image.png课程内容全面覆盖python从入门到精通,深度学习算法及其项目实战,主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域,配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势,培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。

课程目录

第七节课.mp4

基础总结.mp4

流程控制.mp4.mp4

面向对象1.mp4

面向对象2.mp4

面向对象3.mp4

目录.txt

试卷讲解.mp4.mp4

文件操作.mp4

异常处理与模块介绍.mp4

预科班02.mov.mp4

预科班第四节.mp4.mp4

预科班第一节.mp4.mp4

综合练习.mp4

1_Python基础

mongodb数据库.mp4

mysql 数据的CRUD.mp4

mysql 约束.mp4

mysql库表操作.mp4

python与数据库交互.mp4

redis数据库.mp4

常用模块.mp4

多线程.mp4

目录.txt

总结.mp4

2_MySQL

1.html.mp4

10ajax.mp4

11.ajax下.mp4

12.轮播图.mp4

13.页面布局.mp4

14.网页编写壹.mp4

15.网页编写贰.mp4

16.网页编写叁.mp4

2.css基础.mp4

3.css进阶.mp4

4.js壹上.mp4

5.js壹下.mp4

6.js贰上.mp4

7.js贰下.mp4

8.js叁.mp4

9.JQuery.mp4

目录.txt

3_web

2.urllib 和 urllib3上.mp4

3.urllib 和 urllib3下.mp4

fiddler抓包.mp4

P4:Python基础入门实战班(Python基础 高级).mp4

requests上.mp4.mp4

requests下.mp4.mp4

scrapy-redis(二).mp4

scrapy-redis.mp4

scrapy二上.mp4.mp4

scrapy二下.mp4.mp4

scrapy框架六.mp4

scrapy框架三1.mp4.mp4

scrapy框架三2.mp4.mp4

scrapy框架三3.mp4.mp4

scrapy框架五.mp4

scrapy上.mp4.mp4

scrapy下.mp4.mp4

目录.txt

认识爬虫.mp4

网页解析.mp4

1_爬虫基础

appium+mitm.mp4.mp4

appium.mp4.mp4

js三.mp4.mp4

js渗透二.mp4.mp4

mitm上.mp4.mp4

mitm下.mp4.mp4

selenium.mp4.mp4

百度翻译逆向.mp4.mp4

点触验证补录.mp4.mp4

滑动验证.mp4.mp4

加密解密.mp4.mp4

目录.txt

字符验证码.mp4.mp4

字体反扒.mp4.mp4

2_爬虫高级

4_爬虫

cookie与session.mp4.mp4

django权限系统.mp4.mp4

form表单基础.mp4.mp4

orm.mp4.mp4

request和response.mp4.mp4

web便签.mp4.mp4

web便签二.mp4.mp4

常见通用视图分析.mp4.mp4

后台管理.mp4.mp4

缓存.mp4.mp4

模板基础.mp4.mp4

模板进阶.mp4.mp4

模型表单.mp4.mp4

模型进阶.mp4.mp4

目录.txt

日志.mp4.mp4

使用wsl与docker.mp4.mp4

视图与路由.mp4.mp4

通用编辑视图.mp4.mp4

通用视图.mp4.mp4

我的第一个django服务.mp4.mp4

优化便签.mp4.mp4

优化便签二.mp4.mp4

中间件.mp4.mp4

1_Django框架

9.搜索页登录页注册页.mp4

vue与vuetify.mp4.mp4

布局.mp4.mp4

换肤.mp4.mp4

课程列表与视频播放页面.mp4.mp4

目录.txt

文章详细页.mp4.mp4

项目介绍与搭建.mp4.mp4

页面拆分与下载文档页.mp4.mp4

主页样式.mp4.mp4

2_Django项目

5_Django

1-1深度学习要解决的问题.mp4.mp4

2-1深度学习应用领域.mp4.mp4

3-1计算机视觉任务.mp4.mp4

4-视觉任务中遇到的问题.mp4.mp4

5-得分函数.mp4.mp4

6-损失函数的作用.mp4.mp4

7-前向传播整体流程.mp4.mp4

1_深度学习必备基础知识点

1-返向传播计算方法.mp4.mp4

2-神经网络整体架构.mp4.mp4

3-神经网络架构细节.mp4.mp4

4-神经元个数对结果的影响.mp4.mp4

5-正则化与激活函数.mp4.mp4

6-神经网络过拟合解决方法.mp4.mp4

2_神经网络整体架构

1-卷积神经网络应用领域.mp4.mp4

10-VGG网络架构.mp4.mp4

11-残差网络Resnet.mp4.mp4

12-感受野的作用.mp4.mp4

2-卷积的作用.mp4.mp4

3-卷积特征值计算方法.mp4.mp4

4-得到特征图表示.mp4.mp4

5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4.mp4

