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用笨办法学习Python

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简介：
《用笨办法学习Python》是一本零基础编程入门书籍，通过实践编写代码来理解Python语言的核心概念和语法结构。适合自学，帮助读者掌握编程技巧与逻辑思维能力。 没有办法提供免费服务，只能收取1积分。希望这能帮助到同样需要资源的你。

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  • 用笨办法学习Python
    优质
    《用笨办法学习Python》是一本零基础编程入门书籍，通过实践编写代码来理解Python语言的核心概念和语法结构。适合自学，帮助读者掌握编程技巧与逻辑思维能力。 没有办法提供免费服务，只能收取1积分。希望这能帮助到同样需要资源的你。
     
  • 用笨办法学习Python.pdf
    优质
    《用笨办法学习Python》是一本面向初学者的编程入门书籍，通过动手实践和代码练习的方式教授Python语言的基础知识与应用技巧。 《笨方法学Python》是一本专为Python新手设计的入门文档。这本书通过一系列简单的练习帮助读者逐步掌握Python编程语言的基础知识和技能。书中内容涵盖了从安装Python环境到编写基本程序的各种步骤，非常适合没有任何编程经验的新手学习使用。此外，《笨方法学Python》还提供了一些实用的学习建议和技巧，有助于提高学习效率并加深对Python的理解。
     
  • 用笨办法学习Python.pdf
    优质
    《用笨办法学习Python》是一本面向编程初学者的教程书，通过大量动手练习和实例解析，帮助读者循序渐进地掌握Python语言的基础知识与应用技巧。 笨办法学Python.pdf 完整版 中文版
     
  • 用笨办法学习Python（第四版）.pdf
    优质
    《用笨办法学习Python（第四版）》是一本面向编程初学者的教程书籍，通过动手实践编写代码来教授Python编程的基础知识和技巧。本书适合没有任何编程经验的人士阅读。 Python超经典实例教程，手把手教你从零开始编写程序，适合完全没有基础的学员学习。
     
  • 用笨办法学Python（第三版）
    优质
    《用笨办法学Python（第三版）》采用实践练习的方式，引导读者通过编写代码来学习编程基础和核心概念，适合编程初学者使用。 欢迎阅读《笨办法学 Python》第三版。 本书内容包括： 前言：介绍“笨办法”学习法的简单性。 习题0: 准备工作 习题1: 第一个程序 习题2: 注释与井号使用方法 习题3: 数字和数学计算操作 习题4: 变量(variable)及其命名规则 习题5: 更多变量及打印输出练习 习题6: 字符串(string)与文本处理 习题7-9：进一步探讨字符串的多种打印方式 从第10章开始，涉及更多高级概念： 习题10: 探索类型识别 习题11: 如何提问和获取用户输入 习题12-14: 提示、参数传递及变量操作技巧 习题15-17：文件读写与管理 函数相关章节： 习题18-20: 函数定义、调用及其应用 习题21: 学会使用返回值的函数 习题23-26: 练习代码阅读及项目实践 习题27-30: 逻辑关系与条件判断 循环和列表操作： 习题31-35: 决策分支、循环结构及其应用 习题48: 复杂用户输入处理技巧 面向对象编程： 习题40-42：模块、类及继承机制 习题43-46: 使用OOP开发游戏项目骨架 测试和调试： 习题47: 自动化单元测试方法 习题51-52: 构建web应用并获取浏览器输入 最后的建议来自一位经验丰富的程序员。
     
  • 用笨办法学Python（第四版).pdf
    优质
    《用笨办法学Python（第四版）》是一本针对编程初学者的教程，通过动手实践和编写代码来教授Python语言的基础知识。 《笨办法学Python第四版》相比第三版优化了页面设计，并且实例代码采用了彩色显示，使得学习者能够轻松区分不同性质的内容。
     
