python5.0课程
这里是目录：┣━━1-Python基础语法v5.0┃ ┣━━第10节 公共的方法
┃ ┣━━第11节 推导式
┃ ┣━━第12节 函数基础
┃ ┣━━第13节 函数提高
┃ ┣━━第14节 函数应用：学员管理系统
┃ ┣━━第15节 递归函数和匿名函数
┃ ┣━━第16节 内置函数
┃ ┣━━第17节 文件操作
┃ ┣━━第1节 开发环境安装介绍
┃ ┣━━第2节 变量和数据类型
┃ ┣━━第3节 数据类型转换和运算符
┃ ┣━━第4节 if语句
┃ ┣━━第5节 while循环
┃ ┣━━第6节 for循环
┃ ┣━━第7节 字符串
┃ ┣━━第8节 列表和元组
┃ ┗━━第9节 字典和集合
┣━━2-面向对象编程v5.0
┃ ┣━━第1节面向对象基础
┃ ┣━━第2节应用：烤地瓜
┃ ┣━━第3节应用：搬家具
┃ ┣━━第4节继承
┃ ┣━━第5节多态、类方法、类属性
┃ ┣━━第6节异常
┃ ┣━━第7节模块和包
┃ ┗━━第8节案例-面向对象版学员管理系统
┣━━3-linux命令v5.0
┃ ┣━━第1节操作系统介绍
┃ ┣━━第2节linux命令一
┃ ┣━━第3节lnux命令二
┃ ┗━━第4节lnux命令三
┣━━4-多任务编程v5.0
┃ ┣━━第1节进程
┃ ┣━━第2节线程
┃ ┣━━35.jpg
┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━5-web服务器v5.0
┃ ┣━━第1节 网络编程基础
┃ ┣━━第2节 http协议介绍
┃ ┣━━第3节 web服务器
┃ ┣━━35.jpg
┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━6-web前端开发基础v5.0
┃ ┣━━第1节 Html基础
┃ ┣━━第2节 Css基础
┃ ┣━━第3节 JavaScript基础
┃ ┗━━第4节 JQuery
┣━━7-MySQL数据库v5.0
┃ ┣━━第1节 mysql介绍
┃ ┣━━第2节 数据库和表的操作
┃ ┣━━第3节 where条件查询
┃ ┣━━第4节 mysql高级查询
┃ ┣━━第5节 mysql高级操作
┃ ┣━━第6节 python与mysql交互
┃ ┣━━第7节 事务和索引
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┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━8-mini-web框架v5.0
┃ ┣━━第1节闭包
┃ ┣━━第2节装饰器
┃ ┣━━第3节mini-web框架
┃ ┣━━第4节property和上下文管理器
┃ ┣━━第5节生成器和深拷贝、浅拷贝
┃ ┗━━第6节正则表达式
┣━━9-django框架v5.0
┃ ┣━━第10节vue
┃ ┣━━第1节redis安装配置
┃ ┣━━第2节redis数据类型
┃ ┣━━第3节redis高级
┃ ┣━━第4节django入门
┃ ┣━━第5节django模型
┃ ┣━━第6节django请求和响应
┃ ┣━━第7节django会话保持和视图
┃ ┣━━第8节django模板
┃ ┣━━第9节git
┃ ┣━━35.jpg
┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━10-美多商城v5.0
┃ ┣━━第10节用户中心
┃ ┣━━第11节商品数据库表设计
┃ ┣━━第12节准备商品数据
┃ ┣━━第13节商品-首页广告
┃ ┣━━第14节商品列表页
┃ ┣━━第15节商品搜索
┃ ┣━━第16节商品详情页
┃ ┣━━第17节购物车
┃ ┣━━第18节订单
┃ ┣━━第19节对接支付宝
┃ ┣━━第1节美多商城项目准备
┃ ┣━━第20节性能优化
┃ ┣━━第2节用户模型类
┃ ┣━━第3节用户注册前端
┃ ┣━━第4节用户注册后端
┃ ┣━━第5节图片验证码
┃ ┣━━第6节短信验证码
┃ ┣━━第7节异步发送短信验证码
┃ ┣━━第8节用户登录
┃ ┗━━第9节qq登录
