黑马Python5.0+人工智能在线5.0不加密 网盘下载 解压版 可在线观看
『视频截图』
黑马python5.0
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『课程介绍』
得此一套黑马python足矣,好好学习,天天向上!!!
本课程是以Python语言为开发工具,内容覆盖了计算机原理、网络、Web前端、后端、架构、 数据库、项目部署、数据获取、数据提取、数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学 习、图像识别等领域所需要的全部技术的前沿课程。
因此,本课程以两个就业核心方向+多领域就业能力培养为目标,推出全新5.0课程:
1.Web开发课程占比40%
内容包括:热点技术方案;门户及管理信息系统;模拟企业开发业务场景。
2.人工智能课程占比(数据科学方向)30%
内容包括:机器学习常见算法;AI实例演练;AI业务流程实战。
3.独创“黑马头条”项目含金量高
内容包括:大型一站式项目;集齐六大前沿技术;项目实训天数40+。
4.就业强化课程竞争力强
内容包括:六大就业强化课程(数据分析、自动化测试、自动化运维、爬虫、自然语言处理、图像视觉处理)
『课程目录』
目录:/Python+人工智能在线5.0
┣━━[0]课件
┃ ┣━━阶段6-人工智能项目
┃ ┣━━解压密码:www.52itjc.com
┃ ┣━━__MACOSX.rar
┃ ┣━━00.开班环境v4.1.rar
┃ ┣━━阶段1-Python核心编程.rar
┃ ┣━━阶段1-Python核心编程(1).rar
┃ ┣━━阶段10-人工智能物体检测和分割.rar
┃ ┣━━阶段11-数据分析.rar
┃ ┣━━阶段12-爬虫开发.rar
┃ ┣━━阶段2-python和Linux 高级编程、阶段3-前端开发.rar
┃ ┣━━阶段4-web开发.rar
┃ ┣━━阶段5-人工智能经典算法编程.rar
┃ ┣━━阶段7-自动化测试开发.rar
┃ ┣━━阶段8-自动化运维开发.rar
┃ ┣━━阶段9-人工智能NLP项目.rar
┃ ┣━━阶段作业、练习题.rar
┃ ┗━━boxuegushixuan.rar
┣━━1 Python基础语法
┃ ┣━━1 开发环境安装介绍
┃ ┣━━2 变量和数据类型
┃ ┣━━3 数据类型转换和运算符
┃ ┣━━4 if语句
┃ ┣━━5 while循环
┃ ┣━━6 for循环
┃ ┣━━7 字符串
┃ ┣━━8 列表和元组
┃ ┣━━9 字典和集合
┃ ┣━━10 公共的方法
┃ ┣━━11 推导式
┃ ┣━━12 函数基础
┃ ┣━━13 函数提高
┃ ┣━━14 函数应用-学员管理系统
┃ ┣━━15 递归函数和匿名函数
┃ ┣━━16 内置函数
┃ ┗━━17 文件操作
┣━━2 面向对象编程
┃ ┣━━1 面向对象基础
┃ ┣━━2 应用-烤地瓜
┃ ┣━━3 应用-搬家具
┃ ┣━━4 继承
┃ ┣━━5 多态 类方法 类属性
┃ ┣━━6 异常
┃ ┣━━7 模块和包
┃ ┗━━8 案例-面向对象版学员管理系统
┣━━3 linux命令
┃ ┣━━1 操作系统介绍
┃ ┣━━2 linux命令(一)
┃ ┣━━3 linux命令(二)
┃ ┗━━4 linux命令(三)
┣━━4 多任务编程
┃ ┣━━1 进程
┃ ┗━━2 线程
┣━━5 web服务器
┃ ┣━━1 网络编程基础
┃ ┣━━2 http协议介绍
┃ ┗━━3 web服务器
┣━━6 web前端开发基础
┃ ┣━━1 Html基础
┃ ┣━━2 css基础
┃ ┣━━3 JavaScript基础
┃ ┗━━4 JQuery
┣━━7 MySQL数据库
┃ ┣━━1 mysql介绍
┃ ┣━━2 数据库和表的操作
┃ ┣━━3 where条件查询
┃ ┣━━4 mysql高级查询
┃ ┣━━5 mysql高级操作
┃ ┣━━6 python与mysql交互
