1024,一封写给CSDN家园Python初学者的信 | Python初级、中级、高级学习路线

1024,一封写给CSDN家园Python初学者的信 | Python初级、中级、高级学习路线又是一年1024,祝所有程序员节日快乐,健康开心,祝CSDN越来越好。转眼,已经在CSDN分享了十多年博客,感谢大家的陪伴和祝福,在这里我与许多人成为了朋友,感恩。非常遗憾,这次没能去长沙岳麓书院见很多大佬和博友,下次有机会一定去。我也会继续加油,分享更好更系统的文章,帮助更多初学者。总之,感恩大家能一起在CSDN相遇,相见,相知,我们相约在这里分享一辈子,感恩同行!

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

又是一年1024,祝所有程序员节日快乐,健康开心,祝CSDN越来越好。转眼,已经在CSDN分享了十多年博客,感谢大家的陪伴和祝福,在这里我与许多人成为了朋友,感恩。非常遗憾,这次没能去长沙岳麓书院见很多大佬和博友,下次有机会一定去。我也会继续加油,分享更好更系统的文章,帮助更多初学者。总之,感恩大家能一起在CSDN相遇,相见,相知,我们相约在这里分享一辈子,感恩同行!

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十年,转瞬即逝,我从青葱少年成长为了中年大叔。或许,对其他人来说写博客很平淡,但对我来说,它可能是我这十年最重要的决定和坚守之一。

十年,不负遇见,不负自己,不负时光。感恩所有人的陪伴,因为有你们,人生路上我不孤单。幸好,这十年来,我可以摸着自己的良心说,每一篇博客我都在很认真的撰写,雕琢,都在用万字长文书写下我的满腔热血。

下图展示了这十年我写的博客涉及的各个方向,3600多天,这里的每篇文章,每段文字,都是我的心血和汗水,当然也离不开CSDN和你们的支持。人生又有多少个十年呢?所以能做的就是感恩,能做的就是分享更高质量的文章,帮助更多CSDN读者。

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这十年,总有读者问我怎么学习Python?学习Python有什么用?跨专业的可以学习吗?有什么方向能学?我是2013年开始接触Python的,主要从事NLP、Web数据挖掘和人工智能研究,今天简单写一封给Python初学者的学习路线和总结,希望能帮助更多初学者,也欢迎大家补充,大佬勿喷~

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比赛测试网站:http://lovexiaoluo.com

我们在CSDN的故事都还在续写,你们的陪伴依然继续,青春啊青春,你慢点走,带着代码走!

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一.初聊Python

1.为什么要学习Python?

在学习Python之前,你不要担心自己没基础或“脑子笨”,我始终认为,只要你想学并为之努力,就能学好,就能用Python去做很多事情。在这个喧嚣的时代,很多技术或概念会不断兴起,我希望你能沉下心来去学习,不要急于求成,一步一个脚印。当你把某个技术学好、学精后,还是能做一些事情的,甚至能找到喜欢的工作或完成实践项目。

程序语言没有最好,只有最适合。作为一名初学者,我非常推荐你学习Python,为啥?一方面是因为它具有语法清晰、代码友好、易读性高的特点,同时Python拥有强大的第三方库函数,包括网络爬取、数据分析、可视化、人工智能等;另一方面Python既是一门解释性编程语言,又是面向对象的语言,其操作性和可移植性高,被广泛应用于数据挖掘、信息采集、人工智能、网络安全、自动化测试等领域。甚至,很多小学生、高中课程和计算机二级也都陆续增加了Python。

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2.Python优势

Python最大的优势在于效率。有时候程序员或科研工作者的效率比机器的效率更重要,对于很多复杂性的功能,使用更加清晰的语言能给程序减少更多的负担,从而大大增强程序的质量,其易学性和扩展性也能让新手很快上手。虽然Python底层运行速度要比C语言慢,但Python清晰的结构能解放程序员的时间,同时很方便的和其他编程语言代码(如C语言)融合在一起。

所以,从来没有一种编程语言可以像Python这样同时扎根在这么多领域,并且Python支持跨平台操作,也支持开源,拥有强大的第三方库。尤其随着人工智能的持续火热,Python在IEEE近几年发布的最热门语言中多次排名第一,越来越多的程序爱好者、科技关注者也都开始学习Python。

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3.Python学习建议

在Python学习过程中,不要觉得你的底子薄或者之前没接触过,就想放弃,很多人还没起跑就选择退赛。我想,只要沉下心来,肯下功夫,就能学好。在学习过程中,一定要去写代码、写代码、写代码,只写真正动手去实践,才能慢慢积累。

同时,编写代码过程中出错也是家常便饭,我现在写Python代码每天不出点错,心里都躁得慌,所以遇到错误,学会百度、谷歌去解决真的非常重要,它也是你学习能力的一种提升,实在找不到错误,可以去开源论坛、社区、学习群里提问,也欢迎来公众号或CSDN找我。

