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Python全栈一课通课程

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  • 夸克网盘 AI大模型全栈工程师培养计划（第三期）：全栈实战与就业护航

    在全球AI产业以每年超40%的速度迅猛扩张的当下，大模型技术已广泛应用于金融、医疗、教育、制造等核心行业。麦肯锡2024年报告显示，到2026年，全球对具备大模型开发与部署能力的AI工程师需求将增长300%，合格人才缺口超百万。本课程专为渴望投身这场技术革命的人士精心打造。相较于前两期，第三期课程全面升级为“全栈实战+就业护航”双引擎模式，融合最新技术栈与真实企业项目。课程深入解析Llama 3、Qwen 2、Gemma、ChatGLM4等开源模型架构，传授提示工程、RAG、Agent设计等前沿技术；构建从模型微调、API封装、向量数据库到Web服务部署的全栈开发能力；设置智能客服系统、AI代…...
    AI大模型全栈工程师就业护航
    AI大模型全栈工程师培养计划（第三期）：全栈实战与就业护航
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  • 夸克网盘 图灵编程电子书合集：229本覆盖Python、机器学习与全栈技术指南

    图灵编程电子书合集包含229本技术指南，是编程爱好者与专业开发者不可多得的学习宝库。该合集涵盖Python、机器学习与全栈开发等多个热门领域，内容丰富且全面。在Python方面，有《Python编程：从入门到实践》等书籍，无论是编程小白入门，还是有经验者进阶，都能从中汲取知识。机器学习领域则有《机器学习实战》等，以实践案例为导向，帮助读者掌握机器学习算法与应用。全栈开发相关书籍如《JavaScript面向对象编程指南》等，对前端到后端的技术进行了详细讲解。这些书籍大多出自图灵程序设计丛书，由人民邮电出版社出版，权威性与专业性有保障。书籍内容不仅有基础知识的讲解，还包含大量的实战案例与技巧分享，…...
    Python人民邮电出版社全栈开发
    图灵编程电子书合集：229本覆盖Python、机器学习与全栈技术指南
    图灵编程电子书合集：229本覆盖Python、机器学习与全栈技术指南

  • 夸克网盘 Python爬虫全栈实战训练营：从基础到分布式架构

    介绍Python爬虫全栈实战训练营是一套全面且深入的爬虫学习资源。在基础部分，从Python环境配置、第三方库安装，到变量、字符串、列表等基础语法，以及函数、类与实例等编程概念，均有详细讲解，还通过贪吃蛇项目等实战巩固知识。数据库操作方面，涵盖MySQL、MongoDB、Redis等主流数据库的核心概念、基本操作以及Python对其的操作方法。反爬对抗专题中，深入剖析浏览器特征检测、字体与CSS反爬、验证码破解、JS混淆与反格式化等策略与实战。框架与工具部分，对Scrapy框架深度应用，介绍分布式爬虫架构、无头浏览器自动化和移动端采集技术。前沿技术整合上，涉及ChatGPT爬虫应用、智能解析技…...
    Python爬虫分布式架构编程课程
    Python爬虫全栈实战训练营：从基础到分布式架构
    Python爬虫全栈实战训练营：从基础到分布式架构

  • 夸克网盘 从零到精通：Python全栈开发实战教程

    本Python全栈开发实战教程为学习者提供了从入门到进阶的全面指导。教程内容覆盖Python安装、开发环境配置等基础操作，以及数据类型、运算符、循环结构、函数等核心编程知识点。同时，还深入讲解装饰器、递归等高级内容。教程通过猜拳游戏、骰子游戏、图书管理系统等丰富多样的实战案例，助力学习者快速掌握编程技能。此外，教程特别融入爬虫、办公自动化和数据分析等热门应用领域内容，无论是零基础小白，还是期望提升技能的开发者，都能从中受益。通过学习本教程，学习者将具备独立完成Python项目开发的能力，有效提升在职场中的竞争力。...
    Python全栈开发千锋教育编程教程
    从零到精通：Python全栈开发实战教程
    从零到精通：Python全栈开发实战教程

