零基础转行如何自学Python?

形位公差标注的常见误区与优化策略 本文深入解析机械设计中形位公差标注的常见误区与优化策略,特别针对NX2406用户提供实用技巧。从标注冗余、基准选择到公差值设定等五大误区入手,结合工程图实例展示如何提升标注精度与效率,帮助工程师避免常见错误,优化设计流程,确保零件功能实现与制造可行性。 阅读详情

先要明确目标

万事开头难,在学习之前我们可以花点时间搞清楚自己为什么学python。如果没有想明白这点,那些基础语法的学习真的没有啥意思。即使是学生的考试必修,为了学好,最好也通过老师或者一些其他定个目标再开始学习。

Python有很多的方向,如web开发、爬虫、、自动化测试、运维开发、机器学习。根据自己的情况,选择自己适合或感兴趣的方向。

为防止空谈道理而把自己到搞晕了,在开始下面的内容前,先选个方向吧。爬虫的思路在上面的链接中说了部分,这次就选web开发吧。

打牢基础知识

选了目标方向之后,基础就涉及到几个部分了。语言层面:无论什么方向,Python基础语法都要掌握,且是日后必用的知识,这些在网上也比较容易找到免费课程。具体列举一下:

  • 数据类型(整型、浮点型、虚数、字符串)和变量以及与它们相关的操作(比较、运算、赋值、位运算、逻辑运算等);
  • 掌握数据结构(列表、元组、集合、字典)以及它们的使用方式,是否支持以及如何进行增删改查等操作;
  • 学习掌握常见的流程控制语句,比如if-else if-else,while、for等;
  • 掌握的使用与定义,函数参数等相关知识,可以编写函数,实现代码复用;
  • 学习一些基础模块,比如os提供的文件操作,输入输出方法,日期时间相关内容;

学习到此,不同方向路线开始慢慢产生分岔,转到特定领域的学习。比如,数据分析将会开始诸如numpy、pandas、matplotlib、scipy这些具体的库的学习。如果遇到一些问题,基本靠百度、google就可以解决;

提醒:经常发生这样的事情,当开始学习一门新的编程语言时,我们总想抱一本诸如《Python编程手册》从头啃到尾。结果很快就放弃了。我认为并非是你毅力不好,而是方法不当。书中通常有很多对作者而言不能少而我们并不感兴趣而且并不需要知道的知识。

深入编程技能

我们知道开发是工程化方向。所以这个方向的要求会很高,很讲究模块化开发,甚至设计模式也要了解一些。如果公司开发,通常都有一套基本的代码规范,而且还需要代码review。

先来说说还需继续学习一些高级编程技巧吧,如下:

  • 要了解Python中的模块,import到底怎么用,怎么开发一些新的模块;
  • 了解异常处理机制,掌握try except的使用方法,提高的代码的健壮性;
  • 掌握面向对象、类和对象。为什么说python所有变量都是对象,深入变量的存储形式等。
  • 掌握网络编程,如何使用套接字开发tcp服务;
  • 多进程多线程怎么写,可以先熟悉系统提供的包就行了;

有了这些知识我们还不能进行web开发,但是建议如果这个过程有毅力,可以多练习一些案例。以后如果有时间,我也可以整理一些,来提高这些枯燥无味阶段趣味的练习。

掌握领域知识

如果是其他语言转过来的朋友,或许已经熟悉web的流程。我转学python时,已经是一名3年的PHP开发,所以我只需根据这些流程针对性学习python中的相应技术即可。

其中很重要的就是http协议,先说说HTTP协议吧,简单拆分如下几部分,不一定全:

  • 了解http与tcp协议之间的关系,了解网络分层模型的知识;
  • 必须掌握http的请求响应流程,了解一个网页请求从发出到获取页面涉及了哪些路径;
  • 熟悉http协议中的请求和响应结构,可以做个练习,比如用socket模拟http请求下载网页;
  • 掌握session和cookie,它们也是http的知识,要深入理解掌握的它们的作用和区别;
  • 熟悉http中各种方法,了解它们的区别以及什么是restful,掌握POST和GET的区别;

尴尬说明:在努力回忆自己学过的一些知识。扯着扯着好像成了老师整理课程大纲了。不过大家都知道,在学习的过程,经常梳理一下自己曾经所学也是巩固知识的一种方式。

需要简单了解

聊聊前端一些知识,现在web开发前后端职责分明。以前谈web开发不太区分这些。python主要是在后端,不过前端的知识也需要了解一些:

  • 熟悉html的使用,起码要会写一些简单结构的页面,了解各种标签的作用;
  • 了解一些js编程技术,起码会做简单的dom操作,可以去学学jquery;
  • 至于css是否要学,看自己需求,如果想做些项目且无人合作,可以了解下。

现在专业的前端已经越来越工程化。node出来后,前端发展很迅猛,诸如es6、typescript、vue、react、webpack、babel、postcss等各种技术五花八门。但是现在一些项目前端仍会采用jquery+bootstrap开发,因为资源有限,后端毕竟不是专业前端工程师啊。

聊聊周边服务

web系统的运行要依赖许多的外部服务。比如数据库、、代理服务器、操作系统等

先说说数据库,大学时期应该都会学的一门课(电子信息专业的我没学!脸特别疼)。在大学听到最多的数据库软件是oracle和sqlserver,不知道现在怎么样了。其实现在很多互联网企业都在用MySQL,这是一款开源的关系型数据库存储系统。

我认为无论现在用什么数据库系统,有些内容还是一定要学的,此处主要以MySql为例,其他数据库我也不太了解。比如:

  • 掌握基本的SQL操作。比如DDL定义、DML操作,DCL权限、TCL事务的操作使用;
  • 熟悉数据库索引,比如建立索引,了解不同索引的数据结果;
  • 了解慢查询和其分析方法,会使用mysqldump或其他一些高级工具分析慢查询;
  • 掌握一些常用性能分析方法,学会通过explain、profile分析SQL;
  • 熟悉一些常见语句的查询过程,避免如子查询和连接查询等SQL导致系统问题;

如果继续往下深入的话,进一步提升数据性能,还需要进一步提升,比如:

  • 了解数据库的主从复制,以及主从复制会带来什么问题;
  • 如何进行分表分库缓解服务器压力及如何解决分表分库带来的一些问题;
  • 使用什么集群方案,比如一些公司提供的解决方案,如pxc、mycat怎么用;

等等。有些是DBA需要掌握,不过对开发也是有益无害,可帮助我们开发出更稳健的系统。

Python经验分享

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

Python学习路线

这里把Python常用的技术点做了整理,有各个领域的知识点汇总,可以按照上面的知识点找对应的学习资源。
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学习软件

Python常用的开发软件,会给大家节省很多时间。
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学习视频

编程学习一定要多多看视频,书籍和视频结合起来学习才能事半功倍。
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100道练习题

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实战案例

光学理论是没用的,学习编程切忌纸上谈兵,一定要动手实操,将自己学到的知识运用到实际当中。
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最后祝大家天天进步!!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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我的自学python经历分享,零基础如何学python?转行学python到底难不难

分享下我自己的学习方法,给正在学Java或者准备学python的小伙伴一些参考。首先,一定要早规划,自学的路上很艰辛,也遇到过挺多坑,刚好本人也是走python技术栈的,所以本着认真的态度写了这篇文章。我大学不是计算机专业的,毕业后做的也是其他工作,从去年五月份开始一边工作一边正式学习python,一直学到十月份面试了五家公司,拿到3份offer,最终选择了一家互联网大数据方向的,正式加入程序猿队伍。

喜欢Python编程的程序员柚柚呀 180

零基础转行学Python,为什么你自学几天就放弃了

前言 自学编程中间放弃的属于大部分,真正走到最后成为程序员的本身已经小概率事件,在软件行业干上多年并且深深扎根在软件行业又是少数了,其实也跟是自学还是参加培训关系也不是很大,很多在校学生看到周围的同学都去参加培训了,也跟风去了学了一段时间这东西不是那么好玩,有的培训了一半就坚持不下去了,有的勉强坚持下去,到最后发现自己根本不是那块料,是真的干不了嘛其实未必。 所以想要做软件编程开发需要具备两个条件: 1.对编程特别感兴趣,兴趣是第一生产力,有了问题或者困难在兴趣的导引下能够坚定的走下去。 2.觉得做软件开发

Javachichi的博客 2722

零基础转行自学Python,拿到12k工资,来看看我的心得!

大学时期临近毕业,幡然醒悟,好好读书学习一门技术是有多么的重要。毕业季找工作,苦于学习期间没有好好学习,手里没有一门过硬的技术。一个机械工程专业毕业的我,毕业的第一份工作不是和机械工程相关的,而是去做了销售。毕竟是刚刚踏入社会,不太成熟的年轻人也没有想太多。大家都是在说销售这个岗位很锻炼人,果不其然,试了一段时间转行去了食品行业,发现这个行业跟自己想象中的也不大一样,后来啊工作换了又换。在外边跑了一年多,深知好好学习的重要性。

weixin_68789096的博客 189
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壹只小小码农
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