接下来我给出前辈许向武老师推荐的Python程序员成长路线图,包括:基础语法–>语感训练–>课题练习–>分方向继续学习–>中级程序员–>拓展深度和广度–>高级程序员。

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这里,给出我学习Python的一些历程和技巧。我最早接触Python是2013年,主要是因为研究生方向是自然语言处理,需要通过Python抓取数据并进行分析,所以就选择了它。那些年Python的资料很少,也没这么火热,但也一直坚持着,具体建议如下:

  • 先把环境安装,开始编写第一个Python代码,别再去等明天了
  • 学习过程中切勿看视频(书籍),喝着奶茶,就是一天,一定要动手敲代码啊
  • 通常先了解Python基础语法,推荐MOOC北理工嵩天老师的视频和runoob语法,当然B站和CSDN上也有很多免费资料,大家可以去选择
    https://www.icourse163.org/course/BIT-268001
    https://www.runoob.com/python/python-intro.html
  • 基础语法大致掌握后可以尝试学习Python网络爬虫,因为不论是数据分析、机器学习、渗透测试等,都会涉及到爬虫技术,只有拥有自己的语料,才能处理更多问题。 爬虫方面不用太深入,掌握两门技术即可
    Urllib、Requests、BeautifulSoup、XPath、Selenium、Scrapy、分布式爬虫
  • 接下来学习Python可视化分析(词云)、微信操作、邮箱发送等功能,这些知识能有效提高你的编程兴趣
  • 人工智能方向:包括机器学习(回归 | 聚类 | 分类)、深度学习(TensorFlow | Keras | Pytorch)学习,建议结合实际科研或项目进行深入研究
  • 图像识别方向:包括图像处理、OpenCV、模式识别、机器学习、深度学习、目标检测学习,也建议结合实际科研或项目进行深入研究
  • 其他方向学习:Web网站开发、网络安全、自动化测试、应用程序编写

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学习路上没有捷径,只有坚持,但你却能通过Python不断提升你的学习兴趣,做一些喜欢的事,喜欢上这门语言。最后给出当年大三学习Python时激励自己的话:

  • If not now, when? If not me, who?
  • 如果不是为了自己奋斗,又是为谁;如果不是现在奋斗,什么时候开始呢?

4.给初学者的鼓励

自认为我不是一个很聪明的人,但肯努力,肯下功夫。Python对新手非常友好,各种扩展包可以供我们实现想要的工作,因此一定不要胆怯,干就对了,从零开始一点点实战,你肯定会成长的。如果你还是一位初学者,就放手去拼搏,看看你能学到什么程度;如果你还是一名学生,请牢记“真正的大神都是寒暑假练成的”,珍惜每一个假期,多写代码完成想要的某个作品。

曾记否,我本科和高中好友在乘火车上回家的路上说到:

  • 我们其实还是很优秀的,至少能从家乡考过出来读大学,在生活中我们会遇到很多人有困难需要帮助,很可能这个对你来说只是举手之劳,而对他却为难整个家庭。这时你要帮助,你帮助他又不会少块肉,尤其是对陌生人的那种无偿帮助!

因此,在学习和编程过程中,我们也会遇到各种各样的困难,而且很可能这种困难对你来说非常的简单,但是别人确实百思不得其解!这种感觉我也经常遇到,怎么都不会的别人一点就通。所以当别人不会的问你时,你也应该去帮助,这也是对你的提高。

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蓦然回首,自己读了十多年的书,作为学生,我又在大学学到了什么呢?你也可以思考下你学到了什么,以及接下来你需要去学什么?我的收获或许是:

  • 当我拿到一个东西,自己能独立的查阅资料完成,这种独立搜索问题、思考问题、解决问题的能力是我更愿意与您分享的,也是你我大学应该学习的。
  • 当我分享了一篇文章、教同学完成一个项目、阅读到一些更美妙的东西时,,心灵都会为之颤抖,这或许就是分享的魅力,知识的魅力,写博客的魅力。
  • 在学校、CSDN和家园认识了一帮很好的朋友,认识到更多比自己更优秀的人,大学不仅仅是学习,还有更重要的生活。理科生不仅仅是工科,还有更重要的文学素养需要提升,还需要一辈子学会做人。
  • 在大学自己全身心投入完成了自己感兴趣的几个东西,这种感觉我无法描述,不亚于游戏里的一次超神,反正就是十分美妙!它们不仅仅有分享知识博客后的自豪、尽自己最大努力去从零开始完成自己感兴趣的项目的兴奋、还有寒暑假自己深夜孤独的学习自己感兴趣的知识等。
  • 认识了女神,有了小珞,娜璋珞一家开心生活。

如果你也是一个大学生,你也应该去享受一下自己独立完成一个自己感兴趣东西的过程。在这期间,你需要自己查阅资料、调动自己的积极性,尽自己的最大努力去完成它,最后这种感觉真的很享受。短暂的激情是不值钱的,只有长久的激情才是值钱的,不论未来如何变化,我希望自己能始终坚持自己的为人做事原则,怀抱一颗感恩的心坚持着去实现心中的梦想,去学会享受生活!

