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资源名称：【达内教育】Python+人工智能培训营-AIDTN2110-带源码课件
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233815_【达内教育】Python + 人工智能培训营 - AIDTN2110 - 带源码课件
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下载📁 128 个文件夹📄 224 个文件💾 总大小: 163.37 GB
- ▶09：WEB_PRODUCTION
- ▶03： 浮动定位、其他定位方式、显示效果、列表属性、过渡属性
- ▶02： CSS介绍、CSS的使用方式、CSS样式表特征、CSS选择器、框模型
- ▶01： WEB与Internet、HTML基本介绍、HTML基础语法、文本标记、列表标记、图像和链接、表格标记、表单
- ▶15：PROJECT
- ▶01： 前后端分离的概念及优缺点、http无状态问题、ajax跨域、csrf问题、JWT、校验jwt规则、搜索引擎优化(SEO)、BASE64？安全散列算法之SHA-256、hmac算法
- ▶06： 数据库范式和反范式、SKU和SPU介绍、商品模块表设计
- ▶02： 跨域资源共享(CORS) 简单请求(Simple requests)和预检请求(Preflighted requests)、RESTful特征的API
- ▶03： 用户模块-登录、注册、邮件激活码
- ▶04： celery 短信注册 装饰器校验 类视图 用户模块-地址
- ▶07： 首页功能、列表页功能、详情功能
- ▶05： Oauth2.0授权-校验码模式、微博授权登录
- ▶09： 订单模块-订单设计、生成订单、查询订单
- ▶08： ES查询、django与ES结合
- ▶010： 支付宝支付 + 正式环境部署、docker
- ▶13：REDIS
- ▶01： 关系型vs非关系型数据库、NoSQL简介、Redis安装与配置、基础命令、string 列表、Redis与python交互、redis内存淘汰机制
- ▶03： 位图操作 、hash、set、zset，Redis发布订阅
- ▶02： Redis主从配置、持久化aof和rdb、哨兵模式、分布式锁
- ▶11：PROJECT03
- ▶01： 电商项目前端页面
- ▶04：PROJECT01
- ▶01： 二手房源信息管理系统项目01
- ▶02： 二手房源信息管理系统项目02
- ▶07：CONCURRENT_NETWORK
- ▶02： 三次握手和四次挥手、TCP套接字、struct模块使用、HTTP协议、HTTP服务模型
- ▶03： 进程基础、multiprocessing进程模块、僵尸进程处理
- ▶06： 进程线程网络并发模型，ftp文件服务器，IO模型， 阻塞IO和非阻塞IO
- ▶01： 网络通信基础概念、OSI模型、网络协议、套接字，UDP套接字通信
- ▶04： 聊天室程序、进程池技术，threading线程模块
- ▶05： 自定义线程类、同步互斥，GIL问题，进程线程对比
- ▶07： IO网络并发， IO多路复用select方法、 poll方法、epoll方法、HTTPServer模型
- ▶01：PYTHON_CORE
- ▶01： Python 简介、计算机核心架构、软件开发本质论、Python程序运行原理、Python IDE
- ▶07： 函数：参数列表、内存分配、设计原则、递归
- ▶02： 数据基本运算：常用快捷键、Python 核心数据类型、变量、运算符、内置函数、程序调试
- ▶05： 字典：基础操作、内存分配、哈希算法、字典推导式、常用方法
- ▶03： 语句：物理行、逻辑行、缩进、pass语句、选择语句、循环语句、跳转语句
- ▶06： 集合：基础操作、内存分配、数据运算、固定集合
- ▶04： 列表与元组：基础操作、内存分配、扩容原理、列表推导式、常用方法
- ▶08： 算法：经典基础算法、2048游戏核心算法
- ▶06：DATA_MANAGEMENT
- ▶05： 外键处理，表外键关联设计、关联查询、
- ▶03： 数据库基础、MySQL数据库特点、MySQL数据类型、数据库创建、数据表创建、增加、查询、修改和删除
- ▶07： mysql优化、数据库备份，用户和权限管理、pymysql模块使用
- ▶02： 正则表达式应用、正则表达式元字符、正则表达式规则、re模块使用
- ▶01： IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
- ▶06： 视图，存储过程和函数，事务控制，数据库范式，数据库引擎
- ▶04： alter语句，时间日期处理、高级查询，聚合操作，索引操作
- ▶17：MACHINE_LEARNING
- ▶06： 朴素贝叶斯、模型评估与优化
- ▶01： 人工智能导论、科学计算库基础1
- ▶03： 人工智能领域详细介绍、线性回归
