注意事项
1、课前准备
1、安装好linux操作系统
1、virtual-box虚拟机 下载地址：https://www.virtualbox.org/
2、ubuntu图形化操作系统优麒麟，下载地址： https://www.ubuntukylin.com/downloads/ 选择桌面版
3、deepin,底层ubuntu系统 下载地址: https://www.deepin.org/download/
2、安装好Python3.6运行环境
参考安装文档：http://47.94.6.102/PythonandAITrainingCamp2/1-Lesson/blob/master/Linux%E4%B8%8BPython%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%96%87%E6%A1%A3
如果安装了deepin这个系统，python就不用重新装了，要不然会出问题,deepin自带了python3.6
3、安装好Python IDE：pycharm
4、运行Hello World 成功
5、注册好博客园、CSDN等博客账号
6、注册好github账号（未来的作业，需要同步到这个gitlab上，并且同步到github上）
2、 作业提交方式
- 创建自己的私有仓库即可，每一次作业都提交到自己的仓库上
- 创建一个叫做homework的仓库，每一次作业对应的名称为 (课程次数)-homework。 作业会根据大家的情况进行难度提升
课程表：每周二四六 晚8:30-10:30（除法定节假日）
已讲内容
| 课次序号 | 阶段 | 日期 | 主题 | 大纲 | 作业 | Deadline | 扩展材料 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Python基础阶段 | 4月16日 | 课程介绍、基本数据类型及循环控制 | 1、课程介绍及使用环境说明 2、数字类型、数字的数学运算、注释、字符串操作 3、 初识linux | 1、git使用 2、git操作文档 | ||
| 2 | Python基础阶段 | 4月18日 | Python基础一 | 1、逻辑控制(if与循环)、条件控制运算 2、数组数据类型 3、通过if/else及简单正则实现问答思路讲解 4、pycharm的基本使用 5、git的基本操作 6、排序算法冒泡排序的讲解 | |||
| 3 | Python基础阶段 | 4月20日 | Python基础二 | 1、set、dist、tuple类型 2、Python中自定义函数及函数的基本使用 递归的概念及应用 | |||
| 4 | Python基础阶段 | 4月23日 | 基于规则的聊天机器人项目(1) | 1、高级条件控制-循环的中断(break/continue) 2、函数的返回值 3、初识正则 4、AIML框架介绍 5、案例讲解：利用AIML写规则，并实现简单的问答系统 | 1、本地安装AIML框架 2、把v0.1 Bot的规则写入AIML框架 3、实现简单的对话 4、书写邮箱和手机号码匹配的正则 | 2019-04-25 15:00 | |
| 5 | Python基础阶段 | 4月25日 | 基于规则的聊天机器人项目(2) | 1、正则表达式的高级应用 2、聊天中的上下文理解 3、AIML中的多层条件控制 4、AIML中的template高级教程 5、利用AIML实现多伦对话 6、中文分词技术 | 1、实现快速排序 | 2019-04-27 15:00 | |
| 6 | Python高级编程 | 4月27日 | Python面向对象(1) | 1、面向对象的基本思想 2、Python的工程结构及命名规范 3、面向对象的类设计 4、快排的实现 | 2、对象的封装 | 常见排序方法阅读 | |
| 7 | Python高级编程 | 5月07日 | Python面向对象(2) | 1、导包 2、面向对象三大特性 | |||
| 8 | Python高级编程 | 5月09日 | Python函数式编程(1) | 1、闭包 2、装饰器(语法糖/注解)开发 3、时间复杂度 | 开发一个可以验证函数参数类型的装饰器 | python排序与时间复杂度 | |
| 9 | Python高级编程 | 5月11日 | Python函数式编程(2) | 1、lambda表达式与高阶函数的应用 2、yield生成器 3、三大推导式 4、异常 5、文件的操作 | |||
| 10 | Python高级编程 | 5月14日 | Python的文件操作 | 1、日志的作用与操作 2、(多)进程与(多)线程 | 0、多线程作业 1、阅读 更多日志配置格式 配置yaml格式的日志配置 | 0、日志配置格式说明 1、更多日志基本用法 2、更多日志高级用法 3、更多日志配置格式 | |
| 11 | 关系型数据库MySQL | 5月16日 | 数据库(1) | 0、多线程作业讲解 1、MySQL 数据库的创建 | |||
| 12 | 关系型数据库MySQL | 5月18日 | 数据库(2) | 1、MySQL的增删改查 2、数据库、表、字段的字符集 3、数据库的5大约束 | 1、部门工资最高的员工 2、部门工资前三高的员工 | ||
| 13 | 关系型数据库MySQL | 5月21日 | git的高级使用与Linux常用命令 | 1、MySQL关联查询/慢查询/索引/存储引擎 | 1、写一篇git操作的博客,并把博客地址给到班主任 2、预习vim命令 | git中文官方教程 vim编辑器常用命令 Linux常用命令 MySQL事物隔离级别 慢查询结果说明 | |
| 14 | Git使用进阶 | 5月23日 | git的高级使用与Linux常用命令 | 1、文件过滤/分支创建/合并 3、版本回退 4、提交历史 5、文件暂存 6、差异比对 7、标签 8、vim命令 9、虚拟环境的创建与实用 | |||
