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课程介绍：

本课程主要讲解了Python数据分析常用工具，算法，算法原理，算法推导公式。

章节目录：

第1章 day01	72 Ridge原理
01 自我介绍	73 Ridge使用
02 数据分析自己环境搭建	74 王新鑫分享git
03 数据分析Anaconda集成环境安装	75 Lasso套索回归原理
04 数据分析介绍竞赛平台	76 线性回归岭回归套索回归异同
05 jupyter基本使用	77 回归自动补全下半张人脸
06 numpy创建对象ndarray	78 逻辑斯蒂回归原理
07 numpy随机创建函数切片操作级联&reshape	79 逻辑斯蒂使用
第2章 day02	第10章 day10
08 numpy基础操作操作	80 施慧玲分享
09 numpy矩阵运算文件读写统计学	81 逻辑斯蒂回归原理
10 numpy排序	82 信息熵
11 课前分享翁继星	83 决策树原理
12 opencv入门	84 决策树的使用
13 opencv人脸识别	85 随机森林和极度随机森林
14 opencv操作视频以及摄像头保存视频	86 adaboost提升算法
第3章 day03	87 gbdt提升算法
15 蔡胜分享数据库	88 gbdt提升算法回归模型
16 homework	89 xgboost使用
17 音视频操作numpy深度	90 LGBM提升算法
18 Series创建和索引切片以及运算	第11章 day11
19 DataFrame创建常用方法与运算	91 龚诗清分享
20 pandas空值的处理	92 GBDT梯度提升树原理
第4章 day04	93 贝叶斯原理介绍
21 pandas多层索引	94 朴素贝叶斯原理
22 pandas分组聚合！！！	95 朴素贝叶斯三种概率分布模型使用
23 pandas级联操作	96 文本处理介绍nlp
24 pandas级联merge操作	97 词频统计
25 pandas处理美国人口数据案例	98 词频与tf idf提取文本数据的特征量化
26 金融函数	99 新闻分类
27 pandas数据加载常规	100 nltk介绍
28 pandas读写mysql	101 gensim中word2vec
29 pandas去重映射map	102 支持向量机原理
30 pandas异常值处理和随机抽样	103 支持向量机非线性问题
第5章 day05	第12章 day12
31 张飒分享	104 施慧玲git分享
32 pandas时间序列处理苹果股票	105 SVM线性划分
33 美国大选政治献金1	106 SVM非线性划分
34 美国大选政治献金2	107 SVM回归问题
35 美国大选政治献金3	108 SVC人脸识别（一）
36 美国大选政治献金4	109 SVC人脸识别（二）
37 美国大选政治献金5	110 SVC人脸识别（三）
38 美国大选政治献金6	111 SVC人脸识别（四）
39 美国大选政治献金7	112 PCA原理
40 美国大选政治献金8	113 Kmeans原理
第6章 day06	114 Kmeans使用
41 胡宗泉分享数据库	115 Kmeans评价指标
42 scipy中傅里叶变化处理噪声图片	116 GridSearchCV
43 scipy积分操作	第13章 day13
44 scipyio操作以及misic操作图片	117 许京城
45 scipy中ndimage操作图片	118 特征工程
46 scipy矩阵和稀松矩阵	119 模型评价指标
47 pandas中绘图函数	120 ROC AUC曲线的绘制
48 拉格朗日填充空数据	121 ROC AUC使用鸢尾花数据进行绘制
49 彩色图片降维成黑白图片	122 ROC AUC平均ROC曲线
50 matplotlib基础知识	123 KS洛伦兹曲线
第7章 day07	124 金融反欺诈（一）
51 张启明分享	125 金融反欺诈（二）
52 pyecharts使用	126 金融反欺诈（三）数据删除
53 matplotlib风格和样式	127 金融反欺诈（四）修改阈值调控
54 刻度显示以及对属性的设置方式	第14章 day14
55 直方图条形图和极坐标图	128 刘鑫
56 三维图形和图形内注释以及饼图散点图	129 tensorflow playground
57 机器学习原理	130 tensorflow入门使用
58 KNN原理和入门案例	131 tensorflow基础操作
59 kNN手写数字（一）	132 tensorflow线性回归
60 KNN手写数字优化（二）	133 交叉熵
第8章 day08	134 tensorflow实现类逻辑斯蒂分类
61 陈相钻分享微信自动回复和聊天机器人	135 卷积认识
62 KNN预测年收入情况	136 卷积运算
63 KNN保存模型	137 卷积处理噪声图片
64 线性回归概述	138 卷积操作彩色图片
65 线性回归的原理	第15章 day15
66 线性回归预测波士顿的房价	139 卷积神经网络的构造
67 梯度下降	140 VGG19卷积神经网络
68 梯度下降求解斜率和截距	141 tensorflow实现卷积神经网络识别mnist
69 线性回归模型评价指标	142 tensorboard
第9章 day09	143 cnn captcha(一)
70 张涛分享git	144 cnn captcha（二）
71 KNN癌症检测	145 cnn captcha(三)

