Python是个啥?为何说它是职场人必备?

YOLO模型使用jupyterlab的方式进行预测/推理(示例) 首先相信很多使用过python的人都或多或少地了解过这个应用。是一个开源Web应用程序,可让用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述文本的文档。用途包括:数据清理和转换、数值模拟、统计建模、等等。而Jupyter Lab则是Jupyter的下一代笔记本界面。是一个基于Web的交互式开发环境,用于Jupyter notebook、代码和数据。非常灵活,可支持数据科学、科学计算和机器学习领域的广泛工作。是可扩展和模块化的,其可编写插件来添加新组件并与现有组件相集成。 阅读详情

相信大家对Python这个编程语言一定不陌生。无论是在数模比赛中对数据进行分析,还是用来爬取网站上的数据,又或是绘制出各种各样的图表……Python所能完成的任务可谓十分多样化。Python究竟有多好用呢?

用Python抓取高频词汇

考四六级及考研的话,用Python进行词汇分析,一键获取历年真题和高频单词,分分钟就能帮你get命题趋势!

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▲用Python抓取高频单词

用Python生成可视化报表

不难发现,随着计算机语言的普及,可视化已经成为日常工作中的一项必备技能。

很多人被动态可视化图表“惊艳”以后,都会觉得:这么“高大上”的东西,肯定只有专业的技术人员才能做出来。

但实际上,即使是编程小白,也能用Python做出“惊艳”的可视化效果。

Python真的非常简单易操作:只需十几行代码,就可以做出流畅、精准、美观的动态可视化图表

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▲ 用Python生成可视化工作报告

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很多人也许会觉得Python是程序员的专属技能,事实上,越来越多的非技术性岗位,也开始用Python创造更多可能:

比如说——

运营小编:抓取内容,写爆款文不愁

运营小编可以用 python 抓取产品在各个网站的评价, 几千条评价几分钟就抓取完毕,写出有质量有依据的爆款文不是梦!

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HR:一键数据汇报整理

hr平常整理全公司的数据要手动复制一整天,用 python 把重复的信息 一键生成表格,超方便快捷,整个过程只需要不到 10 分钟!

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Python还有不少骚操作,比如每秒钟发起上千次的点击动作,抢高铁票、抢优惠券、抢演唱会门票…那都是手到擒来!

抢火车票

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👆爬虫抢火车票

这下,再也不用担心国庆假期买不到票家里蹲了。

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抢演唱会门票

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从一些招聘网站上可以看到,Python相关类的工作薪资高,晋升快,学习Python后的工作前景也非常好。

据职友集数据显示,分别来自50家招聘网站,与Python有关的招聘职位薪资待遇如下:

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这里给大家分享一份Python全套学习资料,包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等,都是我自己学习时整理的,希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助!

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
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因篇幅有限,仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
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②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
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4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
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上述所有资料 ⚡️ ,朋友们如果有需要 📦《全套Python学习资料》的,可以扫描下方二维码免费领取 🆓
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四麦轮机器人精准运动控制系统开发方案 本文提出了一套四麦轮机器人精准运动控制系统的开发方案,基于鲸鱼机器人专业版平台实现高精度的直线行走和平移功能。系统采用双闭环PID控制架构(速度环与距离环),结合编码器和IMU传感器反馈,通过图形化编程与C语言混合开发实现。方案详细阐述了四麦轮运动学模型、控制逻辑设计、传感器数据处理及核心算法实现,目标在3米行程内达到距离误差±10mm、角度偏差±2°的精度。全文涵盖理论分析、系统设计到程序实现的全流程,为机器人精准运动控制提供了完整解决方案。 阅读详情

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Llama-Turbo
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