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       編程零基礎(chǔ)可以學(xué)會(huì)python嗎?首先我要說(shuō)Python是一種解釋型語(yǔ)言：這意味著開(kāi)發(fā)過(guò)程中沒(méi)有了編譯這個(gè)環(huán)節(jié)。類(lèi)似于PHP和Perl語(yǔ)言。Python是交互式語(yǔ)言：這意味著，您可以在一個(gè)Python提示符，直接互動(dòng)執(zhí)行寫(xiě)你的程序。Python是面向?qū)ο笳Z(yǔ)言這意味著Python支持面向?qū)ο蟮娘L(fēng)格或代碼封裝在對(duì)象的編程技術(shù)。Python是初學(xué)者的語(yǔ)言：Python對(duì)初級(jí)程序員而言，是一種偉大的語(yǔ)言，它支持廣泛的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)，從簡(jiǎn)單的文字處理到WWW瀏覽器再到游戲。

        以上內(nèi)容是我從python官網(wǎng)復(fù)制的概括，其實(shí)我想用更簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言來(lái)概括一下，但是我覺(jué)得這樣的解釋?zhuān)梢宰尨蠹腋玫拿靼住Ｋ慕Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，還有一個(gè)明確的語(yǔ)法，所以對(duì)于一個(gè)編程零基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)，入門(mén)這們語(yǔ)言是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

Python基礎(chǔ)課程

課程內(nèi)容：

面向?qū)ο笈c設(shè)計(jì)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(guò)學(xué)習(xí)，掌握Python編程語(yǔ)言基礎(chǔ)內(nèi)容；中期主要涉及OOP基礎(chǔ)知識(shí)， 具有初步軟件工程知識(shí)并樹(shù)立模塊化編程思想 ，講解多任務(wù)的同時(shí)，也給學(xué)生們介紹常見(jiàn)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(shù)結(jié)構(gòu)的處理等知識(shí)，學(xué)完后學(xué)生會(huì)具備一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法能力。

姓名：王老師 

優(yōu)就業(yè)Python人工智能高級(jí)講師

主講：Python

多年互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾任某大型IT公司項(xiàng)目經(jīng)理。精通Python/Javascript/shell/C，精通大規(guī)模高并發(fā)的Web、爬蟲(chóng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，擅長(zhǎng)項(xiàng)目管理和流程控制。對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法等有較深入的研究。

教學(xué)環(huán)境

優(yōu)就業(yè)擁有全國(guó)500多家直營(yíng)分部，為學(xué)員提供便捷的面授服務(wù)，優(yōu)美的學(xué)習(xí)環(huán)境。教室環(huán)境、實(shí)訓(xùn)環(huán)境、培訓(xùn)基地均設(shè)施完善、環(huán)境優(yōu)美。

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(shí)例的方法（Instance-based Algorithms）：

基于實(shí)例的學(xué)習(xí)模型是使用那些對(duì)于模型很重要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這類(lèi)方法通常使用基于示例數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，用新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)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(cè)。出于這個(gè)原因，基于實(shí)例的方法也被稱(chēng)為贏家通吃所有的方法和基于記憶的學(xué)習(xí)。重點(diǎn)放在存儲(chǔ)實(shí)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