第1章 - day01
- 第1节 - 自我介绍
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- 第2节 - 数据分析自己环境搭建
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- 第3节 - 数据分析Anaconda集成环境安装
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- 第4节 - 数据分析介绍竞赛平台
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- 第5节 - jupyter基本使用
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- 第6节 - numpy创建对象ndarray
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- 第7节 - numpy随机创建函数切片操作级联&reshape
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第2章 - day02
- 第8节 - numpy基础操作操作
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- 第9节 - numpy矩阵运算文件读写统计学
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- 第10节 - numpy排序
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- 第11节 - 课前分享翁继星
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- 第12节 - opencv入门
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- 第13节 - opencv人脸识别
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- 第14节 - opencv操作视频以及摄像头保存视频
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第3章 - day03
- 第15节 - 蔡胜分享数据库
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- 第16节 - homework
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- 第17节 - 音视频操作numpy深度
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- 第18节 - Series创建和索引切片以及运算
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- 第19节 - DataFrame创建常用方法与运算
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- 第20节 - pandas空值的处理
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第4章 - day04
- 第21节 - pandas多层索引
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- 第22节 - pandas分组聚合！！！
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- 第23节 - pandas级联操作
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- 第24节 - pandas级联merge操作
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- 第25节 - pandas处理美国人口数据案例
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- 第26节 - 金融函数
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- 第27节 - pandas数据加载常规
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- 第28节 - pandas读写mysql
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- 第29节 - pandas去重映射map
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- 第30节 - pandas异常值处理和随机抽样
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第5章 - day05
- 第31节 - 张飒分享
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- 第32节 - pandas时间序列处理苹果股票
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- 第33节 - 美国大选政治献金
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- 第34节 - 美国大选政治献金
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- 第35节 - 美国大选政治献金
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- 第36节 - 美国大选政治献金
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- 第37节 - 美国大选政治献金
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- 第38节 - 美国大选政治献金
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- 第39节 - 美国大选政治献金
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- 第40节 - 美国大选政治献金
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第6章 - day06
- 第41节 - 胡宗泉分享数据库
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- 第42节 - scipy中傅里叶变化处理噪声图片
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- 第43节 - scipy积分操作
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- 第44节 - scipyio操作以及misic操作图片
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- 第45节 - scipy中ndimage操作图片
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- 第46节 - scipy矩阵和稀松矩阵
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- 第47节 - pandas中绘图函数
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- 第48节 - 拉格朗日填充空数据
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- 第49节 - 彩色图片降维成黑白图片
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- 第50节 - matplotlib基础知识
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第7章 - day07
- 第51节 - 张启明分享
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- 第52节 - pyecharts使用
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- 第53节 - matplotlib风格和样式
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- 第54节 - 刻度显示以及对属性的设置方式
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- 第55节 - 直方图条形图和极坐标图
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- 第56节 - 三维图形和图形内注释以及饼图散点图
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- 第57节 - 机器学习原理
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- 第58节 - KNN原理和入门案例
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- 第59节 - kNN手写数字（一）
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- 第60节 - KNN手写数字优化（二）
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第8章 - day08
- 第61节 - 陈相钻分享微信自动回复和聊天机器人
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- 第62节 - KNN预测年收入情况
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- 第63节 - KNN保存模型
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- 第64节 - 线性回归概述
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- 第65节 - 线性回归的原理
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- 第66节 - 线性回归预测波士顿的房价
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- 第67节 - 梯度下降
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- 第68节 - 梯度下降求解斜率和截距
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- 第69节 - 线性回归模型评价指标
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第9章 - day09
- 第70节 - 张涛分享git
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- 第71节 - KNN癌症检测
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- 第72节 - Ridge原理
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- 第73节 - Ridge使用
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- 第74节 - 王新鑫分享git
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- 第75节 - Lasso套索回归原理
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- 第76节 - 线性回归岭回归套索回归异同
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- 第77节 - 回归自动补全下半张人脸
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- 第78节 - 逻辑斯蒂回归原理
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- 第79节 - 逻辑斯蒂使用
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第10章 - day10
- 第80节 - 施慧玲分享
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- 第81节 - 逻辑斯蒂回归原理
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- 第82节 - 信息熵
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- 第83节 - 决策树原理
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- 第84节 - 决策树的使用
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- 第85节 - 随机森林和极度随机森林
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- 第86节 - adaboost提升算法
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- 第87节 - gbdt提升算法
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- 第88节 - gbdt提升算法回归模型
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- 第89节 - xgboost使用
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- 第90节 - LGBM提升算法
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第11章 - day11
- 第91节 - 龚诗清分享
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- 第92节 - GBDT梯度提升树原理
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- 第93节 - 贝叶斯原理介绍
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- 第94节 - 朴素贝叶斯原理
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- 第95节 - 朴素贝叶斯三种概率分布模型使用
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- 第96节 - 文本处理介绍nlp
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- 第97节 - 词频统计
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- 第98节 - 词频与tfidf提取文本数据的特征量化
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- 第99节 - 新闻分类
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- 第100节 - nltk介绍
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- 第101节 - gensim中wordvec
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- 第102节 - 支持向量机原理
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- 第103节 - 支持向量机非线性问题
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第12章 - day12
- 第104节 - 施慧玲git分享
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- 第105节 - SVM线性划分
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- 第106节 - SVM非线性划分
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- 第107节 - SVM回归问题
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- 第108节 - SVC人脸识别（一）
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- 第109节 - SVC人脸识别（二）
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- 第110节 - SVC人脸识别（三）
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- 第111节 - SVC人脸识别（四）
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- 第112节 - PCA原理
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- 第113节 - Kmeans原理
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- 第114节 - Kmeans使用
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- 第115节 - Kmeans评价指标
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- 第116节 - GridSearchCV
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第13章 - day13
- 第117节 - 许京城
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- 第118节 - 特征工程
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- 第119节 - 模型评价指标
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- 第120节 - ROCAUC曲线的绘制
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- 第121节 - ROCAUC使用鸢尾花数据进行绘制
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- 第122节 - ROCAUC平均ROC曲线
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- 第123节 - KS洛伦兹曲线
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- 第124节 - 金融反欺诈（一）
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- 第125节 - 金融反欺诈（二）
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- 第126节 - 金融反欺诈（三）数据删除
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- 第127节 - 金融反欺诈（四）修改阈值调控
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第14章 - day14
- 第128节 - 刘鑫
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- 第129节 - tensorflowplayground
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- 第130节 - tensorflow入门使用
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- 第131节 - tensorflow基础操作
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- 第132节 - tensorflow线性回归
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- 第133节 - 交叉熵
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- 第134节 - tensorflow实现类逻辑斯蒂分类
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- 第135节 - 卷积认识
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- 第136节 - 卷积运算
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- 第137节 - 卷积处理噪声图片
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- 第138节 - 卷积操作彩色图片
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第15章 - day15
- 第139节 - 卷积神经网络的构造
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- 第140节 - VGG卷积神经网络
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- 第141节 - tensorflow实现卷积神经网络识别mnist
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- 第142节 - tensorboard
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- 第143节 - cnncaptcha(一)
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- 第144节 - cnncaptcha（二）
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- 第145节 - cnncaptcha(三)
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用 pprint 代替 print，更友好的打印调试信息

