Python学习资料2023年中旬整理!无偿分享,零基础小白最好的启蒙教程!

退休的龙叔
优质创作者: python技术领域
2023-08-14 10:42:11

大家好,我是退休的龙叔。

计算机行业日新月异,一天一个样,作为计算机领域里面使用人数最多的编程语言Python,更是在年中更新了几个重要的数据科学库,所以在打磨了1个月的时间,我将这份迭代到第5版的学习资料整理出来了。

作为第5版内容,除了在技术方面我更新了内容,还额外添加了大家最喜欢的兼职资料包,我敢说这是全网最系统最科学的Python入门学习资料包。只要你是我的粉丝,下面内容全都可以免费抱走!

我先来介绍一下具体有哪些内容,文末有获取方式哦~


1.Python所有方向的学习路线(最新版)

我花了很长时间去整理了市面上Python各个方向的岗位要求掌握的技术点,再结合我近20年的代码生涯,总结出了Python爬虫和数据分析等各个方向应该学习的技术栈。

这个我觉得很重要,如果你一开始就知道接下来的路该怎么走,那就会在学习的路上少走很多弯路。

在这里插入图片描述

 这里再给大家上一张完整的学习路线图吧,Python学习任重而道远啊~

2.Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然达不到大佬的程度,但是精通python是没有问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

 

3.100多个练手项目

光说不练假把式!我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。

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 4.200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书,大概200多本,有时候带实体书不方便的话,我就会去打开电子书看看,书籍可不一定比视频教程差,尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有,这里我就不放图了,版权问题,个人看看是没有问题的。

 5.Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线,但与学习路线不同的点就在于,知识点汇总更为细致,里面包含了对具体知识点的简单说明,而我们的学习路线则更为抽象和简单,只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

在这里插入图片描述

 

6.其他资料

还有其他的一些东西,比如说我自己出的Python入门图文类教程,跟别人的文章不一样的就是,我的图文教程会比较风趣一些,有时候你看着看着可能就会笑出声来,不方便看视频的时候,看书你也能学会Python。

我一直也想着把学编程这件枯燥的事情,变得更加有趣。

这些都不是什么非常值钱的东西,但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错,你要是用得到的话都可以直接抱走,关注过我的人都知道,这些都是可以拿到的。

7.兼职资料包

来了来了!重头戏终于来了,作为大家最关心的兼职内容,龙叔我也不藏着掖着了,堪称今年的重磅炸弹,不能带你月入上万,但是闲暇赚点了零食钱还是没问题的!


怎么抱走?

想要的粉丝都可以扫码添加我助手的企业微信,备注一下你需要什么资料即可,以便能精准的知道你的来意,快速给你发干货。

 

最后,给大家解释一下,为什么我不直接放个干货的链接?因为以前我也用过这种方式,但时不时的就链接失效了,搞得部分粉丝还得私信我我再一个个发,效率太慢了,所以直接弄了个企微,专门找个助理给你们对接这个事情,但凡能扫上的都能领到。

最后,祝你们学有所成,不喜勿喷。

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内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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