7套干货,Python常用技术学习知识图谱!!(史上最全,建议收藏)

目录

一、Python数据分析

二、Python爬虫

三、Python学习技术问题汇总

四、数据结构与算法

五、计算机基础

六、Python入门

七、MySQL


一、Python数据分析

数据分析是Python应用较多的一个领域,这个教程包含了Python基础、数据采集、数据处理到数据挖掘,这是我看过比较细致的教程了。

主要讲解了4个领域的经典项目,每一个项目都是遵从数据分析的5大步骤,商业目标建立→数据获取→数据预处理→建立模型→模型发布,你可以掌握商业项目的分析方法论。

【你将收获】

  1. 熟练掌握Python相关语法知识
  2. 熟练掌握数据分析和挖掘的相关知识
  3. 提高数据处理能力,在项目中能够事半功倍
  4. 在实际项目中,运用数据挖掘相关算法解决问题

【适用人群】

  1. 零基础学员或者有一定基础学员、大中院校学生
  2. 在职从事数据分析相关工作以及打算转行Python数据分析和挖掘相关人员
  3. 对Python以及数据分析和挖掘有兴趣人群

二、Python爬虫

爬虫几乎是所有Python工程师都会的,这篇教程详细讲了网络爬虫的三大基本步骤(网络请求、数据解析、数据存储)。另外还有反爬操作,比如,我们经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等。

7大章节、150+节课程:

课程展示:

三、Python学习技术问题汇总

你将收获

  • 学习Python中的核心技术
  • 学习Python面试的问题和解答
  • 学习在其他书本中没有的Python知识

【适用人群】

Python程序员,在校大学生

【课程介绍】

本课程是李宁老师结合十多年Python教学和开发经验的结晶。本系列课程中涉及到的知识点都是在实际工作中遇到的,并且已经解决的各种问题。还有的技术问题是搜集了国内外程序员遇到的各种类型的技术问题,部分和这些程序员直接交流,了解他们的需求以及某些理解上的困难。

通过手机和总结这些技术问题,并给出多种可能的解答,将非常有助于Python程序员解决在实际工作中遇到的各种问题

四、数据结构与算法

没有系统地学习过数据结构和算法的程序员只能称作是coder,算法不仅可以提升你的逻辑思维,还是你晋升的法宝。这门教程采用了动画的形式把难懂的算法知识形象的讲解出来,并拆解了各大厂的高频算法面试题,我是强烈推荐给你这个教程哦~

【推荐您学习这门课程的原因】

图解数据结构与算法:拒绝抽象枯燥的学习,本课程采用动画演示的形式,让您在动画中掌握算法的底层原理

【你将收获】

  1. 系统化讲解常见的数据结构与算法,对数组、队列和栈、链表、哈希表、树、图等有深刻的认识
  2. 数据结构+进阶算法+算法思想,采用动画的形式讲解数据结构与算法,让学习不再枯燥
  3. 能够手写Java常见集合的实现,二次封装自己的数据结构库
  4. 解析大厂面试中的数据结构与算法题目,掌握其核心知识点

【适用人群】

  1. 工作中不能熟练应用数据结构与算法的人;
  2. 编程能力弱且不会分析源码的程序员;
  3. 数据结构与算法面试能力弱,且想进入 BAT 等国内一线大厂的人;
  4. 准备从事 AI 相关工作的程序员。

1、采用动画演示的形式

2、全面、系统化的课程设计:系统化讲解数据结构与算法,让你快速梳理整个算法知识体系,掌握算法的核心思想。

3、实战2020大厂算法面试题:解析大厂算法面试题,分析其中算法原理,并动手实操,让大家通关面试最后一道题。

五、计算机基础

很多粉丝会遇到这样的问题:语法学得挺溜,校招要求写“银行家算法”的实现,却一点也写不出来。出现这个问题的原因是什么?是计算机基础没学好!

强烈建议你如果计算机基础没学好的,可以通过这个教程快速复习一下。这里涵盖了三大计算机基础知识全解

【你将收获】

  1. 计算机专业的核心课程,科班出身的核心竞争力,非科班必须补足的基础
  2. 理论知识+案例解析,50+更贴近日常工作的案例,在编程的过程中理解原理
  3. 编程必备的灵魂,进阶架构设计/系统设计必会的底层基础
  4. 以最新版Python作为开发语言,解锁爆火的人工智能编程语言

六、Python入门

这个教程从Python环境搭建讲起,属于最基础的部分,所以即使你没有一点编程经验也可以很快上手!这个教程中用10个热门案例强化语法,都是和我们的使用场景非常接近的,比如:模拟支付宝的能量产生过程、逐行显示蚂蚁庄园动态、模拟“ 跳一跳 ”小游戏加分块……

除了基础,做开发最重要的就是实战项目!这份教程里都给你准备好了,游戏开发、淘宝用户数据分析、Django开发商城项目,这几个都是比较大的项目,用在毕设中也是非常不错的。如果你还想研究爬虫或数据分析,也可以继续深入研究。

再来说说搭配的实体书,这本书可以说是Python入门必看书籍了,在豆瓣评分9.1分,毫不犹豫入手了!

七、MySQL

学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Python;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何, MySQL 都是 IT 从业人员不可或缺的技能!

在这个教程中,你可以从配置MySQL入门学起,学会SQL中数据查询语言DQL、数据操纵语言DML、数据定义语言DDL、数据控制语言DCL,学会熟练对库表进行增删改查等必备技能。

-END-


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标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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