??赑ython培訓(xùn)零基礎(chǔ)
發(fā)布時間:2019-08-21 ??谥泄逃齼?yōu)就業(yè)IT培訓(xùn) 訪問 : 198Python基礎(chǔ)課程
課程內(nèi)容:
面向?qū)ο笈c設(shè)計模式
文件系統(tǒng)
網(wǎng)絡(luò)編程
多任務(wù)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法
培養(yǎng)目標(biāo):
前期通過學(xué)習(xí),掌握Python編程語言基礎(chǔ)內(nèi)容;中期主要涉及OOP基礎(chǔ)知識, 具有初步軟件工程知識并樹立模塊化編程思想 ,講解多任務(wù)的同時,也給學(xué)生們介紹常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相應(yīng)算法, 注重表結(jié)構(gòu)的處理、樹結(jié)構(gòu)的處理等知識,學(xué)完后學(xué)生會具備一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法能力。
宋老師
優(yōu)就業(yè)Python+人工智能高級講師
自然科學(xué)基金參與專家
河南大學(xué)控制工程專業(yè)碩士,曾參與自然科學(xué)基金“面向復(fù)雜系統(tǒng)估計的采樣型非線性濾波方法研究”、河南省科學(xué)技術(shù)研究重點項目“多模采樣型非線性濾波器研究”、井下人員、車輛精準(zhǔn)定位系統(tǒng)等研發(fā)工作。曾與中國電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所合作研究多傳感器信息融合仿真軟件橫向課題。
主要科研成果:參與研發(fā)基于卡爾曼一致性濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計算法;參與研發(fā)基于Rao-blackwekkized 擴展卡爾曼濾波的系統(tǒng)誤差和狀態(tài)聯(lián)合估計算法。
學(xué)后
就業(yè)指導(dǎo):全部理論+實戰(zhàn)課程完成后,學(xué)員可以登錄學(xué)習(xí)平臺,接受一對一的就業(yè)指導(dǎo)。優(yōu)就業(yè)將根據(jù)學(xué)員自身條件、性格特點等,為學(xué)員指明職業(yè)方向,挖掘求職亮點, 并對學(xué)員進(jìn)行面試技巧培訓(xùn),幫助學(xué)員做好就職準(zhǔn)備。
簡歷修改:優(yōu)就業(yè)提供專屬簡歷修改服務(wù),幫助學(xué)員根據(jù)求職企業(yè)要求和特點,進(jìn)行有針對性的修改。簡歷亮點突出,契合職位需求,才是卓有成效的名企敲門磚。
名企求職:工作技能get√、實戰(zhàn)能力get√、就業(yè)準(zhǔn)備get√以后,相信有志者,不懈努力,能夠進(jìn)入名企。
字典推導(dǎo):
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}
基于實例的方法(Instance-based Algorithms):
基于實例的學(xué)習(xí)模型是使用那些對于模型很重要訓(xùn)練數(shù)據(jù),這類方法通常使用基于示例數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,用新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以一種相似度方式從中找到最佳匹配,從而作出預(yù)測。出于這個原因,基于實例的方法也被稱為贏家通吃所有的方法和基于記憶的學(xué)習(xí)。重點放在存儲實例之間的相似性度量表現(xiàn)上。
k最鄰近算法 k-Nearest Neighbour ,kNN
學(xué)習(xí)矢量量化 Learning Vector Quantization ,LVQ
自組織映射 Self-Organizing Map ,SOM
局部加權(quán)學(xué)習(xí) Locally Weighted Learning ,LWL