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0. 学习中要善于应用网络上的教程

        0.1. 代码库：GitHub: Let’s build from here · GitHub

                github网站是一个代码仓库，可以直接下载代码学习

        0.2. 算法刷题网站：(刷刷题提高代码能力，提升思维）

                a. 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

                b. 牛客网 - 找工作神器|笔试题库|面试经验|实习招聘内推，求职就业一站解决_牛客网

        学习过程中可以参考官网的教程和优快云网站、知乎、B站等。

1. 环境

        a. 安装anaconda，里面集成了python环境。（或者直接安装python）

        b. IDE 直接官网下载安装即可。以下两个都可以。

        Visual Studio Code - Code Editing. Redefined 

        PyCharm：JetBrains为专业开发者提供的Python IDE（选择社区版本）

        IDE安装好了就可以直接在上面写代码了。具体使用可以去找找教程。

        c. 也可以使用jupyter写代码。具体使用可以去找找教程。

        

1. python基础知识

 （建议花1-2周的时间学习基础）

        边看教程边敲代码，参考菜鸟教程。可以先学习基础教程，后面的高级教程跳过。

        Python3 教程 | 菜鸟教程

        B站上也有很多视频教程，如

        花了2万多买的Python教程全套，现在分享给大家，入门到精通(Python全栈开发教程)_哔哩哔哩_bilibili

2. python重要的库

(每个库建议花1-3个小时学，从官网和优快云网站看教程，边看边敲代码）

        a. numpy ：中文官网 NumPy

        b. pandas

        c. csv

        d. matplotlib: 中文网 http://www.matplotlib.net/

3. 机器学习

（建议每个方法花几个小时～几天学习，如knn算法，决策树算法）

（学习sklearn会用到前面学习的numpy、pandas等库，所以前面的那些库要先学，这里学习的时候也能够对前面的知识进行巩固提高）

        最重要的库：sklearn

        中文文档：sklearn

        中文社区：科学数据处理统计学习指南-scikit-learn中文社区

4. 深度学习

（深度学习属于机器学习的一部分）

最经典的参考书：《深度学习 Deedp Learning》（外号：花书）

目前最主流的两个库：

        a. pytorch 学习参考官网等网站

                安装教程 Start Locally | PyTorch

                pytorch中文网教程 本站 PyTorch 教程目录-PyTorch 中文网

        b. tensorflow 

                安装方法参考官网

                建议先参考官网教程学习基础： https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=zh-cnhttps://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=zh-cn                可以同时去看看各网站教程，或者B站跟着视频教程学习

        c. 最后，花书的学习资源。

        （可以看看书中的理论，不懂先跳过没关系）

        花书的学习网站如下：包含了pytorch和tensorflow的代码，先学一些tensorflow或pytorch的基础，就可以在这里进一步学习。

                《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation

        花书的github仓库：（包含了pytorch和tensorflow）

最后. 学习过程中可以利用chatgpt或着chatglm，如果遇到英文的学习资源看不懂，搜索是否相关的中文资源或用翻译软件（chatglm也可以直接翻译）