⑴ 求一個python的學習計劃，本人打算自學python，沒有思路
以下是老男孩教育Python全棧課程內容：階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。
⑵ Python培訓課程內容有哪些
以下是Python課程內容：
階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex
actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models
ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django
Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful
API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django
+ uwsgi +
nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發
高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。
⑶ 如何正確學習數據科學中的 python
作者 | skura
來源 | AI開發者
大多數有抱負的數據科學家是通過學習為開發人員開設的編程課程開始認識 python 的，他們也開始解決類似 leetcode 網站上的 python 編程難題。他們認為在開始使用 python 分析數據之前，必須熟悉編程概念。
資深數據分析師 Manu Jeevan 認為，這是一個巨大的錯誤，因為數據科學家使用 python 來對數據進行檢索、清洗、可視化和構建模型，而不是開發軟體應用程序。實際上，為了完成這些任務，你必須將大部分時間集中在學習 python 中的模塊和庫上。他認為，學習數據科學的正確姿勢應該如下文，AI 開發者進行了編譯整理。
請按照下面這個步驟來學習數據科學的 python。
配置編程環境
Jupyter Notebook 是開發和展示數據科學項目的強大編程環境。
在電腦上安裝 Jupyter Notebook 最簡單的方法是通過 Anaconda 進行安裝。Anaconda 是數據科學中使用最廣泛的 python 工具，它預裝了所有最流行的庫。
你可以瀏覽標題為「A Beginner』s Guide to Installing Jupyter Notebook Using Anaconda Distribution」的博客文章（https://medium.com/better-programming/beginners-quick-guide-for-handling-issues-launching-jupyter-notebook-for-python-using-anaconda-8be3d57a209b），了解如何安裝 Anaconda。安裝 Anaconda 時，請選擇最新的 python 3 版本。
安裝完 Anaconda 後，請閱讀 Code Academy 的這篇文章（https://www.codecademy.com/articles/how-to-use-jupyter-notebooks），了解如何使用 Jupyter Notebook。
只學習 python 的基礎知識
Code Academy 有一門關於 python 的優秀課程，大約需要 20 個小時才能完成。你不必升級到 pro 版本，因為你的目標只是熟悉 python 編程語言的基礎知識。課程地址：https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
NumPy 和 Pandas，學習的絕佳資源
在處理計算量大的演算法和大量數據時，python 速度較慢。你可能會問，既然如此那為什麼 python 是數據科學最流行的編程語言？
答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 擴展的形式將數字處理任務轉移到底層。這正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。
首先，你應該學會 NumPy。它是用 python 進行科學計算的最基本的模塊。NumPy 支持高度優化的多維數組，這是大多數機器學習演算法最基本的數據結構。
接下來，你應該學習 Pandas。數據科學家花費大部分時間清洗數據，這也被稱為數據整。
Pandas 是操作數據最流行的 python 庫。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底層代碼廣泛使用 NumPy 庫。Pandas 的主要數據結構稱為數據幀。
Pandas 的創造者 Wes McKinney 寫了一本很棒的書，叫做《Python for Data Analysis》（https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython-ebook/dp/B075X4LT6K）。在書中的第 4、5、7、8 和 10 章可以學習 Pandas 和 NumPy。這些章節涵蓋了最常用的 NumPy 和 Pandas 特性來處理數據。
學習使用 Matplotlib 可視化數據
Matplotlib 是用於創建基本可視化圖形的基本 python 包。你必須學習如何使用 Matplotlib 創建一些最常見的圖表，如折線圖、條形圖、散點圖、柱狀圖和方框圖。
另一個建立在 Matplotlib 之上並與 Pandas 緊密結合的好的繪圖庫是 Seaborn。在這個階段，我建議你快速學習如何在 Matplotlib 中創建基本圖表，而不是專注於 Seaborn。
我寫了一個關於如何使用 Matplotlib 開發基本圖的教程，該教程由四個部分組成。
第一部分：Matplotlib 繪制基本圖（http://nbviewer.ipython.org/gist/manujeevanprakash/138c66c44533391a5af1） 第二部分：如何控制圖形的樣式和顏色，如標記、線條粗細、線條圖案和使用顏色映射（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7dc56e7906ee83e0bbe6） 第三部分：注釋、控制軸范圍、縱橫比和坐標系（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7cdf7d659cd69d0c22b2） 第四部分：處理復雜圖形（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7d8a9860f8e43f6237cc）你可以通過這些教程來掌握 Matplotlib 的基本知識。
簡而言之，你不必花太多時間學習 Matplotlib，因為現在公司已經開始採用 Tableau 和 Qlik 等工具來創建互動式可視化。
如何使用 SQL 和 python
數據有組織地駐留在資料庫中。因此，你需要知道如何使用 SQL 檢索數據，並使用 python 在 Jupyter Notebook 中執行分析。