6-边缘填充方法.mp4.mp4

7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4.mp4

8-池化层的作用.mp4.mp4

9-整体网络架构.mp4.mp4

3_卷积神经网络原理与参数解读

1-RNN网络架构解读.mp4.mp4

2-词向量模型通俗解释.mp4.mp4

3-模型整体框架.mp4.mp4

4-训练数据构建.mp4.mp4

5-CBOW与Skip-gram模型.mp4.mp4

6-负采样方案.mp4.mp4

4_递归神经网络与词向量原理解读

6_深度学习入门

1-1决策树算法的适用范围.mp4.mp4

1-2决策树基础算法Hunt.mp4.mp4

1-3信息论基础和相关计算.mp4.mp4

1-4决策树基本算法和决策树生成.mp4.mp4

1-5使用决策树对经典数据集进行分类.mp4.mp4

1-6使用Matplotlib做数据可视化.mp4.mp4

4-1knn基本原理.mov.mp4

4-2使用kNN算法改进网站约会配对效果.mp4.mp4

5-1SVM基本概念.mp4.mp4

5-2SVM优化.mp4.mp4

5-3SVM手写识别.mp4.mp4

6-1推荐算法基本概念.mp4.mp4

6-2基于用户和物品的协同过滤算法思想.mov.mp4

6-3菜肴推荐引擎代码.mov.mp4

DNN回归.mp4.mp4

逻辑回归1.mp4.mp4

逻辑回归2.mp4.mp4

目录.txt

朴素贝叶斯1.mp4.mp4

朴素贝叶斯2.mp4.mp4

朴素贝叶斯3.mp4.mp4

朴素贝叶斯4.mp4.mp4

朴素贝叶斯5.mp4.mp4

树回归.mp4.mp4

线性回归1.mp4.mp4

线性回归2.mp4.mp4

1_大数据算法

动态规划-1.mp4.mp4

动态规划-2.mp4.mp4

动态规划-3.mp4.mp4

分支定界.mp4.mp4

分治算法1.mp4.mp4

分治算法2.mp4.mp4

回溯法.mp4.mp4

目录.txt

排序-1.mp4.mp4

排序-2.mp4.mp4

排序-3.mp4.mp4

排序-4.mp4.mp4

排序-5-基数排序.mp4.mp4

排序-6-基数排序.mp4.mp4

排序-7-基数排序.mp4.mp4

算法复杂度基础.mp4.mp4

贪心算法.mp4.mp4

字符串匹配-1.mp4.mp4

字符串匹配-2.mp4.mp4

2_经典算法部分

1-2基本操作.mp4.mp4

1-3实战.mp4.mp4

1-4实战.mp4.mp4

1-5面试真题.mp4.mp4

1-6面试真题.mp4.mp4

2-1基本概念.mp4.mp4

2-2栈基本操作.mp4.mp4

2-3队列基本操作.mp4.mp4

2-4面试真题.mp4.mp4

4-1基本概念.mp4.mp4

4-2遍历.mp4.mp4

4-3最短路径.mp4.mp4

4-4最小生成树.mp4.mp4

4-5最大流.mp4.mp4

4-6寻址算法.mp4.mp4

5-1基本概念.mp4.mp4

目录.txt

3_数据结构部分

7_大数据算法

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SEO 编辑导读:以下内容依据原文公开信息重新整理,用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。

内容简介与核心价值

智圣商学为您精选咕泡 P4 Python 基础入门实战班,这是一套价值极高的系统化课程。课程从 Python 语法、流程控制及面向对象编程入手,逐步进阶至多线程与常用模块应用。核心部分涵盖 MySQL、Redis 数据库操作及 Django 框架开发,包含完整的 Web 便签项目实战。此外,课程深入讲解 Scrapy 爬虫框架、Appium 自动化测试及各类验证码破解技术。在算法领域,全面覆盖决策树、SVM、神经网络、卷积网络(CNN)及递归神经网络(RNN),并涉及动态规划与经典数据结构。通过真实数据集与行业趋势结合的项目训练,帮助学员构建扎实的技术栈,满足企业对中高级人工智能算法工程师的用人需求,实现从入门到精通的跨越。

本文重点内容

  • 零基础学员缺乏 Python 语法基础与编程思维,难以直接理解复杂算法代码。
  • 传统教程往往重理论轻实战,缺乏针对计算机视觉与自然语言处理的真实项目案例。
  • 数据库交互、Web 框架搭建及爬虫逆向等关键技术点分散,缺乏系统化的串联讲解。
  • 深度学习中的神经网络架构、损失函数计算及过拟合解决等难点,需要专业引导才能突破。
  • 学员难以获取真实的行业数据集与完整的项目源码,导致学习后无法独立完成企业级任务。
  • 面对动态规划、图算法等高级数据结构与算法,缺乏针对性的面试真题演练与解析。

适合什么人

  • 希望从零开始系统学习 Python 语言及人工智能技术的职场新人或转行者。
  • 需要掌握 Django 全栈开发、数据库设计及 Web 爬虫技术的初级开发者。
  • 对计算机视觉、自然语言处理算法原理感兴趣,希望深入理解神经网络架构的学习者。
  • 准备从事中高级 AI 算法工程师岗位,急需补充实战项目经验与面试算法知识的求职者。
  • 中小企业管理者或创业者,希望通过低成本方式提升团队的技术落地能力与业务成交率。
  • 需要系统梳理 Python 生态、数据库管理及深度学习框架知识体系的自学者。

