Python进阶教程 专栏介绍

1. 专栏介绍

本专栏主要面向有一定基础的Python程序员。
通过介绍Python开发过程中的开发技巧,效率工具,语法细节,帮你成为Python高手。
全部以python3最新版本为基础。

2. 专栏内容规划

  1. python布道者。
  2. 专栏会介绍生产环境中python的使用经验。
  3. python的优秀第三方库。
  4. python在数据分析领域的使用介绍。
  5. python在量化领域的使用介绍。
  6. python性能优化的介绍。
  7. python新语法特性的介绍。
  8. python在机器学习领域的介绍。

3. 专栏提供的服务

  1. 提供1v1答疑服务。
  2. 提供专栏文章的所有示例代码。
  3. 系列文章提供pdf供离线阅读。
  4. 所有文章持续维护更新。
  5. 专栏目标写到200篇以上,并持续增加。
  6. 每周最少更新2篇。

4. 专栏收费计划

  1. 新文章第一周均为试读文章,一周后改为付费文章。
  2. blog开始是9.9收费,提供10篇试读。
  3. blog到30篇开始涨价到19.9。
  4. blog到50篇改为29.9。
  5. blog到100篇改为49.9。
  6. blog到150篇改为99.9。

5. 内容规划

  • Python专家编程系列: 0. Python开发环境搭建 Anaconda 和 PyCharm
  • Python专家编程系列: 1. 闭包介绍(Python Closures)
  • Python专家编程系列: 2. 装饰器介绍(Python Decorator)
  • Python专家编程系列: 3. 善用装饰器使代码提高一个层次(Powerful Python Decorator)
  • Python专家编程系列: 4. 善用类装饰器(Python Class Decorators)
  • Python专家编程系列: 5. 下划线在命名中的约定(Underscores in Python)

6. Python基础学习资源

这个专栏不介绍python介绍性的知识,网上有很多入门资源,最推荐官方文档,别的入门文档也可以参考。
下面两个在线教程是我看过非常好的:

  1. 官方中文教程
  2. geeksforgeeks 英文入门文档
  3. pythontutorial
55、机器学习之确定聚类数K的方法【用Python进行AI数据分析进阶教程】 摘要:本文介绍了在Python机器学习中确定K-Means聚类算法中合适聚类数K的三种常用方法。肘部法则通过计算不同K值下的簇内误差平方和来确定K值,寻找误差平方和下降幅度明显变缓的点。轮廓系数法衡量样本与所属簇的紧密程度及与其他簇的分离程度,选择轮廓系数最大的K值作为最佳聚类数。间隙统计量法通过比较实际数据的簇内分散程度与参考分布的期望簇内分散程度来确定K值,选择间隙统计量最大的K值。每种方法均包括原理、关键点、注意点及示例代码,并通过图形形式呈现结果,帮助直观确定最优聚类数K。 阅读详情

相关推荐

Python教程系列专栏大纲

我们将从基本的语法和概念开始,逐步深入到高级主题,帮助您建立坚实的Python编程基础,并掌握一系列实用技能。不管您是想成为一名全职的Python开发者,还是在其他领域中应用Python,本专栏都将成为您的最佳学习伙伴。Python的简洁、清晰和可读性使得它成为初学者学习编程的理想选择,同时也受到专业开发者的喜爱。:在本部分,我们将介绍Python的面向对象编程(OOP)特性,如类、对象、继承、封装和多态。:我们将从Python的安装和配置开始,介绍Python的基本语法和数据类型。

微信号:RunsenLiu 842

《Python基础教程》专栏总结篇

今天给大家带来的文章是《Python基础教程》专栏总结篇,希望能对同学们有所帮助。 文章目录 1. 背景 2. 专栏亮点 3. 你的收获 4. 详细目录

weixin_43178406的博客 73万+

《Python全栈系列教程》专栏介绍及文章汇总

《Python全栈系列教程》专栏介绍及文章汇总

孤寒者的博客 71万+

机器学习之Python开源教程——专栏介绍及理论知识概述

机器可以解决重复的工作,比如1+......+100=?如果是一个大脑,你可以在1秒钟立刻算出这些值吗?但是对于机器却是可以的,计算机程序针对大量的、重复的、具有规律的、可移植性的问题进行学习和求解,这一切的缘由都应该来自于“规律”——算法 机器是无法自己独立思考的,只有针对某种数学公式所设计的算法,让机器去重复的执行,最终遇到同等的问题,它会在大量的执行过程中,产生记忆,这种记忆我们称之为一种模型的记忆。你可以让机器去写一首诗句吗?答案是可以的! 具体所要设计的是,首