┃ ┗━━7 事务和索引
┣━━8 mini web框架
┃ ┣━━1 闭包
┃ ┣━━2 装饰器
┃ ┣━━3 mini-web框架
┃ ┣━━4 property和上下文管理器
┃ ┣━━5 生成器和深拷贝 浅拷贝
┃ ┗━━6 正则表达式
┣━━9 django框架
┃ ┣━━1 redis安装配置
┃ ┣━━2 redis数据类型
┃ ┣━━3 redis高级
┃ ┣━━4 django入门
┃ ┣━━5 django模型
┃ ┣━━6 django请求和响应
┃ ┣━━7 django会话保持和视图
┃ ┣━━8 django模板
┃ ┣━━9 git
┃ ┗━━10 vue
┣━━10 美多商城
┃ ┣━━1 美多商城项目准备
┃ ┣━━2 用户模型类
┃ ┣━━3 用户注册前端
┃ ┣━━4 用户注册后端
┃ ┣━━5 图片验证码
┃ ┣━━6 短信验证码
┃ ┣━━7 异步发送短信验证码
┃ ┣━━8 用户登录
┃ ┣━━9 qq登录
┃ ┣━━10 用户中心
┃ ┣━━11 商品数据库表设计
┃ ┣━━12 准备商品数据
┃ ┣━━13 商品首页广告
┃ ┣━━14 商品列表页
┃ ┣━━15 商品搜索
┃ ┣━━16 商品详情页
┃ ┣━━17 购物车
┃ ┣━━18 订单
┃ ┣━━19 对接支付宝
┃ ┗━━20 性能优化
┣━━11 DRF框架
┃ ┣━━1 Django REST framework 简介
┃ ┣━━2 序列化和反序列化
┃ ┣━━3 视图
┃ ┣━━4 其他功能
┃ ┗━━5 vue组件
┣━━12 美多商城后台
┃ ┣━━1 项目环境搭建
┃ ┣━━2 管理员登录
┃ ┣━━3 数据统计
┃ ┣━━4 用户管理
┃ ┣━━5 商品管理
┃ ┣━━6 订单管理
┃ ┗━━7 系统管理
┣━━13 项目部署
┃ ┣━━1 部署基础
┃ ┣━━2 nginx
┃ ┣━━3 Docker
┃ ┣━━4 Docker进阶
┃ ┗━━5 部署
┣━━14 flask框架
┃ ┣━━1 flask工程搭建和配置
┃ ┣━━2 路由和蓝图
┃ ┣━━3 请求和响应
┃ ┗━━4 请求钩子和上下文
┣━━15 黑马头条
┃ ┣━━1 项目介绍
┃ ┣━━2 数据库的设计
┃ ┣━━3 SQLAlchemy
┃ ┣━━4 数据库优化
┃ ┣━━5 redis
┃ ┣━━6 git工作流
┃ ┣━━7 JWT
┃ ┣━━8 OSS对象存储
┃ ┣━━9 缓存
┃ ┣━━10 APScheduler定时任务
┃ ┣━━11 RPC
┃ ┣━━12 即时通讯
┃ ┣━━13 Elasticsearch
┃ ┣━━14 单元测试
┃ ┗━━15 部署
┣━━16 人工智能基础
┃ ┣━━1 机器学习概述
┃ ┣━━2 机器学习基础环境库的安装
┃ ┣━━3 matplotlin
┃ ┣━━4 Numpy
┃ ┣━━5 Pandas
┃ ┣━━6 K-近邻算法
┃ ┣━━7 线性回归
┃ ┣━━8 梯度下降
┃ ┣━━9 欠拟合过拟合
┃ ┣━━10 逻辑回归
┃ ┣━━11 决策树算法
┃ ┣━━12 集成学习
┃ ┗━━13 聚类算法
┣━━17 推荐系统基础
┃ ┣━━1 推荐系统简介
┃ ┣━━2 推荐算法
┃ ┣━━3 Hadoop
┃ ┣━━4 Hive 和 HBase
┃ ┣━━5 Spark core
┃ ┣━━6 Spark sql 和 Spark streaming
┃ ┗━━7 推荐系统案例
┣━━18 黑马头条推荐系统
┃ ┣━━1 框架介绍
┃ ┣━━2 离线计算更新Item画像
┃ ┣━━3 离线用户召回集与排序计算
┃ ┣━━4 实时计算业务
┃ ┣━━5 推荐业务流实现与ABTest
┃ ┣━━6 深度学习与推荐系统
┃ ┣━━7 TensorFlow框架介绍
┃ ┗━━8 黑马头条排序模型进阶
┣━━19 python测试
┃ ┣━━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 python运维
