Python 0基础练手项目,有哪些值得推荐?附实战项目+学习图谱

Python 0基础练手项目,有哪些值得推荐?附实战项目+学习图谱

 

刚学Python的时候,因为豆瓣帖子老沉,就写了一个顶帖脚本。就是用这个脚本,给自己的帖子顶了两年,在小组里追到了现在的女朋友。(2018年更新:已经是老婆啦,哈哈哈!)

总结:

Python 女朋友 是第一生产力。

这虽然是个小玩笑,但是有一个道理是通的。初学者总会遇到一个问题,那就是吸收的很慢。老生常谈,Learning By Doing,当你亲自敲出一个项目,那种成就感更加地会激励你去深入学习的。

除了吸收慢,另一个难题是,“为什么要学?学了可以干什么?”

这里引用一位信息工程学博士网友的一段留言:

对于大部分编程新手来说,其实并不是学不下去,主要的问题是,学了之后不知道可以干啥。我会了python的大部分基本语法,但是我除了会写hello world,除了能print一些数组,字典,我啥都做不了啊。

 

Python 0基础练手项目,有哪些值得推荐?附实战项目+学习图谱

 

 

所以要多接触项目,才能更深入、更快的知道,一门技术对生活、工作的用处。在知乎上看到一个大学生,他的学习方法就非常好,刚接触python三个星期,已经做了3个小项目:

  • 学校活动场地申请脚本:身处帝都某211高校,场地资源紧张,如果申请,需要像上网抢课那样抢场地。于是拿python写了一个脚本,实现了在睡觉的时候也能躺收场地。
  • 12306余票检测脚本:我想买的票卖没了,所以写了个小脚本扔在服务器上,24小时检测是否有余票,有的话就给我的微信发个提醒。
  • 课堂作业:老师留的一些不限语言的简单小网站的制作,喜欢拿python的flask+jinja2来写。

以上讲到的,都是新手很适合的练手项目,实习生即使写在简历里,也是亮眼的小加分项。但在学Python之前,有一点你要明确,你学Python到底是为了兴趣,还是为了进入心仪公司赚钱、升职?先跟大家科普一组数据:

目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python,如:YouTube、Dropbox、BT、Quora、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。

使用Python的程序猿会越来越多还是少?其实这已无需多言,大企业纷纷鼓励,小企业为了研发速度则是全力支持。不过目前主要的矛盾是:行业岗位缺口巨大,国内Python人才缺口高达40万,部分领域如人工智能、大数据开发人才稀缺, 年薪二十万都招不到人。爬取了全国的Python职位,发现Python岗位需求增速174%,达到了首位。

 

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如果你是为了兴趣,那么学一些基础功能,做出自己的目标作品就可以了。但是如果是为了入职心仪公司,拿到理想薪资,我推荐你更应该做企业级的实战项目。

企业级的项目可以让你提前了解企业的真实需求,做出的东西都是未来工作

### 关于语义分割的实战教程 #### U-Net图像语义分割实战案例 U-Net是一种常用于医学影像分析和其他领域中执行精确像素级预测的强大架构。该网络结构由 contracting path 和 expansive path 组成,前者捕捉上下文信息,后者实现精确定位[^2]。 对于想要动手实践的人来说,可以从 Kaggle 的盐体识别竞赛入手。此项目提供了完整的流程指导,包括数据集下载及整理、U-Net网络模型构建及训练等内容。具体来说,在处理这类问题时,通常会经历以下几个方面的工作: 1. **准备环境** 安装必要的库文件,比如 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架。 2. **加载并预处理数据** 使用 Python 编写脚本来读取图片及其对应的标签(mask),并对这些数据做标准化等预处理工作。 3. **定义模型架构** 构建 U-Net 结构,这涉及到编码器部分(下采样路径)和解码器部分(上采样路径),两者之间通过跳跃连接传递特征图谱。 4. **编译与训练模型** 设置损失函数(如二元交叉熵)、优化算法(Adam 是常用的选择之一),接着就可以开始迭代过程直至收敛。 5. **评估模型表现** 利用验证集上的 IoU (Intersection over Union) 指标或其他适当的方法衡量最终成果的好坏程度。 下面给出一段简单的代码片段展示如何创建一个基本版本的 U-Net 模型: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate def unet(input_size=(256, 256, 1)): inputs = Input(input_size) conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(pool1) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2) up3 = UpSampling2D(size=(2, 2))(conv2) merge3 = concatenate([up3, conv1], axis=3) out = Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(merge3) model = tf.keras.Model(inputs=[inputs], outputs=[out]) return model ``` 这段代码仅展示了简化后的两层卷积加池化操作以及相应的反向传播机制;实际应用中可能需要更复杂的配置才能达到理想效果。 #### Pothole语义分割实例 另一个具体的例子是在道路表面裂缝检测方面的应用——即 pothole 分割任务。这里同样采用了 U-Net 来完成从原始照片到损伤区域掩模转换的过程。参与者需先利用 labelme 工具对手动标记好的样本进行编辑保存为 JSON 文件形式,之后再编写程序批量生产可用于机器学习训练的数据集。
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