  • 夸克网盘 极客时间-AI全栈开发实战营（完结）

    介绍极客时间的AI全栈开发实战营是一门面向开发者的综合性课程。该课程以“模型训练-工程优化-工业部署-业务闭环”为核心链路，通过真实产业场景的沉浸式训练，助力开发者突破技术孤岛，构建覆盖AI应用全生命周期的硬核能力体系。课程内容丰富，从机器学习与深度学习理论基础出发，逐步深入大模型发展全景与关键技术，如Transformer架构、注意力模型等。同时，课程还聚焦DeepSeek等前沿大模型的现状、应用与技术创新，带领学员进行从开发入门到私有化部署的全流程实践。此外，课程涵盖了多个热门应用场景的实战，包括使用DeepSeek开发RAG、小红书爆款文案生成助手，以及利用Dify和Langbot研发多…...
    AI全栈开发机器学习极客时间
    极客时间-AI全栈开发实战营（完结）
    极客时间-AI全栈开发实战营（完结）

  • 夸克网盘 700+编程语言学习PDF合集：涵盖60多种语言，从入门到精通

    本PDF合集是一套全面且实用的编程语言学习资源，适合从编程初学者到高级开发者的所有阶段人群。合集涵盖了60多种编程语言，包含超过700本高清书籍，内容丰富多样。其中不仅有.NET、Ajax、Android、C、C++、C#、Java、Python等热门编程语言的相关资料，还涉及数据库、Web开发、移动应用开发等实用技术领域。对于想要踏入编程领域的新手而言，合集中的基础教程能帮助他们快速建立编程思维，掌握基础语法和操作；而对于有一定经验的开发者，这里也有深入的高级主题和实战案例，可助力他们提升编程技能，解决实际开发中的难题，或是为技术面试做好充分准备。无论你是专注于某一种编程语言的深入研究，还是…...
    学习资源编程书籍编程语言
    700+编程语言学习PDF合集：涵盖60多种语言，从入门到精通
    700+编程语言学习PDF合集：涵盖60多种语言，从入门到精通

  • 夸克网盘 60多门编程语言学习书籍超级大合集：700多本PDF实用宝典

    这是一套涵盖60多门编程语言的学习书籍大合集，共计700多本PDF书籍，是编程爱好者和开发者不可多得的学习资源宝库。合集中包含了常见编程语言如C、C++、Java、Python、JavaScript等的丰富资料，也有相对小众语言如OCaml、Erlang等的学习书籍。无论是想入门编程领域的新手，还是寻求技术提升的资深开发者，都能从中找到适合自己的内容。对于初学者而言，这里有大量基础教程类书籍，以通俗易懂的方式讲解编程语法、结构等基础知识，帮助快速建立编程思维。例如Python的相关书籍中，有从零基础入门到实战应用的全面教程。而对于有一定经验的开发者，合集中的高级编程、性能优化、设计模式等方面的…...
    学习资料编程书籍编程语言
    60多门编程语言学习书籍超级大合集：700多本PDF实用宝典
    60多门编程语言学习书籍超级大合集：700多本PDF实用宝典

  • 夸克网盘 60多门编程语言学习书籍超级大合集：700+本PDF精选资源

    这是一套涵盖60多门编程语言的学习书籍超级大合集，共计700多本PDF书籍，为编程学习者提供了全面且丰富的知识宝库。合集中包含了多种主流与小众编程语言的相关书籍。例如在C/C++领域，有《C程序设计语言》《C++ Primer Plus 第6版》等经典著作，无论是编程新手入门，还是有经验的开发者进阶，都能从中汲取知识。对于热门的Java语言，《Java核心技术》《深入理解Java虚拟机》等书籍深入讲解了Java的核心概念与高级特性。Python方向则有《Python基础教程》《Python数据分析与数据化运营》等，覆盖了从基础语法到数据分析应用等多方面内容。这些书籍的特色在于，既有对编程语言基…...
    学习资料编程书籍编程语言