數據科學家使用 SQL 和 Pandas 來操縱數據。有一些數據操作任務使用 SQL 就可以很容易地執行，並且有一些任務可以使用 Pandas 高效地完成。我個人喜歡使用 SQL 來檢索數據並在 Pandas 中進行操作。
如今，公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台來輕松地使用 python 和 SQL。
所以，你應該知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解這一點，你可以在計算機上安裝 SQLite 資料庫，並在其中存儲一個 CSV 文件，然後使用 python 和 SQL 對其進行分析。
這里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到這一點：Programming with Databases in Python using SQLite（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。
在瀏覽上述博客文章之前，你應該了解 SQL 的基礎知識。Mode Analytics 上有一個很好的關於 SQL 的教程：Introction to SQL（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。通過他們的基本 SQL 部分，了解 SQL 的基本知識，每個數據科學家都應該知道如何使用 SQL 有效地檢索數據。
學習和 python 相關的基本統計學知識
多數有抱負的數據科學家在不學習統計學的基礎知識的情況下，就直接跳到機器學習知識的學習中。
不要犯這個錯誤，因為統計學是數據科學的支柱。而且，很多數據科學家學習統計學只是學習理論概念，而不是學習實踐概念。
我的意思是，通過實踐概念，你應該知道什麼樣的問題可以用統計學來解決，了解使用統計數據可以解決哪些挑戰。
以下是你應該了解的一些基本統計概念：
抽樣、頻率分布、平均值、中位數、模式、變異性度量、概率基礎、顯著性檢驗、標准差、z 評分、置信區間和假設檢驗（包括 A/B 檢驗）
要學習這些知識，有一本很好的書可以看看：《Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts》（https://www.amazon.com/Practical-Statistics-Data-Scientists-Essential/dp/9352135652）。不幸的是，本書中的代碼示例是用 R 編寫的，但是很多人包括我自己在內使用的是 Python。
我建議你閱讀本書的前四章。閱讀本書的前 4 章，了解我前面提到的基本統計概念，你可以忽略代碼示例，只了解這些概念。本書的其餘章節主要集中在機器學習上。我將在下一部分討論如何學習機器學習。
大多數人建議使用 Think Stats （https://www.amazon.com/Think-Stats-Allen-B-Downey/dp/1449307116）來學習 python 的統計知識，但這本書的作者教授了自己的自定義函數，而不是使用標準的 python 庫來進行統計知識講解。因此，我不推薦這本書。
接下來，你的目標是實現在 Python 中學習的基本概念。StatsModels 是一個流行的 python 庫，用於在 python 中構建統計模型。StatsModels 網站提供了關於如何使用 Python 實現統計概念的優秀教程。
或者，你也可以觀看 Ga?l Varoquaux 的視頻。他向你展示了如何使用 Pandas 和統計模型進行推理和探索性統計。
使用 Scikit-Learn 進行機器學習
Scikit-Learn 是 Python 中最流行的機器學習庫之一。你的目標是學習如何使用 Scikit Learn 實現一些最常見的機器學習演算法。
你應該像下面這樣做。
首先，觀看 Andrew Ng 在 Coursera 上的機器學習課程（https://www.coursera.org/learn/machine-learning）的第 1、2、 3、6,、7 和第 8 周視頻。我跳過了關於神經網路的部分，因為作為初學者，你必須關注最通用的機器學習技術。
完成後，閱讀「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow」一書（https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1491962291）。你只需瀏覽這本書的第一部分（大約 300 頁），它是最實用的機器學習書籍之一。
通過完成本書中的編碼練習，你將學習如何使用 python 實現你在 Andrew Ng 課程中學習到的理論概念。
結論
最後一步是做一個涵蓋上述所有步驟的數據科學項目。你可以找到你喜歡的數據集，然後提出有趣的業務問題，再通過分析來回答這些問題。但是，請不要選擇像泰坦尼克號這樣的通用數據集。你可以閱讀「19 places to find free data sets for your data science project」來查找合適的數據集（https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/）。
另一種方法是將數據科學應用到你感興趣的領域。例如，如果你想預測股票市場價格，那麼你可以從 Yahoo Finance （https://www.scrapehero.com/scrape-yahoo-finance-stock-market-data/）中獲取實時數據，並將其存儲在 SQL 資料庫中，然後使用機器學習來預測股票價格。
如果你希望從其它行業轉行到數據科學，我建議你完成一個利用你的領域專業知識的項目。關於這些，我在以前的博客文章"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 1"（https://www.kdnuggets.com/2019/05/guide-transitioning-career-data-science-part-1.html） 和"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 2"（https://www.kdnuggets.com/2019/06/guide-transitioning-career-data-science-part-2.html）中有提到過。
⑷ Python課程內容都學習什麼啊
賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤
鏈接: https://pan..com/s/1C9k1o65FuQKNe68L3xEx3w
若資源有問題歡迎追問~
⑸ 怎麼通俗地理解張量
對Gradle通俗的理解:
軟體開發講究代碼復用,通過復用可以使工程更易維護,代碼量更少..... 開發者可以通過繼承,組合,函數模塊等實現不同程度上的代碼復用.但不知你有沒有想過,軟體開發也是一種工程作業,絕不僅僅是寫代碼,還涉及到工程的各種管理(依賴,打包,部署,發布,各種渠道的差異管理.....),你每天都在build,clean,簽名,打包,發布,有沒有想過這種過程,也可以像代碼一樣被描述出來, 也可以被復用.