┣━━11-DRF框架v5.0
┃ ┣━━第1节Django REST framework 简介
┃ ┣━━第2节序列化和反序列化
┃ ┣━━第3节视图
┃ ┣━━第4节其他功能
┃ ┗━━第5节vue组件
┣━━12-美多商城后台v5.0
┃ ┣━━第1节项目环境搭建
┃ ┣━━第2节管理员登录
┃ ┣━━第3节数据统计
┃ ┣━━第4节用户管理
┃ ┣━━第5节商品管理
┃ ┣━━第6节订单管理
┃ ┗━━第7节系统管理
┣━━13-项目部署v5.0
┃ ┣━━第1节部署基础
┃ ┣━━第2节nginx
┃ ┣━━第3节Docker
┃ ┣━━第4节Docker进阶
┃ ┣━━第5节部署
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┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━14-flask框架v5.0
┃ ┣━━第1节flask工程搭建和配置
┃ ┣━━第2节路由和蓝图
┃ ┣━━第3节请求和响应
┃ ┗━━第4节请求钩子和上下文
┣━━15-黑马头条v5.0
┃ ┣━━第10节APScheduler定时任务
┃ ┣━━第11节RPC
┃ ┣━━第12节即时通讯
┃ ┣━━第13节Elasticsearch
┃ ┣━━第14节单元测试
┃ ┣━━第15节部署
┃ ┣━━第1节项目介绍
┃ ┣━━第2节数据库的设计
┃ ┣━━第3节SQLAlchemy
┃ ┣━━第4节数据库优化
┃ ┣━━第5节redis
┃ ┣━━第6节git工作流
┃ ┣━━第7节JWT
┃ ┣━━第8节OSS对象存储
┃ ┗━━第9节缓存
┣━━16-人工智能基础v5.0
┃ ┣━━第10节 逻辑回归
┃ ┣━━第11节 决策树算法
┃ ┣━━第12节 集成学习
┃ ┣━━第13节 聚类算法
┃ ┣━━第1节 机器学习概述
┃ ┣━━第2节 机器学习基础环境库的安装
┃ ┣━━第3节 matplotlin
┃ ┣━━第4节 Numpy
┃ ┣━━第5节 Pandas
┃ ┣━━第6节 K-近邻算法
┃ ┣━━第7节 线性回归
┃ ┣━━第8节 梯度下降
┃ ┣━━第9节 欠拟合过拟合
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┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━17-推荐系统基础v5.0
┃ ┣━━第1节推荐系统简介
┃ ┣━━第2节推荐算法
┃ ┣━━第3节Hadoop
┃ ┣━━第4节Hive&HBase
┃ ┣━━第5节Spark_core
┃ ┣━━第6节Spark_sql&Spark_streaming
┃ ┣━━第7节推荐系统案例
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┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━18-黑马头条推荐系统v5.0
┃ ┣━━第1节黑马头条-框架介绍
┃ ┣━━第2节黑马头条-离线计算更新Item画像
┃ ┣━━第3节黑马头条-离线用户召回集与排序计算
┃ ┣━━第4节黑马头条-实时计算业务
┃ ┣━━第5节黑马头条-推荐业务流实现与ABTest
┃ ┣━━第6节黑马头条-深度学习与推荐系统
┃ ┣━━第7节黑马头条-TensorFlow框架介绍
┃ ┗━━第8节黑马头条-黑马头条排序模型进阶
┣━━19-python测试v5.0
┃ ┣━━1-手工测试
┃ ┣━━2-web自动化测试
┃ ┣━━3-接口测试
┃ ┣━━4-性能测试
┃ ┗━━5-移动测试
┣━━20-NLP自然语言处理v5.0
┃ ┣━━第10节 RNN
┃ ┣━━第11节 Chatbot
┃ ┣━━第12节 意图识别和文本分类
┃ ┣━━第13节 Seq2seq
┃ ┣━━第14节 attention 的原理与实现
┃ ┣━━第15节 beam search
┃ ┣━━第16节 自然语言处理
┃ ┣━━第1节 深度学习和神经网络的介绍