  • 夸克网盘 60多门编程语言学习书籍超级大合集：编程学习的丰富资源库

    这是一套极为丰富的编程语言学习书籍大合集，涵盖60多门编程语言，包含700多本PDF书籍。无论是Python、Java、C/C++、Go、JavaScript等主流编程语言，还是新兴及小众语言，都能在这里找到对应的学习资料。书籍内容覆盖全面，从基础语法入门，帮助初学者搭建编程知识框架；到进阶特性讲解，助力开发者深入理解语言精髓。同时还有项目实战类书籍，让学习者将理论知识运用到实际操作中，积累项目经验；以及原理剖析类资料，满足对编程语言底层原理感兴趣的读者。无论你是编程小白，想要开启编程学习之旅，还是有一定经验的开发者，希望拓宽技术栈、深入研究特定语言，这套资源库都能满足你的需求。它就像一座编程…...
    学习资料编程书籍编程语言

  • 夸克网盘 码同学全栈测试开发实战课程：20+热门技术合集

    介绍 码同学全栈测试开发实战课程是一套全面且实用的测试开发学习资源。课程覆盖了20多个方向的热门技术，包括自动化测试、性能测试、安全测试、持续集成与持续交付等关键领域。无论是想深入学习自动化测试工具如Airtest、Appium、Robotframework、Selenium，还是掌握性能测试工具Jmeter、Loadrunner，亦或是了解抓包工具Charles、Fiddler，本课程都有详细讲解。 课程以实践为导向，结合大量真实项目案例，让学员在实战中掌握全栈测试开发的核心技术。例如在Appium自动化实战中，通过知乎app、微信公众号等真实应用的脚本编写实战，让学员掌握移动端自动化测试技…...
    全栈测试开发性能测试码同学
    码同学全栈测试开发实战课程：20+热门技术合集
    码同学全栈测试开发实战课程：20+热门技术合集

  • 夸克网盘 AI Agent全栈开发工程师课程

    介绍AI Agent全栈开发工程师课程是一门致力于培养高薪人才的前沿课程。课程融合前沿技术、大厂级项目以及全栈工程化思维，一站式培养学员在AI Agent架构和研发方面的综合能力。从基础的架构设计与基础聊天机器人开发开始，涵盖后端Python环境搭建、前端Node.js环境搭建等内容，让学员逐步掌握开发技能。在商业级聊天机器人开发阶段，课程深入讲解记忆模块、数据集模块、插件功能等开发要点，如通过LangChain实现记忆功能，学习大模型RAG应用开发等。LLMOps应用平台可视化阶段，则围绕Prompt引擎模块、知识库模块、响应模块等展开，包括插件广场与通用自定义插件模块开发、知识库功能设计等…...
    AI Agent全栈开发编程课程
    AI Agent全栈开发工程师课程
    AI Agent全栈开发工程师课程

  • 夸克网盘 Java全栈开发实战课程：从SpringBoot到VUE的全栈技能提升

    本Java全栈开发实战课程专为有志成为全栈开发者的学员打造。课程精心构建，涵盖从SpringBoot、SpringCloud&Alibaba到Linux、Docker、Redis、Elasticsearch及VUE的全套技术栈。在课程内容上，学员不仅能深入掌握SpringBoot的开发技巧，如环境搭建、注解使用、AOP切面编程等，还能学习到SpringCloud&Alibaba微服务架构的核心组件与应用。同时，Linux、Docker等现代软件开发中的关键工具使用方法也会详细讲解。对于前端部分，VUE框架的指令运用、组件开发、路由管理等知识都有全面覆盖。课程的一大特色是通过丰富…...
    Java全栈开发SpringBootVUE
    Java全栈开发实战课程：从SpringBoot到VUE的全栈技能提升
    Java全栈开发实战课程：从SpringBoot到VUE的全栈技能提升

