNE Python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1hrXwY8k Python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1kVcaH3x Python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1i4VZh5b Python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1jIMdU2i Python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/1o8qNB8Q Python 看完视频，建议你了解一下Python可以做什么： 1.网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail 、Youtube、知乎、豆瓣;
2.自动化运维：自动化处理大量的运维任务; 3.数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果; 4.游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中; 5.自动化测试：编写为简单的实现脚本运用在Selenium/lr，可实现自动化; 6.网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站; 7.爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。 千锋教育Python培训课程共23周10大阶段力造Python全栈工程师，直击月薪15000！内容包括3.Python语言基础2.7.3、Python 3.x 进阶与python第三方库、PyQt开发、Linux指令、Linux Shell、Linux python运维自动化、KaliLinux 安全课程、Linux 网站后台-python开发、Python 数据库MySQL Oracle开发、HTML5基础CSS基础。 当然，没说完，还有Java-Script JQuery基础、Python项目爬虫，服务集群，网站后台，微信公众号开发、Python机器学习与数据挖掘，数据分析
python数据分析(DOC46页)
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
python操作数据库PostgreSQL
python操作数据库PostgreSQL 1.简述 python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python 操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。 2.数据库操作插件的选择 PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。 推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。 3.PsyCopg的下载 官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/psycopg/ 本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择 psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址： https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/s/Cd8pPaw56Ozys 4.PsyCopg的安装 直接exe，根据提示安装即可. ------------------------------------------------ 博主经营一家发饰淘宝店，都是纯手工制作哦，开业冲钻，只为信誉！需要的亲们可以光顾一下！谢谢大家的支持！ 店名： 小鱼尼莫手工饰品店 经营: 发饰、头花、发夹、耳环等（手工制作） 网店： https://www.360docs.net/doc/de11697051.html,/ --------------------------------------------------------------------- 继续正题... 5.PsyCopg的使用 py文件代码： __author__ = 'qiongmiaoer'