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资源介绍 教程目录： ┣━Python就业班 ┃  ┣━02 多任务 ┃  ┃  ┣━02-进程 ┃  ┃  ┃  ┣━05-进程、线程的区别 ┃  ┃  ┃  ┣━07-进程池概述.mp4 ┃  ┃  ┃  ┣━08-进程池的创建 ┃  ┃  ┃  ┣━03-使用Process完成多进程 ┃  ┃  ┃  ┣━01-线程知识点复习.mp4 ┃  ┃  ┃  ┣━02-进程、程序的概念 ┃  ┃  ┃  ┣━04-使用Process完成多进程-补充 ┃  ┃  ┃  ┣━09-案例：多任务文件夹copy ┃  ┃  ┃  ┣━06-通过队列完成进程间通信 ┃  ┃  ┣━01-线程 ┃  ┃  ┃  ┣━04-通过继承Thread类完成创建线程 ┃  ┃  ┃  ┣━05-通过继承Thread类完成创建线程-补充 ┃  ┃  ┃  ┣━01-多任务介绍、以及Thread的基本使用 ┃  ┃  ┃  ┣━10-死锁、银行家算法 ┃  ┃  ┃  ┣━03-查看正在运行的线程、主线程等待子线程先结束 ┃  ┃  ┃  ┣━11-案例：多线程版udp聊天器 ┃  ┃  ┃  ┣━06-多线程共享全局变量 ┃  ┃  ┃  ┣━09-同步概念、互斥锁解决资源竞争的问题 ┃  ┃  ┃  ┣━08-创建线程是指定传递的参数、多线程共享全局变量的问题 ┃  ┃  ┃  ┣━02-Thread创建线程 完成多任务 ┃  ┃  ┃  ┣━07-多线程共享全局变量-args参数 ┃  ┃  ┣━03-协程 ┃  ┃  ┃  ┣━01-迭代器 ┃  ┃  ┃  ┣━05-生成器-1 ┃  ┃  ┃  ┣━06-生成器-2-send方式 ┃  ┃  ┃  ┣━07-（重点）生成器-小总结 ┃  ┃  ┃  ┣━03-（重点）迭代器的应用 ┃  ┃  ┃  ┣━08-使用yield完成多任务 ┃  ┃  ┃  ┣━10-案例：图片下载器 ┃  ┃  ┃  ┣━11-（重点）进程、线程、协程对比 ┃  ┃  ┃  ┣━02-完善迭代器 ┃  ┃  ┃  ┣━04-迭代器使用的其他方式 ┃  ┃  ┃  ┣━09-使用greenlet、gevent完成多任务 ┃  ┣━08 首页布局案例和移动布局 ┃  ┃  ┣━02-CSS3动画 ┃  ┃  ┃  ┣━07transiton动画02 ┃  ┃  ┃  ┣━05transiton动画01 ┃  ┃  ┃  ┣━01翻面动画02 ┃  ┃  ┃  ┣━02animation动画 ┃  ┃  ┃  ┣━03loading动画 ┃  ┃  ┃  ┣━06走路动画 ┃  ┃  ┃  ┣━08transform ┃  ┃  ┃  ┣━09复习-tansform变形-翻面动画01 ┃  ┃  ┃  ┣━04圆角-透明度-rgba ┃  ┃  ┣━06-CSS3前缀和H5新增标签 ┃  ┃  ┃  ┣━02h5新增标签-表单控件-属性 ┃  ┃  ┃  ┣━01css3前缀 ┃  ┃  ┣━03-CSS3选择器和CSS权重 ┃  ┃  ┃  ┣━01css权重 ┃  ┃  ┣━04-屏幕适配 ┃  ┃  ┃  ┣━03流体布局 ┃  ┃  ┃  ┣━01视口-retina屏幕适配 ┃  ┃  ┃  ┣━02背景图尺寸设置 ┃  ┃  ┃  ┣━04响应式布局 ┃  ┃  ┣━05-移动端布局实例 ┃  ┃  ┃  ┣━01复习-rem布局原理 ┃  ┃  ┃  ┣━04rem首页布局03 ┃  ┃  ┃  ┣━05rem首页布局 ┃  ┃  ┃  ┣━02cssrem安装-流体布局制作首页 ┃  ┃  ┃  ┣━03rem首页布局02 ┃  ┃  ┃  ┣━06rem首页布局01.mp4 ┃  ┃  ┣━01-首页布局 ┃  ┃  ┃  ┣━01首页布局03 ┃  ┃  ┃  ┣━03重置样式reset.css ┃  ┃  ┃  ┣━02首页布局04 ┃  ┃  ┃  ┣━04首页头部制作 ┃  ┃  ┃  ┣━05首页logo-搜索框-购物车 ┃  ┣━23 深度学习 ┃  ┃  ┣━08-卷积神经网络 ┃  ┃  ┃  ┣━02_激活层与池化层 ┃  ┃  ┃  ┣━04卷积神经网络识别手写数字 ┃  ┃  ┃  ┣━01_卷积神经网络介绍以及卷积层结构 ┃  ┃  ┃  ┣━03面试题分析 ┃  ┃  ┣━06-文件读取分析存储 ┃  ┃  ┃  ┣━05tfrecords文件的读取与存储 ┃  ┃  ┃  ┣━02图片文件读取 ┃  ┃  ┃  ┣━01图像基本知识分析 ┃  ┃  ┃  ┣━03二进制文件读取分析 ┃  ┃  ┃  ┣━04二进制文件读取 ┃  ┃  ┣━09-验证码识别 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┃  ┃  ┃  ┣━05-二叉树的先序、中序、后序遍历 ┃  ┃  ┃  ┣━02-树的概念 ┃  ┃  ┃  ┣━01-二叉树的广度优先遍历 ┃  ┃  ┃  ┣━06-二叉树由遍历确定一棵树 ┃  ┃  ┣━02-顺序表 ┃  ┃  ┃  ┣━01-内存、类型本质、连续存储 ┃  ┃  ┃  ┣━02-顺序表添加与删除元素_Python列表的实现 ┃  ┃  ┃  ┣━03-基本顺序表与元素外围顺序表 ┃  ┃  ┃  ┣━05-顺序表数据区替换与扩充 ┃  ┃  ┃  ┣━04-顺序表的一体式结构与分离式结构 ┃  ┃  ┣━05-排序与搜索 ┃  ┃  ┃  ┣━10-二分查找时间复杂度 ┃  ┃  ┃  ┣━13-希尔排序实现 ┃  ┃  ┃  ┣━04-快速排序 ┃  ┃  ┃  ┣━06-排序算法的稳定性 ┃  ┃  ┃  ┣━09-插入排序1 ┃  ┃  ┃  ┣━11-归并排序_代码执行流程 ┃  ┃  ┃  ┣━15-归并排序时间复杂度及排序算法复杂度对比 ┃  ┃  ┃  ┣━16快速排序实现2 ┃  ┃  ┃  ┣━05-冒泡排序及实现 ┃  ┃  ┃  ┣━14-插入排序2 ┃  ┃  ┃  ┣━07-希尔排序 ┃  ┃  ┃  ┣━02-二分查找 ┃  ┃  ┃  ┣━08-选择排序算法及实现 ┃  ┃  ┃  ┣━01-插入算法 ┃  ┃  ┃  ┣━03-归并排序 ┃  ┃  ┃  ┣━12-快速排序实现1 ┃  ┃  ┣━01-数据结构和算法基础 ┃  ┃  ┃  ┣━04-算法引入 ┃  ┃  ┃  ┣━08-常见时间复杂度与大小关系 ┃  ┃  ┃  ┣━05-Python列表类型不同操作的时间效率 ┃  ┃  ┃  ┣━03-数据结构引入 ┃  ┃  ┃  ┣━07-Python列表与字典操作的时间复杂度 ┃  ┃  ┃  ┣━01-代码执行时间测量模块timeit ┃  ┃  ┃  ┣━06-最坏时间复杂度与计算规则 ┃  ┃  ┃  ┣━02时间复杂度与大O表示法 ┃  ┃  ┣━03-链表 ┃  ┃  ┃  ┣━08-单向循环链表删除元素 ┃  ┃  ┃  ┣━02链表的提出 ┃  ┃  ┃  ┣━03双向链表及添加元素 ┃  ┃  ┃  ┣━06-双向链表删除元素 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┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-构造网络的输入数据和标签 ┃  ┃  ┃  ┣━算法：网络模型训练技巧 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-TransferLearning ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-数据增强策略 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-巧妙设计神经网络 ┃  ┃  ┃  ┣━框架：Tensorflow构建RNN网络 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-训练RNN网络 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-使用RNN处理Mnist数据集 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-RNN网络模型 ┃  ┃  ┃  ┣━框架：Tensorflow加载训练好的模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-加载训练好的VGG网络模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-使用VGG模型进行测试 ┃  ┃  ┃  ┣━框架：深度学习框架Tensorflow基本操作 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-Tensorflow安装 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-基本计算单元-变量 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4- 常用基本操作 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-Tensorflow简介 ┃  ┃  ┃  ┣━算法：经典网络架构与物体检测任务 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-分类与回归任务 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-经典网络架构 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-三代物体检测算法 ┃  ┃  ┃  ┣━框架：Tensorflow构建CNN网络 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-卷积神经网络模型参数 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-模型的保存和读取 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-卷积神经网络模型架构 ┃  ┃  ┃  ┣━框架：Tensorflow框架构造回归模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-构造线性回归模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-逻辑回归框架 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-迭代完成逻辑回归模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-Mnist数据集简介 ┃  ┃  ┣━26 机器学习入门篇 ┃  ┃  ┃  ┣━4-案例实战-信用卡欺诈检测 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-案例背景和目标.mp4 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-模型评估方法 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-混淆矩阵 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-下采样策略.mp4 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-逻辑回归模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-逻辑回归阈值对结果的影响 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-交叉验证.mp4 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-正则化惩罚 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-SMOTE样本生成策略 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-样本不均衡解决方案.mp4 ┃  ┃  ┃  ┣━1-算法：线性回归算法 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-误差项分析 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-线性回归算法概述 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-似然函数求解 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-线性回归求解 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-目标函数推导 ┃  ┃  ┃  ┣━3-案例：Python实现逻辑回归与梯度下降 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-案例实战：实验对比效果 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-案例实战：完成梯度下降模块 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-案例实战：停止策略与梯度下降案例 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-案例实战：Python实现逻辑回归任务概述 ┃  ┃  ┃  ┣━2-算法：逻辑回归算法 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-逻辑回归求解 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-逻辑回归算法原理推导 ┃  ┃  ┣━27 机器学习入门篇2 ┃  ┃  ┃  ┣━1-算法：决策树 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-衡量标准-熵 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-决策树构造实例 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-决策树原理概述 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-信息增益率 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-决策树剪枝策略 ┃  ┃  ┃  ┣━4-集成算法实例 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-集成算法实例概述 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-基础模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-集成实例 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-Stacking模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-ROC与AUC指标 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-效果改进 ┃  ┃  ┃  ┣━9-案例：聚类实践 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-聚类案例实战.mp4 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-多种聚类算法概述.mp4 ┃  ┃  ┃  ┣━2-决策树Sklearn实例 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-案例：决策树复习 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-案例：决策树涉及参数 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-案例：sklearn参数选择 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-案例：树可视化与sklearn库简介 ┃  ┃  ┃  ┣━11-算法：PCA主成分分析 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-PCA降维概述 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-PCA求解 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-PCA要优化的目标 ┃  ┃  ┃  ┣━3-算法：随机森林与集成算法 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-特征重要性衡量 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-提升模型 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-集成算法-随机森林 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-堆叠模型 ┃  ┃  ┃  ┣━8-算法：DBSCAN聚类 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-DBSCAN聚类算法 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-DBSCAN可视化展示 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-DBSCAN工作流程 ┃  ┃  ┃  ┣━10-案例：Python实现线性判别分析 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-求解得出降维结果 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-实现线性判别分析进行降维任务 ┃  ┃  ┃  ┣━12-案例：Python实现PCA主成分分析 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-PCA降维实例 ┃  ┃  ┃  ┣━5-算法：贝叶斯算法 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-垃圾邮件过滤实例 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-贝叶斯实现拼写检查器 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-贝叶斯推导实例 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-贝叶斯算法概述 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-贝叶斯拼写纠错实例 ┃  ┃  ┃  ┣━6-案例：Python文本数据分析 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-LDA建模 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-相似度计算 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-基于贝叶斯算法进行新闻分类 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-文本分析与关键词提取 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-新闻数据与任务简介 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-TF-IDF关键词提取 ┃  ┃  ┃  ┣━7-算法：KMEANS聚类 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-KMEANS算法概述 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-KMEANS工作流程 ┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-KMEANS迭代可视化展示 ┃  ┃  ┣━25 Python网络爬虫 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