- ▶05： 逻辑回归、决策树回归、支持向量机
- ▶02： 科学计算库基础2
- ▶07： 聚类
- ▶04： 多项式回归、决策树回归、集成学习
- ▶20：CV_PROJECT
- ▶02： 【项目实践】工业瓷砖质量检测系统、轨道交叉点检测
- ▶01： 【项目实践】胶囊质量检测、集成电路质量检测
- ▶05：LINUX
- ▶01： Linux操作系统、操作系统功能、文件系统、通配符使用、管道、输入输出重定向、vi使用
- ▶02： shell 命令 ： ls cd mv cp rm rmdir mkdir touch echo cat tar chmod reboot sudo touch pwd find grep等，创建用户，SSH使用
- ▶22：NLP_PROBJECT
- ▶01： 【综合项目】利用NLP实现舆情分析
- ▶14：AJAX
- ▶01： Ajax、XHR 创建对象、XHR 请求、XHR 响应、XHR readyState 、JSON、使用JSON进行数据交换、Jquery对Ajax的支持
- ▶12：DJANGO
- ▶05： Admin后台管理、一对一映射查询、一对多映射查询、多对多映射查询
- ▶08： 文件上传、文件下载、电子邮件发送、 项目部署、WSGI配置、nginx反向代理、静态文件收集、默认邮件告警
- ▶02： MVC与MTV设计模式、模板的加载、模板的传参、模板变量、if标签、for标签、模板注释、过滤器、模板继承
- ▶01： Django安装、路由、URL配置、视图处理、Http请求和响应、Content-Type类型
- ▶04： 通过模型增加、查询、修改、删除数据、 F对象 Q对象 原生数据库操作、SQL注入
- ▶07： 浏览器缓存、后端缓存、中间件Middleware、csrf跨站点攻击防护、分页Paginator
- ▶06： cookie 和 session 、云笔记项目
- ▶03： 静态文件、Django应用、分布式路由、模型、ORM、创建和使用模型、配置数据库、模型类、数据字段和字段选项、Django Shell
- ▶21：NATURAL_LANGUAGE_PROCESSING
- ▶04： 循环神经网络、LSTM模型
- ▶02： 文本分类、文本离散表示、学习文本表示
- ▶01： NLP概述及基本概念、朴素贝叶斯模型
- ▶03： 深度学习文本处理、文本分类
- ▶05： Bert模型
- ▶02：OBJECT_ORIENTED
- ▶02： 多继承、内建函数重写、运算符重载、PEP8编码规范
- ▶03： OOA
- ▶01： OOP：对象和类、实例成员、类成员、静态方法、内存分配
- ▶04： “天龙八部”游戏技能系统框架设计
- ▶03：PYTHON_ADVANCED
- ▶02： 迭代思想、大数据生成器、迭代工具
- ▶05： IO、文件读写、字节流操作、文件缓存、文件偏移量
- ▶01： Python 程序结构、模块、包、异常处理
- ▶03： lambda 表达式、集成操作框架
- ▶04： 闭包函数、python 装饰器
- ▶10：JAVASCRIPT
- ▶02： 运算符、流程控制、分支结构、循环结构、函数、数组
- ▶03： String、其他内置对象、BOM、DOM、JS事件
- ▶04： jQuery介绍、jQuery选择器、jQuery操作DOM、jQuery-事件
- ▶01： JavaScript概述、使用JS、JS基础语法、JS变量和常量、数据类型、数据类型转换
- ▶19：COMPUTER_VISION
- ▶07： 目标检测基本理论、图像标注工具
- ▶01： 计算机图像基本理论、图像形态变换、图像色彩变换
- ▶04： Tensorflow图像分类
- ▶010： 人脸检测与人脸识别
- ▶06： PaddlePaddle图像分类
- ▶08： YOLO3模型实现
- ▶09： OCR（光学字符识别）
- ▶02： OpenCV图像预处理技术
- ▶03： Tensorflow基础
- ▶05： PaddlePaddle基础
- ▶08：PROJECT02
- ▶01： 代码管理工具、git基本使用、github使用
- ▶03： HTTPServer 框架模型
- ▶02： 软件项目特点、项目开发流程、项目注意事项、在线电子词典
- ▶23：PYTORCH
- ▶01： PyTorch基础
- ▶02： 图像分割
- ▶16：SOFTWARE_TESTING
- ▶01： 软件测试概述、测试目的、测试过程、缺陷、缺陷管理、缺陷报告
- ▶08： 自动化测试项目实战（二）
- ▶06： Selenium概述、安装、基本使用、元素定位方法
- ▶02： 测试用例、测试用例编写方法、等价类划分
- ▶04： 场景法、用例编写、执行
- ▶07： 自动化测试项目实战（一）
- ▶05： 测试报告、常用测试工具使用
- ▶03： 边界值、因果图、测试大纲法
- ▶18：DEEP_LEARNING
- ▶01： 深度学习基本理论
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