  • 夸克网盘 全栈低代码项目：手写企业级低代码全栈项目教程

    介绍 全栈低代码项目教程，带你从零开始手写一个企业级的低代码全栈项目。 该教程内容丰富全面，涵盖前端编辑器端、前端生成器、部署与持续集成、服务端NestJS以及React低代码项目等多个部分。在前端编辑器端，详细讲解了从项目搭建到组件操作、动画添加等一系列功能的实现；前端生成器部分对CSR、SSR、SSG渲染进行了深入剖析对比。部署与持续集成环节，包含Docker基础、容器化封装、进程守护、云平台搭建等实用内容。服务端基于NestJS，从基础概念到实战应用，如数据校验、用户注册登录等均有涉及。React低代码项目则围绕低代码基础、状态管理、组件操作等展开。 其特色在于通过实际项目案例，将复杂的…...
    低代码开发全栈低代码项目项目教程
    全栈低代码项目：手写企业级低代码全栈项目教程
    全栈低代码项目：手写企业级低代码全栈项目教程

  • 百度网盘 DeepSeek 全栈学习：从入门到精通的 AI 实战指南

    DeepSeek 是一款备受关注的国产 AI 大模型。本资料包为其全栈学习指南，内容丰富且实用，适合零基础学员到专业开发者。在新手教程板块，提供了从基础操作到高阶技巧的 11 讲内容，循序渐进地帮助学习者掌握 DeepSeek 的使用。实战应用方面，涵盖游戏开发、Office 集成、知识库搭建等场景，充分展现其在不同领域的应用潜力。资料包还收录了 AI 工具合集，包括视频剪辑、去水印、去马赛克等实用工具，满足多样化的创作需求。商业变现部分则包含 28 节 AI 全域变现课程以及提示词秘籍，助力使用者探索 AI 带来的商业机会。特别值得一提的是，其中收录了清华大学的 104 页专业教程和 15 …...
    AI 工具Deepseek国产大模型
    DeepSeek 全栈学习：从入门到精通的 AI 实战指南
    DeepSeek 全栈学习：从入门到精通的 AI 实战指南

  • 百度网盘 【Python进阶营】冬令营特训：网页爬虫、数据分析与AI应用开发课程

    【Python进阶营】冬令营特训课程专为有一定基础的学员打造，助力其14天成为Python高手。课程内容丰富，涵盖Flask框架搭建、Matplotlib可视化、TensorFlow入门等。通过豆瓣电影数据分析、智能客服机器人等真实项目实战，让学员深入掌握面向对象编程和算法优化。在学习过程中，还配套Git团队协作训练和代码调试手册，帮助学员更好地进行团队合作与代码纠错。课程涉及动画与Tkinter、浏览器与命令行、文件I-O与GUI等多方面知识，从基础巩固到进阶应用，如彩蛋部分的Python与AI相关内容，包括微信机器人、电影预评测等，拓宽学员视野。完成此课程后，学员能够独立开发Web应用，在…...
    AI应用开发Python编程数据分析
    【Python进阶营】冬令营特训：网页爬虫、数据分析与AI应用开发课程
    【Python进阶营】冬令营特训：网页爬虫、数据分析与AI应用开发课程

《Python全栈一课通》是一门面向想从Python小白成长为全栈高手人群的课程。课程内容丰富且实用，涵盖Python语法基础、数据结构、面向对象编程等基础知识讲解，如变量、字符串、列表、元组、字典的操作，以及条件语句、循环语句、函数等的使用。

实战项目是课程一大亮点，从Anaconda环境配置到微信小程序点餐系统开发，带领学习者经历真实项目迭代。在数据处理板块，以CPI指数分析和货币供应量可视化等金融案例，教大家在Matplotlib中处理GDP数据图表；多线程爬虫模块可同时抓取上证指数和公司年报数据。图像处理章节则结合OpenCV像素操作与傅里叶变换，不仅能进行噪声滤波，还能实现股票K线图绘制、证件照背景替换等功能。