哪些情况暂时不适合

  • 已经精通 Python 高级特性及主流深度学习框架,仅需查阅碎片化资料的资深专家。
  • 期望通过短期速成课程直接获得高薪 Offer,而忽视基础积累与长期项目实践的学员。
  • 对数学推导、算法原理及代码逻辑缺乏耐心,仅想学习简单脚本工具的初学者。
  • 无法保证持续投入时间进行代码练习与项目复盘,希望“只看不练”的被动学习者。

建议阅读、学习或使用路线

  1. 第一步:完成 Python 基础语法、流程控制及面向对象编程章节,建立扎实的编程思维。
  2. 第二步:学习 MySQL、Redis 数据库操作及多线程模块,掌握数据持久化与并发处理技能。
  3. 第三步:深入 Django 框架开发,通过 Web 便签项目实战,熟悉视图、路由、ORM 及模板技术。
  4. 第四步:钻研 Scrapy 爬虫框架与各类验证码破解技术,构建自动化数据采集能力。
  5. 第五步:系统学习机器学习算法(决策树、SVM)及深度学习架构(CNN、RNN),理解模型原理。
  6. 第六步:结合真实数据集进行综合项目实战,完成从数据清洗到模型部署的全流程训练。

内容结构与重点解析

课程目录结构严谨,逻辑层层递进。首先通过预科班与 Python 基础章节夯实语法根基,涵盖流程控制、面向对象及异常处理。随后进入数据库模块,详细讲解 MySQL CRUD、约束操作及 Redis 缓存应用,并演示 Python 与数据库的交互方式。Web 开发部分从 HTML/CSS/JS 入手,过渡到 Django 框架,包含视图路由、ORM 模型、后台管理及 Vue 前端整合,最终完成便签系统的全栈开发。爬虫专项针对网页解析、Cookie 管理、验证码破解及 Appium 自动化进行深度剖析。算法板块则全面覆盖机器学习(决策树、朴素贝叶斯)与深度学习(CNN、RNN、Transformer),并辅以动态规划、图算法等数据结构知识,最后通过面试真题与经典算法案例进行综合演练,确保学员具备解决实际问题的能力。

阅读后可以重点获得什么

  • 掌握 Python 全栈开发技能,能够独立编写数据库交互程序与 Web 后端服务。
  • 具备使用 Scrapy 框架进行大规模数据采集及处理验证码、反爬策略的实战能力。
  • 深入理解卷积神经网络、递归神经网络等深度学习模型架构及其在视觉任务中的应用。
  • 能够运用决策树、KNN、SVM 等经典算法解决分类与回归问题,并通过数据可视化分析结果。
  • 熟悉 Django 权限系统、缓存优化及中间件配置,具备构建企业级 Web 应用的能力。
  • 积累多个基于真实数据集的完整项目经验,显著提升简历竞争力与面试通过率。

实用提示与注意事项

  • 本课程区别于普通语法教程,特别强调计算机视觉与自然语言处理两大核心领域的算法落地。
  • 不同于碎片化视频,课程目录结构清晰,从预科班到高级算法,形成完整的知识闭环体系。
  • 实战案例均基于真实数据集与实际任务展开,避免了“纸上谈兵”式的空洞理论教学。
  • 内容涵盖爬虫逆向、加密解密及自动化测试等前沿技术,紧跟当下互联网行业安全与数据采集趋势。
  • 课程不仅教授代码编写,更通过面试真题解析与算法复杂度分析,直接对接企业招聘需求。
  • 配套资源包含从基础总结到大型项目实战的完整路径,适合不同阶段学员按需查漏补缺。

阅读与使用建议

建议初学者按照课程目录顺序学习,先掌握 Python 基础与数据库操作,再逐步挑战 Web 开发与爬虫实战。对于有数学基础的学员,可重点钻研深度学习章节;若目标是就业,务必完成所有项目实战并尝试复现代码。学习过程中应注重理解算法背后的逻辑而非死记硬背,同时利用配套的真实数据集进行反复练习。遇到疑难问题可参考课程中的总结与试卷讲解部分,切勿跳过基础直接追求高级功能,以免形成知识盲区。

原文发布日期:2022年10月06日 原文分类:智圣商学

常见问题

这套课程适合完全没有编程基础的初学者吗?

非常适合。课程从 Python 最基础的语法、流程控制讲起,配有预科班内容,专门针对零基础学员设计,循序渐进地引导进入编程世界。

学习完这套课程能找到算法工程师的工作吗?

课程旨在培养满足企业需求的中高级人才,通过真实项目实战与面试真题演练,能显著提升就业竞争力,但具体结果还需结合个人努力与市场环境。

课程中的爬虫技术是否包含最新的反爬策略应对方法?

是的,课程专门设有爬虫高级模块,涵盖验证码破解、字体反扒、加密解密及滑动验证补录等实战内容,紧跟当前互联网采集技术的最新趋势。

导读最近更新时间:2026年10月22日

焦圣希 18818568866

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