| 15 | 爬虫 | 5月25日 | selenium框架 | 0、虚拟环境的创建与实用 1、Selenium的基本定位方法 2、Selenium的鼠标事件 3、Selenium的键盘事件 | 1、chrome driver谷歌下载地址 或者选择 chrome driver淘宝镜像下载地址选择对应版本。备注：如果下载不到找我要 2、环境安装:pip install selenium 3、Selenium driver官方API文档 4、Selenium官方教程 | ||
| 16 | 爬虫 | 5月28日 | selenium框架 | 1、xpath定位 2、CSS选择器定位 3、js定位 4、requirements的作用与使用 cookies操作与截图方法封装 | 作业:定位京东商城-电脑-笔记本-销量最高的这一台笔记本的配置信息，并打印出来 | ||
| 17 | 爬虫 | 5月30日 | selenium框架 | 1、京东商品信息抓取并写入文件 2、元素的等待 3、mysql数据库的连接 4、selenium的远程分布式启动 | 作业:以分布式的方式将京东商品信息写入数据库 | ||
| 18 | 爬虫 | 6月01日 | selenium框架 | 1、python中的元类 2、面向对象思想的应用-PageObject模式 3、对象关系映射(ORM) | |||
| 19 | 爬虫 | 6月04日 | scrapy框架 | 1、Scrapy框架的工作流 2、使用Scrapy进行爬虫开发 | |||
| 20 | Web开发 | 6月06日 | Flask框架 | 1、Flask的基本使用 2、微服务的开发理念 | requests库文档 Flask官方文档 | ||
| 21 | Web开发 | 6月11日 | Flask框架 | 1、restful风格的理解 2、Flask与Flask-RESTful的结合使用 3、uwsgi部署 | Flask-RESTful官方文档 | ||
| 22 | 数据处理 | 6月13日 | 数据计算 | 1、anaconda环境安装 2、jupyter环境安装 3、NumPy的嵌套序列 4、定长数组 5、矢量化 6、花式索引 7、数组转置和轴对换 8、使用Numpy进行简单数据处理 | |||
| 23 | 数据处理 | 6月15日 | 数据计算 | 1、Pandas的使用 |
机器学习部分内容
| 课次序号 | 阶段 | 日期 | 主题 | 大纲 | 材料 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 第一周 直播 | 6月23日 | 机器学习简介 | 1、机器学习应用场景 2、机器学习工程化流程 3、监督学习与非监督学习一览 4、机器学习中的数据（训练数据与测试数据） 5、回归问题与分类问题 6、数据处理技巧 7、归一化处理 8、降维处理 | PPT, 代码, 数据 | ||
| 2 | 第一周 录播 | TBD | sklearn的学习与应用 | 1、sklearn工具的安装 2、sklearn的使用 | |||
| 3 | 第二周 录播 | TBD | 机器学习必备数学知识(上) | 1、随机变量 2、条件概率与联合概率 3、贝叶斯定理 4、期望和方差 5、向量与矩阵 | PPT | ||
| 4 | 第二周 直播 | 6月30日 | 机器学习必备数学知识(下) | 6、导数的计算 7、最优化简介 8、凸优化简介 | PPT | ||
| -- | 第三周 录播 | TBD | 线性回归模型 | 1、线性回归模型介绍 2、线性回归模型推导 3、利用normal equation求解线性回归 4、特征之间的线性相关 | |||
| -- | 第三周 录播 | TBD | 逻辑回归模型 | 1、逻辑回归模型详解 2、梯度下降法 3、随机梯度下降法 4、精准率，召回率与F1-score 5、特征工程 | |||
| -- | 第三周 直播 | TBD | 线性回归与逻辑回归项目实战 | 1、股票预测案例讲解 2、银行电话营销效果预测案例讲解 | |||
| -- | 第四周 录播 | TBD | 朴素贝叶斯模型 | 1、朴素贝叶斯模型介绍 2、贝叶斯定理 3、垃圾邮件的过滤 4、朴素贝叶斯的MLE 5、log trick | |||
| -- | 第四周 录播 | TBD | 文本技术处理 | 1、文本的表示 2、文本之间 的相似度计算 3、文本预处理技术 4、tf-idf向量化技术 5、语言模型 6、词向量技术 | |||
| -- | 第四周 直播 | TBD | 朴素贝叶斯项目实战 | 垃圾邮件过滤案例讲解 | |||
| -- | 第五周 录播 | TBD | 情感分析项目实战 | 掌握如何利用文本处理技术和分类算法来搭建情感分析系统 | |||
| -- | 第五周 录播 | TBD | KNN模型 | 1、KNN模型介绍 2、KNN模型的实现 3、KD-tree介绍 4、KNN模型的缺点 | |||
| -- | 第五周 直播 | TBD | KNN模型项目实战 | 二手车价格预测案例讲解 | |||
| -- | 第六周 录播 | TBD | 支持向量机 | 1、SVM介绍 2、SVM原理 3、拉格朗日惩罚项 4、Primal-Dual问题 | |||
| -- | 第六周 录播 | TBD | 核函数 | 1、核函数介绍 2、交叉验证 3、调参技术 | |||
| -- | 第六周 直播 | TBD | SVM模型项目实战 | Iris数据集实战SVM | |||
| -- | 第七周 录播 | TBD | 决策树 | 1、决策树介绍 2、信息熵的介绍 3、决策树的构建 4、过拟合现象 | |||
| -- | 第七周 录播 | TBD | 随机森林 | 1、随机森林介绍 2、Bootstrap介绍 3、分支条件 4、集成模型的优势 | |||
| -- | 第七周 直播 | TBD | 随机森林模型项目实战 | 预测员工离职率 | |||
| -- | 第八周 录播 | TBD | Gradient Boosting与XGBoost | 1、Gradient Boosting方法论 2、GBDT与随机森林区别 3、XGBoost介绍 | |||
| -- | 第八周 录播/直播 | TBD | 综合项目实战 | 人脸识别 |
