服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
在运维的工作中,有大量重复性工作的地方,并需要做管理系统、监控系统、发布系统等,将工作自动化起来,提高工作效率,这样的场景Python是一门非常合适的语言。
Python被广泛的运用于科学和数字计算中,例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等,常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
Python可编写桌面图形用户界面,还可以扩展微软的Windows,常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
除了网络和互联网的支持,Python还提供了对底层网络的支持,有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架,有很多使用Python开发的游戏,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame等和一个PyWeek的比赛。
Python概述 | 语法基础 | 函 数 | 面向对象编程(OOP) |
Python简史 Python应用场景 Python当前发展 |
变量类型 分支语句 循环语句 |
函数初步 细说参数 变量作用域 递归调用 |
OOP基础 公有私有问题 继承 组合& Mixin |
数据结构初步 | 异常处理 | 扩展课程 | 项目案例 |
列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) |
异常概述 try/except Finally Raise with |
Linux系统运维 Python图形界面(GUI)开发 (qt或者tkinter任选) |
项目案例1: 计算器 项目案例2: 随机抽奖 项目案例3: 压缩软件 项目案例4: 猜数字 |
Python模块 | 调试技术 | 魔法函数 | 多线程 |
模块基本使用 搜索路径问题 DIY自己的模块 |
调试技术简介 Pdb调试 Pycharm中的调试 |
魔法函数概述 构造类魔法函数 运算类魔法函数 |
多线程/进程简介 Python的多线程 |
Net编程 | 序列化 | 其他常用模块 | 扩展课程 |
Socket编程 Urllib库 Requests库 Mail处理 |
文件(file)处理 XML编程 Pickle模块 |
commands sys 模块 os模块 time random |
Pygame 微信公众号开发-API使用 Shelve模块 JSON格式 多线程-协程,gevent |
项目案例 | |||
项目案例1:飞机大战(OOP,GUI) 项目案例2: WebServer模拟(HTTP协议) 项目案例3: 多线程下载器(多线程, Net) 项目案例4: 自动邮件发送软件(Net编程) 项目案例5: 聊天室(Net编程) 项目案例6: 虚拟币套利工具(API的使用) |
核心算法 | 数据库 | 前端技术 | 扩展课程 |
代码规范 数据结构 设计模式 版本控制 |
数据库简介 Mysql MongoDB Redis |
HTML+CSS Javascript Ajax jQuery |
Memcached Bootstrap 其他常见设计模式 |
项目案例 | |||
项目案例1: 商城界面模拟 |
Django | Tornado | 扩展课程 | 项目案例 |
Django的路由模块 Django中的View ORM在django中的应用 模板系统介绍 Django常用安全控制 |
Tornado的路由 Tornado使用的模板系统 Views模块 Tornado对数据库的支持 Tornado的异步处理 |
Flask框架 RESTful开发 Celery使用 |
项目案例1:在线商城 项目案例2:开源在线服务系统 项目案例3:Tornado Web后台处理 |
爬 虫 | 大数据 | 人工智能(AI) | 扩展课程 |
爬虫原理 Urllib爬取技术 Requests爬取技术 Scrapy框架 |
数据科学简介 数据操作工具使用 数据呈现工具使用 基本数据分析算法 |
人工智能简介 Tensoflow使用 AI算法 |
Caffe (视学生接受能力而定) |
项目案例 | |||
项目案例1:知识图谱绘制(某创业项目) 项目案例2:跨境电商BI数据分析 项目案例3:手写笔迹识别 项目案例4:元器件识别系统 项目案例5:爬虫爬取互联网数据 |
中途耽误几天的话可以通过看视频同步完成老师的作业弥补进度,不会的可以随时问老师。
学生因学习中途落课或者学习效果不扎实等原因可以向教务老师申请重修或降级,本期学不会下期免费再学,直到学会为止!
学习的流程分为预习、听课、整理笔记、作业(每周定期检查作业,并针对反馈情况进行讲解)、复习、默写、项目阶段跟踪检查。
预习笔记是一再强调的学习法宝,每个同学在这都必须养成课前预习的习惯,对老师第二天要讲授的内容重点、难点做到心里有数,听课事半功倍。
开课后根据学生的作业及测验情况形成关怀名单,进入关怀名单的学生会被所有老师所关注,相应的对其作业、预习笔记、默写等要求会更高,要求会更严格。
学习中遇到问题,小组成员共同讨论解决,小组内有学习懈怠完不成学习任务的同学,小组内全体成员会集体被罚(罚手抄代码n遍哟)。
南京人工智能培训机构
——让你掌握新时代的核心技能
课程背景
随着信息时代的快速发展,人工智能作为新时代的核心技术之一,被广泛应用于各个领域,成为了社会发展的重要推动力。为了满足市场需求,越来越多的人开始关注人工智能领域,并积极加入学习行列。南京人工智能培训机构应时而生,以专业的教学团队和丰富的教学经验,为广大学员提供全面的人工智能课程。
课程特色
① 全面系统的人工智能学习计划。
② 体验式教学,学以致用,无需编程基础。
③ 聘请资深人工智能领域专家授课,紧跟大数据、云计算最新进展。
④ 提供互动式小班教学,对每位学员进行量身定制教学计划。
课程目标
① 全面完成人工智能相关技能的掌握。
② 熟练掌握大数据和算法的应用。
③ 获得完整人工智能项目开发经验。
学习对象
本人工智能课程适合以下学员群体:
① 对人工智能感兴趣的从业者和学生。
② 想在人工智能领域深耕的程序员和工程师。
③ 需要进行人工智能技术升级的IT从业者。
课程内容
本人工智能课程包括以下内容:
① 人工智能概念与基础知识。
② 机器学习与深度学习算法原理。
③ 数据挖掘与大数据应用。
④ 人工智能在商业应用中的具体实践。
⑤ 人工智能项目开发的整个流程。
学习时长
本人工智能课程总时长120小时。每周授课时间为2-3次,每次授课时间2-3小时,教学周期为16周。
收费范围
本人工智能课程收费范围为1万元-2万元,不同班级收费标准有所不同。
学习收获
本人工智能课程学员可获得以下收获:
① 全面掌握人工智能基础技能。
② 学习大数据、云计算等前沿技术。
③ 获得独立完成人工智能项目开发的经验。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。南京人工智能培训机构将一如既往地致力于为学员提供专业的人工智能教育服务,帮助他们掌握新时代的核心技能,迎接未来的挑战。
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