一.好思想总结: 1.一个东西,正在学会了,是需要能简单教会别人,才是真正的理解透彻了,要是讲不透彻,还是一知半解. 2.思路别人教不了你,学会简单处理任何问题,再复杂的东西,在我看来现实项目中,很多东西都能简单处理,看你是否找到切入点. 3.每个办法,学会灵活使用就足够了.遇到问题,自己去想一下解决办法.特别是做测试的,我们本来是需要找缺陷自己的代码,出问题,第一反应就是要知道修改哪个位置 二.Python的学习方法:1.学完python,你就拿你项目中的接口和数据库来做实验:1)用pytho…

依据本人的学习经验,我总结了下面十点和大家分享: 1)学好python的第一步.就是立即到www.python.org站点上下载一个python版本号.我建议刚開始学习的人,不要下载具有IDE功能的集成开发环境,比方Eclipse插件等. 2)完成下载后,就能够開始学习了.学习过程中.我建议能够下载一些python的学习文档,比方<dive into python>,<OReilly - Learning Python>等等.通过学习语法,掌握python中的keyword语法,函…

python学习体系 python相关书籍若干本 了解python基础数据类型 熟悉各种类型的操作方法 理解函数与类的概念 练习练习再练习 前期以被动学习为主,把每个知识点都认真的学过去,后期慢慢再把学到的知识全部输出,可以写技术博客,也可以讲给别人听,以主动输出来继续精进.…

规范的 python 编码令人赏心悦目,令代码的表达逻辑更清晰,使得工程代码更容易被维护和交流: 编码规范包括对于代码书写格式的约束,不良语法的禁用和推荐的编码手法,下面做些简要的描述: 1. 代码规范格式示例 以上的命名规范,对齐规范,代码行规范以及声明和注释规范都是最基础的书写规范,他们让代码表达更清晰. 2. 不良语法的禁用示例 常见的禁忌已经在上面被列出,避开python 的这些坑,可以让你的代码更少出错. 3. 推荐的编码手法示例 以上这些编程推荐,都是笔者多年最常用的,感觉最容易实现…

人生苦短,我用 Python.为什么?简单明了的理由当然是开发效率高.但是学习 Python 的初学者往往会面临以下残酷的现状:网上充斥着大量的学习资源.书籍.视频教程和博客,但是大部分都是讲解基础知识,不够深入:也有的比较晦涩,难以理解.如果你真的想要高效地学习 Python,那就需要掌握如何过滤网上的垃圾教程资源的技能,并从其他有经验的程序员或在线编程社区中获得帮助.倘若你没有任何编程知识,或者知之甚少,从一张白纸起步,或许会更容易一些.在本篇文章中,我们将分享 6 位技术专家学习 Pyth…

首谈方法 最近在整理爬虫系列的博客,但是当整理几篇之后,发现一个问题,不管学习任何内容,其实方法是最重要的,按照我之前写的博客内容,其实学起来还是很点枯燥不能解决传统学习过程中的几个问题: 这个是普通学习中我们都经常会碰到的问题,按照之前我整理的文章,包括我自己学习的过程,其实这是一个非常大的痛点,把每个模块的基本使用,都按照官网配合例子使用,但是这不是一个最好的学习方法,因为这样学完之后,基本上都会觉得还是是一堆需要记住的,但是这些东西不用又很难记住. 下面我们看看常见的错误学习方法: 针对上…

随着互联网的发展,数据科学概念的普及,Python火得一塌糊涂,为此很多小伙伴想学这门语言,苦于没有正确的学习方法,大部分都放弃了,所以我想总结下经验来帮助大家高效学完python技术!第一.首先学习得知道正确的学习路线,1阶段:Python根底预备本阶段次要是学习Python开发入门知识,HTML+css.java.jquery.Python编程根底.Python初探等,让你轻松入门Python言语. 2阶段:Python Web开发本阶段是次要Python开发根底知识的解说,经过零碎学习my…

统计学习方法与Python实现(二)——k近邻法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决的方式进行预测.k近邻法不具有显式的学习过程,而实际上是利用训练数据集对特征空间进行划分,并作为其分类的模型.k近邻法的三个基本要素是 k值的选择.距离度量和分类决策规则. k近邻法的模型是将特征空间划分成一些称为单元的子空间,并且…

统计学习方法与Python实现(一)——感知机 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量,输出空间为y = { +1, -1}的两点,输出的y的值表示实例的类别,则由输出空间到输出空间的函数: 被称为感知机. 模型参数w表示内积的权值向量,b表示偏置.sign(x)为符号函数,≥0取+1,<0取-1. 感知机模型的分类由线性方程 wx + b = 0 确定的分离超平面来完成,根据将特征向…

统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布.然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则…