pprint 是 “pretty printer” 的简写，“pretty” 的含义是 “漂亮的、美观的”，因此 pprint 的含义便是：漂亮的打印。

2019-09-2524014
beeprint：让你的调试打印更友好

推荐一个国人的开源项目 beeprint，可以更加漂亮的打印你的调试信息。对标 Python 标准库的 pprint。

2019-09-2520788
Python实现快速排序算法

快速排序算法是一种基于交换的高效的排序算法，由C.R.A.Hoare于1962年提出，是一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide and conquer algorithm)。

2019-09-1820790
Python实现归并排序算法

归并排序1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。

2019-09-1820571
Python自动化运维开发实战七、Python数据类型之数字

变量是存储在内存中的值，也就是说在创建变量时会在内存中开辟一个空间。

2019-06-2529584
Python自动化运维开发实战六、流程控制

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。

2019-06-2525754
Python自动化运维开发实战五、Python运算符与表达式

运算符用于执行程序代码运算，会针对一个以上操作数项目来进行运算。例如：2+3,其操作数是2和3，而运算符则是“+”。

2019-06-2429010
Python自动化运维开发实战四、Python变量

python学习过程中会用到许多数据，那为了方便操作，需要把这些数据分别用一个简单的名字代表，方便在接下来的程序中引用。

2019-06-2425795
使用 Python 3 协程快速获得一个代理池

在执行 IO 密集型任务的时候，程序会因为等待 IO 而阻塞。比如我们使用 requests 库来进行网络爬虫请求的话，如果网站响应速度过慢，程序会一直等待网站响应，最终导致其爬取效率十分低下。本文以爬取 IP 代理池为例，演示 Python 中如何利用异步协程来加速网络爬虫。注：本文示例代码，需要 Python 3.7 及以上版本。

2019-04-2815553
WSGI 简介

WSGI 是 Python Web Server Gateway Interface 的缩写，是描述 Web 服务器与 Python 应用程序之间如何交互的接口规范。

2019-04-2813743