推薦一波優(yōu)質(zhì)的Python學(xué)習(xí)資料
Python“寶藏級(jí)”公眾號(hào)【Python之王】專(zhuān)注于Python領(lǐng)域,會(huì)爬蟲(chóng),數(shù)分,C++,tensorflow和Pytorch等等。
近2年共原創(chuàng)100+篇技術(shù)文章。創(chuàng)作的精品文章系列有:
典型代表作如下:
Python
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一、搭建Python環(huán)境和安裝Pycharm -
二、搭建Jupyter Notebook環(huán)境 -
三、新手Jupyter不會(huì)用,我十招教你盤(pán)她 -
四、學(xué)編程語(yǔ)言前,不了解Git,怎么入坑 -
五、開(kāi)始Github和碼云之旅,新手如何上路 -
六、乘勝追擊,將剩下的Git知識(shí)點(diǎn)搞定 -
七、連Pycharm都不知道怎么用,學(xué)什么Python -
八、給小白看的第一篇Python基礎(chǔ)教程 -
九、給小白看的第二篇Python基礎(chǔ)教程 -
十、給小白看的第三篇Python基礎(chǔ)教程 -
十一、給小白看的最后一篇Python基礎(chǔ)教程 -
十二、深入Python列表和元組 -
十三、深入Python字典和集合 -
十四、深入Python條件和循壞 -
十五、深入Python輸入和輸出 -
十六、深入Python字符串 -
十七、深入Python異常處理 -
十八、深入Python函數(shù) -
十九、深入Python匿名函數(shù) -
二十、深入Python迭代器和生成器
爬蟲(chóng)
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分析了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的醫(yī)書(shū),致敬最美逆行者 -
Scrapy爬取整個(gè)美女網(wǎng)爬下來(lái),要多少有多少 -
教你使用幾十行代碼下載王者榮耀所有皮膚 -
教大家爬取喜馬拉雅全站音頻數(shù)據(jù),探秘喜馬拉雅的天籟之音 -
爬蟲(chóng)篇| Requests庫(kù)詳細(xì)的用法(四) -
一個(gè)小時(shí)多點(diǎn),完成scrapy爬取官方網(wǎng)站新房的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析
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數(shù)據(jù)科學(xué)篇| Numpy 庫(kù)的使用(一) -
數(shù)據(jù)科學(xué)篇| Pandas庫(kù)的使用(二) -
數(shù)據(jù)科學(xué)篇| Matplotlib和數(shù)據(jù)可視化(三) -
Kaggle | 女士電子商務(wù)服裝數(shù)據(jù)分析 -
kaggle | 研究生入學(xué)率預(yù)測(cè) -
Kaggle | 全球聽(tīng)眾最多的50首歌曲
深度學(xué)習(xí)
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教你使用TensorFlow2判斷細(xì)胞圖像是否感染 -
教你使用TensorFlow2對(duì)阿拉伯語(yǔ)手寫(xiě)字符數(shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別 -
教你使用TensorFlow2對(duì)識(shí)別驗(yàn)證碼 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】一、PyTorch基本操作 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】二、動(dòng)態(tài)計(jì)算圖和GPU支持操作 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】三、Pytorch中的NN模塊并實(shí)現(xiàn)第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】四、基于nn.Module類(lèi)實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性回歸模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】五、在 PyTorch 中使用 Datasets 和 DataLoader 自定義數(shù)據(jù) -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】六、基于CIFAR-10 數(shù)據(jù)集,使用PyTorch 從頭開(kāi)始構(gòu)建圖像分類(lèi)模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】七、基于乳腺癌數(shù)據(jù)集構(gòu)建Logistic二分類(lèi)模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】八、使用圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段,提升CIFAR-10 數(shù)據(jù)集精確度 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】九、基于Pytorch訓(xùn)練第一個(gè)RNN模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十、基于大型電影評(píng)論數(shù)據(jù)集訓(xùn)練第一個(gè)LSTM模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十一、基于MNIST數(shù)據(jù)集訓(xùn)練第一個(gè)生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十二、遷移學(xué)習(xí):微調(diào)VGG19實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi) -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十三、遷移學(xué)習(xí):微調(diào)Alexnet實(shí)現(xiàn)ant和bee圖像分類(lèi) -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十四、遷移學(xué)習(xí):微調(diào)ResNet實(shí)現(xiàn)男人和女人圖像分類(lèi) -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十五、通過(guò)PyTorch來(lái)創(chuàng)建一個(gè)文本分類(lèi)的Bert模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十六、在多標(biāo)簽分類(lèi)任務(wù)上 微調(diào)BERT模型 -
【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十七、 PyTorch 中 數(shù)據(jù)集torchvision和torchtext
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100+Python項(xiàng)目、練習(xí)題、中文文檔等,如下圖所示:
1000個(gè)python數(shù)據(jù)分析、爬蟲(chóng)、自動(dòng)化辦公等案例
此視頻共有 1000+ 個(gè)課時(shí),用基礎(chǔ)、有案例、有數(shù)據(jù)和代碼,基本想學(xué)的內(nèi)容都包含了,是個(gè)人自學(xué)的精品教程。
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