⑹ Python編程培訓北京的哪裡好，學出來可以做什麼，看起來程序員厲害的不行
現在學python的人很多，如果只給一個理由的話，一句話：寫起來快、看起來明白。
你要非要問它可以干什麼。作為通用性的語言基本上什麼都能幹，除了一些對性能要求很高的場合。比較常見的領域是：web伺服器、科學計算、應用內嵌腳本、系統管理（程度由高到低）。
就這個事情而言簡單說說我的看法吧。
首先，我覺得趕時髦沒有任何的問題（話說Python現在算時髦么，都快20年了。時髦的應該是go、hack之類的吧）。作為一個職業程序員，追趕技術的潮流本來就是很正常的事。有了什麼新的工具、語言、理論。先拿來玩一玩，了解一下他的特性。這叫技術儲備。一個東西之所以能流行起來必然有它的特點在里邊。有的時候學些東西僅僅就是 have a fun 而已。每次都當你有需求的時候再學永遠都會落後一拍，而且無法站在一個高度去選擇。
舉個例子：比如你現在要寫個手機游戲，現在有Unity、cocos2d、cocos2d－x、cocos2d－x lua 及其他引擎可供選擇。如果你從來都沒有用過這幾個東西你怎麼選擇？肯定是上網看一堆良莠不齊的博客，問問同事、學長之類的，最後憑感覺選一個就開始寫。如果你只會其中一個呢？你肯定會毫不猶豫的使用你會的那個。問題在於，有的時候不同的技術方案有不同的局限性，弄不好這就是定時炸彈啊。如果這些你都用過，即使不是非常的精通。你也可以根據自己的團隊組成、工期、人員招聘的難度、游戲類型等等來選擇最合適的工具。等到有需求的時候根本不會有那麼時間來讓你每個都學一遍的。
其次，最為一個程序員，開拓視野很重要。多嘗試幾門語言沒有任何壞處。學習其他的語言有助於你跳出自己之前的局限來看問題。語言限制了你的表達，也限制了你思考問題的方式。多了解一些不同的編程範式，有助於你加深對編程語言的了解。沒有什麼壞處。只是蜷縮在自己熟悉的東西里永遠無法提高。
最後，我覺得你的心態有很大的問題。為什麼這么說呢？如果很多人不斷的對我說：「自己會python，python有多麼多麼高級牛掰厲害。」我的第一反應是：「我擦，真的么？這么吊的東西我居然沒用過。回去玩玩看，到底好不好用。」而不是說：「擦，又TM給老子裝逼，會python了不起么？」如果你真正渴求的是知識or技術，你根本不會在意誰在什麼地方用什麼語氣說的。你在意的只會是知識本身。
想系統學習python，以下是python的一整套課程體系，可以根據體系來學習，事半功倍。
馬哥2019教學大綱全面升級，核心技術從「薪」出發
python自動化+Python全棧+爬蟲+Ai=全能Python開發-項目實戰式教學
階段一：Python基礎及語法
課程內容
Linux基本安裝、使用、配置和生產開發環境配置
Python語言概述及發展，搭建Python多系統開發環境
Python內置數據結構、類型、字元及編碼，流程式控制制
列表和元組，集合和字典精講、文件操作、目錄操作、序列化
裝飾器、迭代器、描述器、內建函數，模塊化、動態模塊載入
面向對象和三要素、單雙鏈表實現，運算符重載，魔術方法原理
Python的包管理，打包工具，打包、分發、安裝過程
異常的概念和捕獲、包管理、常用模塊和庫使用，插件化開發
並發與並行、同步與非同步、線程、進程、隊列、IO模型
實戰操練：用項目管理git管理代碼和持續集成開發
實戰操練：用Python開發小應用程序
課程內容
同步IO、非同步IO和IO多路復用詳解
C/S開發和Socket編程，TCP伺服器端和客戶端開發
TCP、UDP網路編程、非同步編程、協程開發
Socketserver模塊中類的繼承，創建伺服器的開發
演算法：冒泡排序、選擇排序、插入排序、堆排序、樹、圖
Mysql安裝使用，數據類型、DDL語句建庫建表
資料庫庫、表設計思路及資料庫開發
使用pymysql驅動，創建ORM，CRUD操作和事務
連接池實現和Python結合的後台開發
key-Value模型與存儲體系介紹，多種nosql資料庫
實戰操練：開發基於C/S架構的web伺服器
課程內容
Html、Css、bootstrap入門到精通
瀏覽器引擎，同步、非同步網頁技術，前端開發技術解析
ES6常量變數、注釋、數據類型、let和var
ES6函數及作用域、高階函數、箭頭函數、匿名函數
JS對象模型，字面式聲明對象創建，舊式類定義
React比vue技術對比及優劣勢解析
React框架介紹，組件、核心實戰和應用
HTML5瀏覽器端多種持久化技術和store.js使用
螞蟻金服React企業級組件ant design開發
React狀態管理庫Mobx應用，axios非同步HTTP庫使用
無狀態組件、高階組件、柯里化、裝飾器、帶參裝飾器
實戰：Todolist業務功能開發及可視化
課程內容
web框架Django、Flask、tornado對比
從零開始實現類Flask框架、實現路由、視圖等
