Python保姆級(jí)教程推薦！

Python“寶藏級(jí)”公眾號(hào)【Python之王】專注于Python領(lǐng)域，會(huì)爬蟲，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：

• Python從入門到大師
• Python爬蟲專欄
• 數(shù)據(jù)分析
• 機(jī)器學(xué)習(xí)
• AI基礎(chǔ)

典型代表作如下：

Python

• 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，我十招教你盤她
• 四、學(xué)編程語言前，不了解Git，怎么入坑
• 五、開始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

• 分析了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的醫(yī)書，致敬最美逆行者
• Scrapy爬取整個(gè)美女網(wǎng)爬下來，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

• 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 | 全球聽眾最多的50首歌曲

深度學(xué)習(xí)

• 教你使用TensorFlow2判斷細(xì)胞圖像是否感染
• 教你使用TensorFlow2對(duì)阿拉伯語手寫字符數(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類實(shí)現(xiàn)線性回歸模型
• 【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 從頭開始構(gòu)建圖像分類模型
• 【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
• 【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
• 【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
• 【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十五、通過PyTorch來創(chuàng)建一個(gè)文本分類的Bert模型
• 【小白學(xué)習(xí)PyTorch教程】十六、在多標(biāo)簽分類任務(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
  
  
  日常收集整理了一批不錯(cuò)的Python學(xué)習(xí)資料，有需要的小伙可以自行免費(fèi)領(lǐng)取。

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、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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