  • 本办法：学习Python——练习题23：处理languages.txt文件
    优质
    本段内容提供了关于如何使用Python编程语言来完成特定任务的指导，具体涉及从languages.txt文件中读取和处理数据的练习。此教程适合希望增强其文件操作技能的学习者。 配合“本办法”学Python--习题23《字符串、字节串和字符编码》使用的languages.txt文件包含了一些示例语言代码，用于帮助学习者更好地理解不同编码下的字符串处理技巧。通过这个练习，读者可以深入掌握如何在Python中操作各种类型的文本数据，并且了解它们之间的转换规则及其应用场景。 请确保你已经准备好所需的文件并按照教程中的步骤进行实践以获得最佳的学习效果。
     
  • 学习Python的实用主义方法
    优质
    《学习Python的实用主义方法》一书聚焦于通过实际项目和案例来教授编程语言Python的核心概念与高级特性，旨在帮助读者快速掌握技能并应用于实践。 课件及源码已全部打包上传至第一章课件下载区域，购买课程后可自由下载。 本课程涵盖Python核心语法16个要点，帮助你轻松应对工作中80%以上的Python使用场景！ 72讲+源代码+社群答疑+讲师分享会 适合学习这门课程的人包括： 1）大学生：平时只学了理论知识而没有接触过实际问题； 2）对Python实用技能掌握不牢固的人员，如自动化、爬虫和数据分析等能显著提高工作效率； 3）想学习新技术，例如人工智能、机器学习或深度学习等领域的朋友； 4）希望提升编程能力的人士。优秀的工程师不应只局限于一种语言；Python功能强大且易于使用。 【超实用技能】 从零开始 自动生成工作周报 职场升级 豆瓣电影数据爬取 实用案例 奥运冠军数据分析 自动化办公：通过Python自动分析Excel表格中的数据并操作Word文档，生成一份基于Excel的数据报告。 豆瓣电影爬虫：利用Python抓取豆瓣上的电影信息，并将图片保存至本地。 奥运会数据分析实战简介：使用Python对120年来的奥运数据进行多角度的深入研究。
     
  • 用Python实现机器学习算法
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    本教程深入浅出地讲解如何使用Python编程语言实现各种机器学习算法，适合初学者和有一定基础的学习者参考实践。 本段落介绍了如何使用Python实现机器学习算法中的逻辑回归、BP神经网络、K-Means聚类算法以及多元高斯分布等相关知识。 文中提到的目标是求解参数theta以使代价函数最小化，这表示我们拟合出来的方程距离真实值最近。具体来说，假设共有m条数据，则代表我们要拟合的模型与实际观测值之间误差平方和的一半（这里加一半的原因是为了方便后续计算中消去系数2）。在求解过程中，当对代价函数关于参数theta进行偏导数运算时会得到一个梯度向量。基于此梯度信息，我们可以更新theta以最小化成本函数。 实现代码部分需要注意的是，在输入数据X前添加了一列全为1的常量项（即原来的X），这是为了方便处理模型中的截距项θ0。代价函数对每个参数求偏导数后得到的结果可以用于迭代地调整θ，从而逐步逼近最优解。 其中，α是学习速率，它控制着梯度下降过程中每次更新步长大小的选择；通常可以选择的值有0.01, 0.03, 0.1, 0.3等。通过这种方式不断优化参数theta直至达到满意的模型性能水平。
     
  • MAML：用Python实现的元学习算法
    优质
    MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）是一种先进的机器学习方法，此Python实现允许研究者和开发者高效地探索并应用元学习技术于各种快速适应新任务的情景中。 马姆使用仅包含Numpy的简单1层网络在Python中实现了MAML（模型不可知元学习），目的是为了更好地理解该方法。要求环境为Python 3.x，并且需要脾气暴躁版本的Matplotlib，所有这些都已包含在Anaconda环境中。用法非常直接，只需运行maml.py即可。此实现适用于二进制分类问题。然而，我注意到MAML的结果并不令人满意，更深层次的模型可能会更有帮助。参考文献为Finn C, Abbeel P, Levine S.快速适应深度网络的模型不可知元学习[C]//第34届机器学习国际会议论文集70.JMLR组织, 2017: 1126-1135。