迷茫与徘徊只会让你陷入绝境,欢迎私信博主,带你开始提升变现价值! 3114

关于开通付费专栏的一些想法

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 优快云首次通知可以申请开通付费专栏的时候,老猿在想自己是否要去申请,想了想放弃了,原因是老猿写的东西与那些活跃的博客专家相差太远,因为都是老猿边学习边整理的,只能说是入门级的,有些东西限于时间和精力都不是整得很清楚。 但前几天优快云负责博客运营的海涛与我联系,推荐我开通付费专栏,并告知CSD...

老猿Python 4457

《Python3案例和总结》-专栏介绍和目录

本专栏专注于Python基础和进阶的系统讲解,逐步深入实际应用场景到python高级特性,让你轻松学会用Python解决各种实际问题。不管是零基础还是有经验的开发,相信都能从本专栏获益。

数据知道的博客 1万+

机器人手眼标定快速精度验证方法

机器人手眼标定快速精度验证方法

laoli_的博客 1万+

海思Hi3516CV610开发实战:在Ubuntu 22.04上从零构建嵌入式Linux开发环境

本文详细介绍了在Ubuntu 22.04上为海思Hi3516CV610开发板搭建嵌入式Linux开发环境的完整流程。从虚拟机配置、系统安装到基础环境设置,提供了实用技巧和常见问题解决方案,帮助开发者高效构建适用于智能视觉处理的开发环境。

weixin_29197699的博客 510

基于carsim与Simulink联合仿真的车辆换道轨迹规划与轨迹跟踪模型

PID_反步控制_滑膜控制三种四旋翼无人机轨迹跟踪控制算法仿真 附带对应的说明文档,提供建模过程与仿真结果文献(英文)➕PPT 描述:采用的同一种参考轨迹,都是三维仿真 三种控制方法: [1]PID控制、[2]反步控制、[3]滑膜控制(三个仿真模型) 每个仿真均应用了同一种轨迹路径,直接运行即可出三维图,可以实现四旋翼无人机轨迹的跟踪

2501_90804007的博客 1083

Word多级标题出现黑块的解决思路(word 数字必须介于1-1638之间)

遇到多级目录出现黑块问题,看到一篇博客完美解决,在此记录。

AI_Optimization的博客 3715

C2000ware介绍

C2000的下载安装指南C2000目录。

小柚子的博客 2796

196、NPU的编译器开发:教程与示例代码编写

NPU编译器开发实战指南 摘要:本文分享了NPU编译器开发中的核心挑战与实战经验,通过具体代码示例展示了关键实现技术: 指令生成:必须考虑硬件特性(如地址对齐)和芯片配置抽象化 图优化:重点处理常见冗余结构(Reshape合并、BN融合),并注意数值稳定性 算子拆分:采用分块计算策略适配有限SRAM,需特别注意边界条件处理 内存分配:基于张量使用频率的贪心算法优化SRAM使用效率 文中包含多个真实踩坑案例: DMA地址未对齐导致硬件错误 BN融合时的除零风险 tile边界处理不当引起的精度下降 这些经验为开

m0_50546716的博客 79

Android 12.0 以太网和wifi共存的产品wifi优先级设置功能实现

在12.0的系统ROM定制化开发中,在对于一些有线网和wifi共存的产品中,由于某些产品的特殊要求首选使用wifi,而在原生 系统中以太网的优先级高于wifi的,所以就需要从优先级的设置来分析,实现设置优先级的相关功能实现

安卓兼职framework和app工程师的博客 944

信息传输仿真:卫星通信系统仿真_(12).基于SystemVue的卫星通信仿真

SystemVue是Cadence公司开发的一款用于系统级设计和仿真的软件工具。它主要用于无线通信系统的设计和验证,特别是在卫星通信、雷达、射频和微波通信等领域。SystemVue提供了一个集成的环境,用户可以通过拖拽和连接各种预定义的模块来构建复杂的通信系统模型,从而进行性能分析和优化。

2401_87715305的博客 1370

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

上一篇: Python库IceCream介绍:print调试的颠覆者
下一篇: 抛弃dict[key]的方式访问Python字典的值
novowindx
博客等级 码龄4年 107粉丝 34原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

novowindx

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值