┃ ┣━━第2节 Pytorch
┃ ┣━━第3节 梯度下降和反向传播
┃ ┣━━第4节 PytorchAPI的使用
┃ ┣━━第5节 在GPU上执行程序
┃ ┣━━第6节 常见的优化算法
┃ ┣━━第7节 数据加载
┃ ┣━━第8节 手写数字识别
┃ ┗━━第9节 Pytorch 自带数据集
┣━━21-python运维v5.0
┃ ┣━━第10节运维和shell脚本
┃ ┣━━第11节shell基础之变量
┃ ┣━━第12节shell核心知识表达式
┃ ┣━━第13节shell核心知识常见符号和流程控制
┃ ┣━━第14节shell核心知识之常见命令
┃ ┣━━第15节安全知识体系
┃ ┣━━第16节iptables快速入门之日常操作
┃ ┣━━第17节iptables快速入门之五表五链
┃ ┣━━第18节iptables快速入门之匹配
┃ ┣━━第19节iptables快速入门之web扩展和网络防火墙
┃ ┣━━第1节Linux系统安装和认识
┃ ┣━━第20节iptables快速入门之地址转换
┃ ┣━━第21节LVS集群基础
┃ ┣━━第22节LVS快速入门
┃ ┣━━第23节LVS快速入门之NAT实战
┃ ┣━━第24节LVS调度策略和DR实践
┃ ┣━━第25节LVS TUN实践
┃ ┣━━第26节keepalived 集群基础
┃ ┣━━第27节keepalived 软件基础
┃ ┣━━第28节keepalived 软件部署
┃ ┣━━第29节keepalived 配置详解1
┃ ┣━━第2节Linux基本命令1
┃ ┣━━第30节keepalived 配置详解2
┃ ┣━━第31节keepalived 原理详解和综合实践
┃ ┣━━第32节项目管理基础
┃ ┣━━第33节Ansible安装和简单实用
┃ ┣━━第34节Ansible部署
┃ ┣━━第35节日常模块和系统模块
┃ ┣━━第36节文件模块、应用模块和命令
┃ ┣━━第37节playbook基础
┃ ┣━━第38节playbook任务依赖和标签
┃ ┣━━第39节ansible进阶之变量
┃ ┣━━第3节Linux基本命令2
┃ ┣━━第40节ansible进阶之模板
┃ ┣━━第41节ansible进阶之Role
┃ ┣━━第42节监控知识体系
┃ ┣━━第43节nagios简介和部署
┃ ┣━━第44节nagios配置详解1
┃ ┣━━第45节nagios配置详解2
┃ ┣━━第46节远程监控
┃ ┣━━第4节vim编辑器
┃ ┣━━第5节用户、组和权限管理
┃ ┣━━第6节软件管理和计划任务
┃ ┣━━第7节ssh、日志管理和网络管理
┃ ┣━━第8节apache安装和配置
┃ ┣━━第9节apache虚拟主机、防盗链和日志切割
┃ ┣━━35.jpg
┃ ┗━━学习说明.txt
┣━━22-深度学习与机器视觉v5.0
┃ ┣━━第1节深度学习介绍
┃ ┣━━第2节神经网络与tf.keras
┃ ┣━━第3节卷积神经网络
┃ ┣━━第4节商品物体检测项目介绍
┃ ┣━━第5节YOLO与SSD
┃ ┣━━第6节商品检测数据集训练
┃ ┗━━第7节模型导出与部署
┣━━23-爬虫v5.0
┃ ┣━━第10节appium
┃ ┣━━第1节爬虫基础
┃ ┣━━第2节requests模块
┃ ┣━━第3节数据提取
┃ ┣━━第4节selenium
┃ ┣━━第5节反爬与反反爬
┃ ┣━━第6节MongoDB数据库
┃ ┣━━第7节scrapy基础
┃ ┣━━第8节scrapy-redis
┃ ┗━━第9节scrapy其他
┣━━24-数据分析v5.0
┃ ┣━━第10节 fineBI使用
┃ ┣━━第1节 PowerBI使用
┃ ┣━━第2节 SPSS使用
┃ ┣━━第3节 tableau使用
┃ ┣━━第4节 PowerBI高级
┃ ┣━━第5节 PowerBI实战
┃ ┣━━第6节 概率论
┃ ┣━━第7节 统计学
┃ ┣━━第8节 概率论与统计学实战
┃ ┣━━第9节 SPSS高级
┃ ┣━━35.jpg
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