课程设计独具巧思，通过剪刀石头布游戏理解函数嵌套，借助上市公司地图分布项目掌握Seaborn热力图技巧。此外，还涉及数据库、前端开发（HTML、CSS、JavaScript、jQuery）、网络爬虫（包括requests、BeautifulSoup、Scrapy等）、后端框架（flask、Django）等知识，搭配TCP/UDP网络通信实战，涵盖物联网设备图像传输协议。特别适合想转行数据分析的开发者，学完后不仅能进行二维数组数学运算，还能用类继承思想搭建电商推荐系统，实现从语法基础到架构设计的跨越式成长。

Python全栈一课通课程

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Python全栈一课通7.07GB
PART11.58GB
1-1 课程介绍.mp433.84MB
1-2 微信小程序点餐项目介绍.mp416.65MB
2-1 python介绍.mp430.01MB
2-2 Anaconda安装.mp47.46MB
2-3 python优缺点介绍.mp411.91MB
2-4 hello world程序.mp416.13MB
2-5 python的注释.mp46.72MB
2-6 变量.mp417.3MB
2-7 字符串整数.mp415.77MB
2-8 买书案例.mp422.4MB
2-9 买书案例改进版本.mp46.15MB
2-10 格式化输出.mp437.79MB
2-11 字符串格式化输出.mp45.74MB
2-12 python变量的命名规则.mp424.03MB
2-13 算数运算符.mp49.95MB
2-14 比较运算符.mp46.88MB
2-15 逻辑运算符.mp412.91MB
2-16 赋值运算符.mp416.31MB
2-17 运算符的优先级.mp46.99MB
2-18 条件语句入门.mp417.04MB
2-19 python代码块.mp48.99MB
2-20 条件语句案例.mp424.36MB
2-21 节日案例.mp415.07MB
2-22 if elif判断成绩案例.mp414.81MB
2-23 剪刀石头布游戏.mp426.99MB
2-24 while循环.mp418.79MB
2-25 累加求和.mp410.35MB
2-26 偶数求和.mp48.84MB
2-27 break语句.mp411.65MB
2-28 continue语句.mp49.16MB
2-29 打印小星星.mp422.51MB
2-30 九九乘法表.mp416.72MB
2-31 转义字符.mp46.36MB
2-32 函数.mp411.6MB
2-33 带参数的函数.mp415.31MB
2-34 函数的返回值.mp43.15MB
2-35 函数的嵌套调用.mp44.01MB
3-1 列表的基本使用.mp424.95MB
3-2 del关键字.mp47.77MB
3-3 列表的数据统计.mp49.83MB
3-4 列表的排序.mp47.97MB
3-5 列表的遍历.mp44.58MB
3-6 列表不要求数据类型一致.mp41.89MB
3-7 元组的基本操作.mp46.6MB
3-8 元组的遍历.mp43.62MB
3-9 列表元组的互相转换.mp45.37MB
3-10 列表中有元组.mp48.36MB
3-11 元组中有列表.mp46.85MB
3-12 字典的基本操作.mp411.03MB
3-13 字典的统计清空合并.mp45.48MB
3-14 字典的遍历.mp410.48MB
3-15 字典放在列表中.mp48.04MB
3-16 在包含字典的列表查询数据.mp412.71MB
3-17 字符串的定义和遍历.mp44.27MB
3-18 字符串的统计.mp45.55MB
3-19 字符串的判断.mp46.36MB
3-20 字符串查找和替换.mp412.52MB
3-21 字符串切割和合并.mp412.07MB
3-22 字符串切片.mp430.64MB
3-23 列表元组运算符.mp415.3MB
3-24 引用.mp456.5MB
3-25 局部变量.mp411.26MB
3-26 全局变量.mp419.07MB
3-27 多个返回值函数.mp413.46MB
3-28 python中交换参数.mp47.18MB
3-29 函数的缺省参数定义.mp411.2MB
3-30 多值参数.mp411.82MB
3-31 递归.mp416.64MB
3-32 元组和字典的拆包.mp415.95MB
4-1 面向对象介绍.mp426.37MB