實現類Flask、正則匹配、webbob庫解析、字元串解析等
實現類Flask框架高級路由分組、字典訪問屬性化等
實現Django開發環境搭建、ORM與資料庫開發
實現Django模板語言、應用創建、模型構建
實現Django開發流程、創建應用、注冊應用等
RESTful介面開發、React組件、MySQL讀寫分離等
前後端分離模式MySQL分庫分表、Nginx+uWSGI部署
實戰：實現多人博客系統項目，採用BS架構實現
實戰：分類和標簽、轉發、搜索、點擊量、點贊等特效
課程內容
Devops自動化運維技術框架體系、應用布局
任務調度系統設計，zerorpc及RPC通信實現，Agent封裝與實現
mschele通信消息設計和介面API
企業級CMDB系統，虛擬表實現，DDL設計與實現
實戰：開源堡壘機jumpserver架構、安全審計、管理
自動化流程平台：流程模板定義、執行引擎實現、手動與自動流程
分布式監控系統設計與實現思路
全面講解Git版本控制、腳本自動化管理、Git分支合並
實戰：基於生產環境持續集成案例Jenkins+gitlab+maven
Python實現執行環境構建及代碼測試示例
課程內容
爬蟲知識體系與相關工具和數據挖掘結合分析
urllib3、requests、lxml等模塊企業級使用
requests 模塊模擬登錄網站，驗證，注冊
Scrapy框架與Scrapy-Redis，實現分布式爬蟲
Selenium模塊、PhantomJS模塊，實現瀏覽器爬取數據
selenium實現動態網頁的數據抓取、常見的反爬措施
實戰：Python 實現新浪微博模擬登陸，並進行數據分析
實戰：爬取淘寶、京東、唯品會等電商網站商品
實戰：某乎評價抓取和好評人群及價值信息挖掘
實戰：提取豆瓣電影信息，分析豆瓣中最新電影的影評
課程內容
人工智慧介紹及numpy、pandas學習、matplotlib學習
機器學習基礎理論、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法
KNN演算法、決策樹演算法、K-MEANS演算法、神經網路背景概述
單層感知器介紹、單層感知器程序、單層感知器-異或問題
線性神經網，Delta學習規則、線性神經網路解決異或問題
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階段二：Python網路編程及後台開發
階段三：前端開發及全棧可視化
階段四：Web框架及項目實戰
階段五：Python運維自動化開發
階段六:分布式爬蟲及數據挖掘
階段七：人工智慧及機器學習
階段八：高薪簡歷製作和面試技巧
⑺ tensorflow需要什麼樣的雲伺服器
伺服器穩定和性能來說,現在阿里雲好點.騰訊雲,網路雲等性能也都差不多.但是沒有阿里雲的相關服務配套齊全.不過他們的價格相對較貴,最近我在用 小鳥雲
便宜點,價格還是可觀的.穩定性還可以，特別是它的高防雲伺服器，最近都在打折，SSD+DDR4，還免費送抗攻擊容量，看你自己實際情況去選擇了
⑻ 學python可以做什麼
1WEB開發
在國內，豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基於Python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。
盡管目前Python並不是做Web開發的首選，但一直都佔有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的Web項目中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的「膠水」特性，很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發時的輕便快捷。
除此之外，Python中還有大量「開箱即用」的模塊，用於與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個微信公眾號相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種伺服器交互細節，專注於功能實現即能完成開發。
目前，國內的Python web開發主要有兩個技術棧：
（1）Django
Django是一個高級的敏捷web開發框架，如果學會了，擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度，基於ruby的Ruby on rails顯然更快，但是Django有一個優勢就是性能優秀，更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社區Pinterest早期也是基於Django開發的，承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發一個網站，還能兼顧APP客戶端的API調用需求，Django是可以信賴的。
