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       編程零基礎(chǔ)可以學(xué)會python嗎?首先我要說Python是一種解釋型語言：這意味著開發(fā)過程中沒有了編譯這個環(huán)節(jié)。類似于PHP和Perl語言。Python是交互式語言：這意味著，您可以在一個Python提示符，直接互動執(zhí)行寫你的程序。Python是面向?qū)ο笳Z言這意味著Python支持面向?qū)ο蟮娘L(fēng)格或代碼封裝在對象的編程技術(shù)。Python是初學(xué)者的語言：Python對初級程序員而言，是一種偉大的語言，它支持廣泛的應(yīng)用程序開發(fā)，從簡單的文字處理到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，其實我想用更簡潔的語言來概括一下，但是我覺得這樣的解釋，可以讓大家更好的明白。它的結(jié)構(gòu)簡單，還有一個明確的語法，所以對于一個編程零基礎(chǔ)的人來說，入門這們語言是一個不錯的選擇。

課程介紹：

Python開發(fā)工程師就業(yè)班是一套針對就業(yè)崗位量身定制的實訓(xùn)課程。每周三次在線直播上課；學(xué)習(xí)中遇到難點，職坐標提供24小時內(nèi)1對1在線答疑服務(wù)。入學(xué)簽訂就業(yè)協(xié)議，學(xué)成后提供項目答辯和就業(yè)服務(wù)……

適用人群：

從業(yè)Python開發(fā)1-3年工程師、轉(zhuǎn)行IT人員

學(xué)習(xí)時長：

4-6個月

求職方向：

Python開發(fā)高級工程師、全棧開發(fā)

開課時間：

6月1日

許老師

優(yōu)就業(yè)VR/AR游戲開發(fā)高級講師、大前端高級講師

原大型旅游類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開發(fā)工程師

某大型旅游類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)HTML5開發(fā)工程師，項目實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富，負責(zé)過某旅游APP產(chǎn)品H5頁面開發(fā)，H5小游戲開發(fā)。設(shè)計的多個H5旅游活動頁面訪問人數(shù)達上百萬。后擔任Web前端講師，在教育行業(yè)積累了豐富的教學(xué)經(jīng)驗，曾主導(dǎo)研發(fā)某教育機構(gòu)H5整套課程，累計授課學(xué)員達數(shù)千人，口碑極佳。

授課風(fēng)格：授課有激情，善于引導(dǎo)學(xué)生思考，極具耐心，責(zé)任心。

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)員進行面試技巧培訓(xùn)，幫助學(xué)員做好就職準備。

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)準備get√以后，相信有志者，不懈努力，能夠進入名企。

帶索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

for index, team in enumerate(teams):

print index, team

>>> 0 Packers

>>> 1 49ers

>>> 2 Ravens

>>> 3 Patriots

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