
在日常生活中,Python会涉及到各种类型的数据源和数据类型。以下是其中一些常见的:
文本文件:Python经常用于处理文本文件,例如txt、csv等等。我们可以使用Python的内置文件处理函数来读取和写入这些文件。
数据库:Python中有许多模块可以连接和 *** 作数据库,包括MySQL、Oracle、SQLite等等。我们可以使用Python *** 作数据库管理数据。
网络数据:在Web应用程序中,Python可以用来处理来自用户浏览器或其他Web服务的各种数据。并且,因为Python有许多>
因为Python本身的动态特性和强大而简介的语法,我们实现这一目标非常容易(在此对Java开发人员表示遗憾)。
假定我们确定用webpy框架,mysql数据库,memcache缓存,这3个组件SAE都支持,但和本地环境均有差异。
阶段一、人工智能篇之Python核心
1、Python扫盲
2、面向对象编程基础
3、变量和基本数据类型
4、Python机器学习类库
5、Python控制语句与函数
6、Python数据库 *** 作+正则表达式
7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
阶段二、人工智能篇之数据库交互技术
1、初识MySQL数据库
2、创建MySQL数据库和表
3、MySQL数据库数据管理
4、使用事务保证数据完整性
5、使用DQL命令查询数据
6、创建和使用索引
7、MySQL数据库备份和恢复
阶段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
阶段四、人工智能篇之Python高级应用
1、Python开发
2、数据库应用程序开发
3、Python Web设计
4、存储模型设计
5、智联招聘爬虫
6、附加:基础python爬虫库
阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇
1、数学基础
2、高等数学必知必会
3、Numpy前导介绍
4、Pandas前导课程
5、机器学习
阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战
1、人脸性别和年龄识别原理
2、CTR广告点击量预测
3、DQN+遗传算法
4、图像检索系统
5、NLP阅读理解
阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇
1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
2、基于人工智能与深度学习的项目实战
3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发
4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目
5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目
6、AI大数据互联网**智能推荐
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