（2）Flask
相對於Django，Flask則是一個輕量級的web框架，Flask的最大的優勢是性能優越，適合配合手機客戶端開發後台API服務。國內基於Flask的Restful API服務這快很火，也是需求最大的。知名的比如網路、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基於Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統的web網站，還是建議使用Django，Flask的優勢是後端、API，不適合構建全功能網站。
2網路爬蟲
網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了。
Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用於模擬HTTP請求的Requests、用於HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用於自動化分布式爬取任務的Scrapy，還是用於最簡化資料庫訪問的各種ORM，都使得Python成為數據爬取的首選語言之一。特別是，爬取後的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。
3人工智慧與機器學習
人工智慧是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什麼呢？
因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
6桌面程序
Python也可以用於桌面軟體開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。Python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優雅，可以很輕松的開發界面復雜的桌面程序，並且能輕松實現跨平台特性。
7多媒體應用
可以用Python裡面的PIL、Piddle、ReportLab 等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理，還可以用Python生成動態圖表和統計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。
⑼ 學習tensorflow，買什麼筆記本好
我這邊不給您具體牌子型號，只告訴你如何選擇。我買筆記本從來都是看配置再看品牌的。r然後用筆記下來，到實體店一個一個找，幾家對比，得出心理價位。
第一，你肯定要買的是近半年內生產的電腦，這樣有利於你5年時間甚至更長時間使用;
第二，你要清楚你能出多少錢，比如2千到3千隻能是低端電腦，4千左右價位能買中端的電腦;
第三，你要考慮自己是否考慮續航時間，考慮續航選擇低電壓(U)的CPU。另外要清楚自己的筆記本是用來做什麼的。如果做設計，視頻等那就應該不考慮CPU後面數字上有個U的筆記本。
第四，你應該要考慮比較好的系列，然後再同款系列中考慮型號。比如四代I5和五代i5比較，你肯定要選擇五代i5,然後在這個系列裡面看型號比較。當然這方法也不全對，畢竟低電壓(CPU帶U字)的五代i5和標壓的五代i3(CPU帶M字)性能差不多。.
第五，你要看看納米數字是多少，納米數字越小，做工精細;
第六，你要看看顯卡階梯圖，再瞧一瞧顯卡的三級緩存，數字越大，越好。對了 如果你只是上網普通娛樂，集成顯卡就行，如果要玩3D游戲，設計等。還是主要考慮獨立顯卡。選擇顯卡比如，N卡和A卡，A卡發熱量大些，作圖專用。如果要長時間運行，比如玩游戲，剪輯，那你就考慮N卡。選擇N卡，比如。740和840這兩個顯卡，第一個數字8大，那就是840效果好點，但是840比740性能只高了百分之五，若740和820比較，很多人誤以為是8好，那就不對，這個反而是740好。
第七，你也要考慮主頻，主頻越高，說明電腦處理速度越快;當然像CPU是低電壓的電腦，你也要關注它的睿頻。
第八，就是你考慮硬碟型號是sata三代，是選擇固態 還是混合，肯定是固態好，不過很多人買較便宜的混合，還要考慮硬碟轉速7200，當然5400也可以;
第九，就是你考慮內存規格和大小，內存規格現在主流是DDR3，性能是DDR2的兩倍；一般32位系統最高支持3.2G內存，64位系統，最好是4G內存。
第十，就是你考慮屏幕選擇尺寸，寬屏16比9 還是16比10等。亮度值越大越好。解析度隨你選擇。最後你看看中關村在線對比筆記本品牌吧。