┃ ┣━━1 Linux系统安装和认识
┃ ┣━━2 Linux基本命令(一)
┃ ┣━━3 Linux基本命令(二)
┃ ┣━━4 vim编辑器
┃ ┣━━5 用户 组和权限管理
┃ ┣━━6 软件管理和计划任务
┃ ┣━━7 ssh日志管理和网络管理
┃ ┣━━8 apache安装和配置
┃ ┣━━9 apache虚拟主机 防盗链和日志切割
┃ ┣━━10 运维和shell脚本
┃ ┣━━11 shell基础之变量
┃ ┣━━12 shell核心知识表达式
┃ ┣━━13 shell核心知识常见符号和流程控制
┃ ┣━━14 shell核心知识之常见命令
┃ ┣━━15 安全知识体系
┃ ┣━━16 iptables快速入门之日常操作
┃ ┣━━17 iptables快速入门之五表五链
┃ ┣━━18 iptables快速入门之匹配
┃ ┣━━19 iptables快速入门之web扩展和网络防火墙
┃ ┣━━20 iptables快速入门之地址转换
┃ ┣━━21 LVS集群基础
┃ ┣━━22 LVS快速入门
┃ ┣━━23 LVS快速入门之NAT实战
┃ ┣━━24 LVS调度策略和DR实践
┃ ┣━━25 LVS TUN实践
┃ ┣━━26 keepalived集群基础
┃ ┣━━27 keepalived软件基础
┃ ┣━━28 keepalived软件部署
┃ ┣━━29 keepalived配置详解(一)
┃ ┣━━30 keepalived配置详解(二)
┃ ┣━━31 项目管理基础
┃ ┣━━32 Ansible安装和简单实用
┃ ┣━━33 Ansible部署
┃ ┣━━34 日常模块和系统模块
┃ ┣━━35 文件模块 应用模块和命令
┃ ┣━━36 playbook基础
┃ ┣━━37 playbook任务依赖和标签
┃ ┣━━38 ansible进阶之变量
┃ ┣━━39 keepalived原理详解和综合实践
┃ ┣━━40 ansible进阶之模板
┃ ┣━━41 ansible进阶之Role
┃ ┣━━42 监控知识体系
┃ ┣━━43 nagios简介和部署
┃ ┣━━44 nagios配置详解(一)
┃ ┣━━45 nagios配置详解(二)
┃ ┗━━46 远程监控
┣━━21 NLP自然语言处理
┃ ┣━━1 深度学习和神经网络的介绍
┃ ┣━━2 Pytorch
┃ ┣━━3 梯度下降和反向传播
┃ ┣━━4 PytorchAPI的使用
┃ ┣━━5 在GPU上执行程序
┃ ┣━━6 常见的优化算法
┃ ┣━━7 数据加载
┃ ┣━━8 手写数字识别
┃ ┣━━9 Pytorch自带数据集
┃ ┣━━10 RNN
┃ ┣━━11 Chatbot
┃ ┣━━12 意图识别和文本分类
┃ ┣━━13 Seq2seq
┃ ┣━━14 attention的原理与实现
┃ ┣━━15 beam search
┃ ┗━━16 自然语言处理
┣━━22 深度学习与机器视觉
┃ ┣━━1 深度学习介绍
┃ ┣━━2 神经网络与tf.keras
┃ ┣━━3 卷积神经网络
┃ ┣━━4 商品物体检测项目介绍
┃ ┣━━5 YOLO与SSD
┃ ┣━━6 商品检测数据集训练
┃ ┗━━7 模型导出与部署
┣━━23 爬虫
┃ ┣━━1 爬虫基础
┃ ┣━━2 requests模块
┃ ┣━━3 数据提取
┃ ┣━━4 selenium
┃ ┣━━5 反爬与反反爬
┃ ┣━━6 MongoDB数据库
┃ ┣━━7 scrapy基础
┃ ┣━━8 scrapy-redis
┃ ┣━━9 scrapy其他
┃ ┗━━10 appium
┣━━24 数据分析
┃ ┣━━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
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