4-2 类和对象.mp414.6MB
4-3 对象属性.mp434.23MB
4-4 __del __str析构函数.mp420.69MB
4-5 家具案例.mp444.41MB
4-6 私有属性和私有方法.mp436.32MB
4-7 伪私有属性和方法.mp422.11MB
4-8 面向对象之继承.mp423.33MB
4-9 继承的传递性.mp419.25MB
4-10 覆盖父类的方法.mp411.6MB
4-11 扩展父类的方法.mp415.14MB
4-12 父类的私有属性和方法.mp426.24MB
4-13 多继承.mp426.83MB
4-14 面向对象三大特性.mp49.02MB
4-15 多态.mp443.6MB
4-16 类属性.mp413.1MB
4-17 类方法.mp414.09MB
4-18 静态方法.mp412.44MB
4-19 __new__.mp419.98MB
4-20 单例.mp423.75MB
5-1 捕获异常.mp427.03MB
5-2 完整的异常语法.mp421.42MB
5-3 抛出异常.mp425.88MB
5-4 导入模块的几种方式.mp439.31MB
5-5 python包.mp423.77MB
5-6 安装模块.mp441.26MB
5-7 读取文件.mp416.09MB
5-8 读取文件的几种方式.mp45.61MB
5-9 写出内容.mp44.73MB
5-10 分行读取文件.mp47.1MB
5-11 文件的复制.mp413.47MB
PART23.45GB
7-6 画食物画网格.mp455.12MB
7-7 移动贪吃蛇和判断蛇是否吃到食物.mp447.64MB
7-8 随机生成食物.mp419.04MB
7-9 开始游戏结束游戏信息显示.mp440.32MB
7-10 画成绩和终止程序.mp415.1MB
7-11 游戏主体编写.mp462.46MB
7-12 游戏运行测试.mp443.64MB
8-1 git介绍.mp416.18MB
8-2 git代码提交和拉取.mp436.59MB
8-3 git分支管理和切换.mp451.33MB
8-4 git tag git fork.mp429.99MB
9-1 数据库介绍.mp47.47MB
9-2 数据库安装.mp411.7MB
9-3 命令行创建表.mp474.86MB
9-4 插入语句.mp418.06MB
9-5 查询修改.mp496.79MB
9-6 分组查询，函数.mp4102.59MB
9-7 分页查询.mp481.26MB
9-8 多表查询.mp483.67MB
9-9 左右连接查询.mp478MB
9-10 三大范式触发器存储过程.mp476.56MB
9-11 数据库权限.mp411.82MB
9-12 数据库事务.mp432.87MB
9-13 数据库事务.mp444.08MB
9-14 演示脏读.mp478.57MB
10-1 pymysql插入数据.mp420.24MB
10-2 pymysql修改数据.mp411.87MB
10-3 pymysql删除数据.mp45.89MB
10-4 pymysql查询数据库.mp415.56MB
10-5 pymysql sql注入问题.mp427.62MB
11-1 html入门.mp414.47MB
11-2 html基本标签.mp412.4MB
11-3 表格标签.mp422.76MB
11-4 有序列表无序列表.mp411.45MB
11-5 div span.mp420.06MB
11-6 选择框input.mp413.87MB
11-7 form表单.mp411.47MB
11-8 video标签.mp411.8MB
12-1 css入门id class选择器.mp419.89MB
12-2 背景设置.mp414.25MB
12-3 css背景.mp412.58MB
12-4 文本相关css.mp437.24MB
12-5 字体css.mp411.08MB
12-6 链接标签.mp410.32MB
12-7 盒子模型.mp412.76MB
12-8 padding magin.mp415.34MB
12-9 display.mp49.23MB
12-10 html css布局登录页面.mp4147.46MB
13-1 js简介.mp421.7MB
13-2 js入门.mp49.44MB
13-3 js数据类型.mp434MB
13-4 js判断语句.mp465.72MB
13-5 js循环语句.mp411.68MB
13-6 js操作符.mp425.06MB
13-7 定时器.mp413.04MB
