?上千集Python全棧開發(fā)與人工智能Ai就業(yè)班課程，完成課程的學(xué)習(xí)可以讓同學(xué)們從零基礎(chǔ)進(jìn)階到人工智能領(lǐng)域的開放，非常值得參考學(xué)習(xí)。課程的基礎(chǔ)部分還有美女程序猿為大家進(jìn)行課程講解。課程的主要內(nèi)容包括了Python語言基礎(chǔ)，玩轉(zhuǎn)Linux操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫入門到實戰(zhàn)，輕松搞定Web前端，后端開發(fā)之Flask和Tornado，后端開發(fā)之Django框架，實戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集（爬蟲），實用數(shù)據(jù)分析和人工智能，團(tuán)隊項目開發(fā)及相關(guān)資源，是真正意義上的全棧技術(shù)課程。
===============課程目錄===============
下面列出的都是章節(jié)目錄，每個目錄下都有更詳細(xì)的課程內(nèi)容
課程超過千集，無法全部列出
1-Python語言基礎(chǔ)
1.1-Python概述和基本語法
1.10-函數(shù)的參數(shù)和變量的作用域
1.11-閉包和裝飾器
1.12-函數(shù)高級用法和文件操作
1.13-異常處理
1.14-生成器和迭代器
1.15-面向?qū)ο缶幊倘腴T
1.16-面向?qū)ο缶幊踢M(jìn)階
1.17-模塊和包
1.18-常用標(biāo)準(zhǔn)庫
1.19-線程和進(jìn)程
1.2-輸入輸出和運算符入門
1.20-協(xié)程和異步編程
1.3-運算符的應(yīng)用和分支結(jié)構(gòu)
1.4-循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.5-字符串的應(yīng)用
1.6-列表使用入門
1.7-列表的應(yīng)用和排序算法
1.8-元組和字典的應(yīng)用
1.9-集合的應(yīng)用和函數(shù)入門
2-玩轉(zhuǎn)Linux操作系統(tǒng)
2.1-Linux入門和常用命令
2.2-包管理工具和軟件安裝
2.3-Vim的使用
2.4-Linux網(wǎng)絡(luò)相關(guān)命令
2.5-數(shù)據(jù)安裝和進(jìn)程管理
2.6-版本控制和Git入門
3-數(shù)據(jù)庫入門到實戰(zhàn)
3.1-關(guān)系型數(shù)據(jù)庫概述和SQL
3.2-從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中查詢數(shù)據(jù)
3.3-MySQL中的視圖索引事務(wù)等概念
3.4-在Python程序中操作MySQL
3.5-Redis的使用和常用數(shù)據(jù)類型
3.6-在Python程序中操作Redis
4-輕松搞定Web前端
4.1-Web前端概述和標(biāo)簽介紹
4.2-層疊樣式表的應(yīng)用和網(wǎng)站布局
4.3-JavaScript入門
4.4-JavaScript進(jìn)階
4.5-jQuery概述
4.6-Ajax技術(shù)
4.7-Vue+ECharts+Bootstrap
5-后端開發(fā)之Flask和Tornado
5.1-Flask概述
5.10-異步化和WebSocket
5.2-路由配置以及請求和響應(yīng)
5.3-靜態(tài)資源和模板頁
5.4-模型和SQLAlchemy
5.5-模型高級操作
5.6-API接口開發(fā)
5.7-Flask其他知識點和Tornado介紹
5.8-Tornado相關(guān)知識
5.9-Tornado中的數(shù)據(jù)庫操作
6-后端開發(fā)之Django框架
6.1-Django框架入門
6.10-DRF入門
6.11-Docker的安裝和使用
6.12-項目需求和設(shè)計
6.13-項目補充知識點
6.14-跨域問題和接口測試
6.15-前端腳手架工具
6.2-Django中的模型
6.3-模型高級操作
6.4-模板語法
6.5-表單和CSRF
6.6-請求和響應(yīng)詳解
6.7-CBV+中間件+緩存
6.8-Signal和Celery
6.9-項目案例
7-實戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集（爬蟲）
7.1-數(shù)據(jù)抓取工具及爬蟲相關(guān)庫
7.2-數(shù)據(jù)解析的三種方式
7.3-Scrapy框架入門
7.4-Scrapy框架進(jìn)階
7.5-實戰(zhàn)新片場爬蟲
7.6-Scrapy-Redis的應(yīng)用
7.7-Selenium實戰(zhàn)
7.8-Docker和Splash
7.9-常見反爬手段及破解
8-實用數(shù)據(jù)分析和人工智能
8.1-環(huán)境搭建和NumPy介紹
8.10-樸素貝葉斯和支持向量機
8.11-支持向量機和K均值算法
8.12-特征工程和人臉識別
8.13-數(shù)據(jù)分析項目實戰(zhàn)
8.14-Tensorflow入門
8.15-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2-Pandas使用入門
8.3-Pandas使用進(jìn)階1
8.4-Pandas使用進(jìn)階2
8.5-SciPy簡介
8.6-數(shù)據(jù)可視化和Matplotlib
8.7-KNN及其應(yīng)用
8.8-回歸算法
8.9-人臉補全和決策樹
9-團(tuán)隊項目開發(fā)
9.1-團(tuán)隊開發(fā)相關(guān)知識
9.2-短信平臺接入和Celery
9.3-前后端分離開發(fā)
9.4-第三方登錄和七牛云
9.5-緩存和日志
9.6-測試和項目上線
0-相關(guān)資源