14-1 为什么使用jquery.mp413.1MB
14-2 jquery选择器.mp430.86MB
14-3 jquery事件.mp414.77MB
14-4 jquery效果.mp416.55MB
14-5 jquery添加删除元素.mp421.9MB
14-6 jquery css操作.mp434.28MB
15-1 http协议.mp448.18MB
15-2 xpath.mp461.38MB
15-3 requests.mp423.47MB
15-4 51job岗位提取.mp486.16MB
15-5 51job地址发布时间地区信息提取.mp455.47MB
15-6 正则表达式爬虫51job.mp4100.47MB
15-7 51job多页爬虫.mp458.69MB
15-8 ajax爬虫.mp454.35MB
15-9 批量下载报读贴吧图片.mp495.22MB
15-10 提取浏览器内核.mp422.45MB
15-11 模拟浏览器爬虫.mp412.76MB
15-12 fake_useragent.mp416.71MB
15-13 浏览器代理池.mp424.62MB
15-14 代理ip.mp436.82MB
15-15 超时处理.mp425.1MB
15-16 手动制作ip代理池.mp468.92MB
15-17 利用ip代理池爬虫.mp435.98MB
15-18 BeautifulSoup.mp416.94MB
15-19 BeautifulSoup标签获取.mp417.91MB
15-20 BeautifulSoup两个函数提取信息.mp418.76MB
15-21 BeautifulSoup三大常见节点.mp432.27MB
15-22 BeautifulSoup爬虫51.mp428.96MB
15-23 BeautifulSoup爬虫51.mp455.52MB
15-24 携带cookies进行登录.mp427.64MB
15-25 使用session进行登录.mp415.53MB
15-26 模拟登录51job.mp437.22MB
15-27 Scrapy介绍.mp416.58MB
15-28 Scrapy入门程序.mp448.44MB
15-29 pipelines编写.mp446.75MB
15-30 多页爬虫和正则.mp458.89MB
15-31 Scrapy爬虫插入到数据库中.mp460.3MB
15-32 Scrapy常见的命令.mp459.5MB
16-1 flask介绍.mp422.1MB
16-2 flask虚拟环境搭建.mp447.68MB
16-3 安装flask相关的依赖包.mp419.22MB
16-4 flask的入门程序.mp47.61MB
16-5 资源前缀问题.mp424.26MB
16-6 flask读取配置信息.mp419.75MB
16-7 请求方式限定.mp411.6MB
PART32.04GB
18-5 Django创建应用.mp46.89MB
18-6 模型创建.mp420.6MB
18-7 一对多模型，生成迁移文件执行迁移.mp413.48MB
18-8 django数据库的查询和保存.mp418.29MB
18-9 orm修改.mp48.3MB
18-10 删除和关联保存.mp427.32MB
18-11 django的后台管理系统.mp414.51MB
18-12 注册模型类.mp415.69MB
18-13 解决python3.7小bug.mp417.3MB
18-14 自定义页面显示.mp48.38MB
18-15 视图和URL.mp447.71MB
18-16 django模板.mp439.82MB
18-17 图书管家小案例.mp466.78MB
18-18 django连接mysql.mp416.06MB
18-19 models __str__.mp410.78MB
19-1 numpy介绍.mp49.33MB
19-2 numpy入门.mp414.43MB
19-3 数据类型.mp421.75MB
19-4 数组运算.mp48.47MB
19-5 numpy数组操作.mp450.59MB
19-6 窃取矩形数组.mp49.62MB
19-7 numpy的常用函数.mp421.17MB
19-8 数学方法.mp48.15MB
19-9 二维数组数学运算.mp410.13MB
19-10 线性代数.mp412.07MB
19-11 pandas索引.mp414.49MB
19-12 pandas DataFrame.mp418.2MB
19-13 pandas DataFrame常见操作.mp46.84MB
19-14 DataFrame的基本功能.mp414.13MB
19-15 pandas的统计操作.mp410.58MB
19-16 读取和导出csv文件.mp418.19MB
19-17 excel文件的读取和导出.mp47.83MB
19-18 matplotlib.mp414.87MB
19-19 matplotlib绘制多图.mp44.11MB
19-20 标记颜色和线型.mp49.69MB
19-21 标签和图例网格线.mp45.62MB
19-22 同一张图绘制sinx cosx.mp46.05MB
19-23 matplotlib绘制折线图柱形图.mp420.37MB
19-24 matplotlib绘制饼图.mp44.14MB
19-25 pandas绘图.mp49.34MB
19-26 pandas绘制饼图.mp413.65MB
19-27 pandas绘制直方图.mp45.16MB
19-28 seaborn入门.mp410.66MB
19-29 seaborn绘制热力图.mp416.72MB
19-30 设置图形显示效果.mp436.49MB
19-31 调色.mp420.64MB
20-1 CPI指数.mp445.83MB
20-2 根据CPI指数分析通货膨胀.mp411.62MB
20-3 货币供应量.mp428.36MB
20-4 货币供应量数据的获取.mp433.06MB
20-5 货币供应量数据清洗.mp441.42MB
20-6 金融危机对货币供应量的影响.mp493.52MB
20-7 货币供应量和GDP数据的获取和清洗.mp461.11MB
20-8 货币供应量和GDP可视化.mp420MB
20-9 三大需求对GDP的拉动数据获取并清洗.mp419.83MB
20-10 三大需求对经济的拉动可视化分析.mp427.88MB
21-1 上证指数数据获取.mp430.15MB
21-2 上证指数可视化.mp49.57MB
21-3 成交量的可视化.mp425.35MB
21-4 均线分析.mp428.22MB
21-5 日收益率分析.mp414.73MB
21-6 多只股票数据的获取.mp430.95MB
21-7 多只股票相关性分析.mp419.03MB
21-8 散点图看相关性.mp414.25MB
21-9 k线图基础知识.mp442.29MB
21-10 k线数据获取.mp427.69MB
21-11 k线图绘制.mp429.15MB
21-12 成交量绘制.mp416.2MB
22-1 pyechars环境搭建.mp421.18MB
22-2 公司行情数据获取.mp416.74MB
22-3 上市公司详情数据清洗.mp442.64MB
22-4 生成上市公司全国分布地图.mp432.75MB
22-5 全国上市公司柱状图.mp43.27MB
22-6 上市公司省份柱状图标注.mp416.12MB
22-7 上市公司总资产分布情况.mp415.45MB
22-8 词云统计.mp447.18MB
23-1 傅里叶变换.mp420.74MB
23-2 使用python进行傅里叶变换.mp457.31MB
24-1 图像的基础知识.mp420.14MB
24-2 opencv读取图片.mp416.16MB
24-3 opencv像素处理.mp49.69MB
24-4 获取图像属性.mp426.7MB
24-5 图像融合和通道.mp432MB
24-6 提取图片不同的颜色.mp411.2MB
24-7 图像的加法运算.mp414.27MB
24-8 图片的转换.mp421.36MB
24-9 图像的缩放.mp415.88MB
24-10 图像的旋转.mp412.93MB
24-11 图像的旋转.mp412.92MB
24-12 图像的噪声.mp410.18MB
24-13 均值滤波.mp432.74MB
24-14 高斯滤波.mp413.63MB
24-15 中值滤波.mp418.97MB
24-16 图像的傅里叶变换.mp426.02MB
24-17 傅里叶变换补充.mp42.82MB
24-18 图像的傅里叶逆变换.mp420.9MB
25-1 机器学习介绍.mp424.56MB
25-2 机器学习的应用场景.mp411.67MB
25-3 数据集的组成.mp411.76MB
25-4 特征工程.mp411.68MB
共300个文件，合计：7.07GB
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