最后用我在CSDN看到云南的一位读者专程注册CSDN的评论,我备受鼓舞,也希望分享与更多的人,一起去拼搏,一起去战斗,感恩同行,感谢CSDN!

“我不在意别人的眼光,别人的评价,我只想学到更多的东西,农村孩子下雨没伞只有拼命奔跑才有未来,如果可能,我也想成为一名高校老师,呆在云南”。啊,真喜欢这种素未谋面的云鼓励,面对这些伙伴,我有什么理由不继续分享,不继续奋斗呢?

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二.Python成长路线

接下来分享我和CSDN许老师在CSDN完成的《Python成长路线图》,许老师是非常谦逊又有才华的前辈,值得我们每个人学习。很愉快的一次合作,同时感谢CSDN和周老师,也欢迎大家继续补充和指正。

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1.Python初阶

Python初阶主要包括预备知识、基础语法、进阶语法和面向对象编程。

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(1) 预备知识

  • Python简介
  • 程序设计思想
  • 安装Python
    – Windows安装Python
    – Linux安装Python
    – MacOS安装Python
  • 运行方式
    – 以交互方式运行
    – 以脚本方式运行
  • 常用开发工具
  • 编码规范
  • 模块管理
    pip

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(2) 基础语法

  • 缩进规则
  • 基础知识
    – 注释
    – 变量
    – 语句
    – 标识符
    – 命名规则
    – 运算与表达式
    – 代码风格
  • 函数
    – 函数定义def
    – 参数var
    – 返回值return
    – 参数传递
    – 函数调用
    – 函数递归
    – 函数编写风格

  • – 类定义class
    – 作用域和命名空间
    – 对象
    – 实例
    – 属性和方法
    – 类编程风格
  • 顺序语句结构
  • 分支语句结构
    – if
    – elif
    – else
    – 条件判断
  • 循环语句结构
    – for
    – while
    – break
    – continue
    – 循环判断
  • 数据类型
    – 整型
    – 浮点型
    – 布尔型
    – 字符串
  • 内置类
    – 列表list
    – 字典dict
    – 元组tuple
    – 集合set
    – 整型int
    – 字符串str
  • 常用内置函数
    – help
    – input
    – print
    – range
    – format
    – len
    – sorted
    – open
    – dir
    – enumerate/zip
    – type/isinstance
    – min/max/sum
    – abs/round/pow/divmod

(3) 进阶语法

  • 列表推导式
  • 三元表达式
  • 断言
  • with-as
  • 异常捕获预处理
    – try-catch-finally
    – 异常捕获
  • 字符串方法
    – find
    – index
    – join
    – lower
    – replace
    – split
    – strip
    – translate
    – upper
  • lambda函数
  • 迭代器
  • 生成器
  • 装饰器
  • 闭包
  • 文件
    – 打开文件
    – 文件基本方法
    – 文件内容迭代
  • 常用标准库
    – datetime
    – json
    – math
    – os
    – random
    – re(regular expression)
    – sys
    – time
    – urllib
  • 字符编码与解码
    – 理解内码和字节码的概念

(4) 面向对象编程

  • 类和对象的概念
  • 类成员
  • 静态变量和实例变量
  • 面向对象三要素
    – 封装
    – 继承
    – 多态
  • 创建类
  • 实例化
  • 抽象类
  • 单实例模式

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Python初级学习路线完整如下图所示:

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2.Python中阶

Python中阶主要从基本技能、Web应用开发、网络爬虫和桌面应用开发四个方向介绍。

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(1) 基本技能

  • 时间日期处理
    – time
    – datetime
  • 数据文件读写
    – excel/csv/hdf/netCDF
  • 数据库操作
    – 数据库概述
    – 数据库安装配置
    – SQL语句
    – SQLite
    – MySQL
    – MongoDB
  • 操作系统和环境
    – os/sys
  • 线程进程和协程
    – 基础概念
    – 加锁和解锁
    – threading
    – multiprocessing
    – queue
    – gevent
  • 源码打包
    – pyinstaller
  • 网络编程
    – socket
  • 发送邮件
    – smtplib

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(2) Web应用开发

  • Web开发基础知识
    – HTML/HTML5/CSS
    – 前端、数据库和后台
    – MVC架构
    – REST和Ajax
  • Django
    – Django简介
    – Django安装配置
    – DTL(Django Template Language)
    – Django路由定义
    – Django请求数据解析
    – Django数据库操作
    – Django提交表单
    – Django Rest Framework
    – 部署、日志与安全
    – Django开发案例
  • Tornado
    – Tornado简介
    – Tornado安装配置
    – Tornado提交表单
    – Tornado模板
    – Tornado数据库操作
    – Tornado异步Web服务
    – 外部服务认证(auth)
    – 部署、日志与安全
    – Tornado开发案例
  • Flask
    – Flask简介
    – Flask安装配置
    – Flask实现HTTP请求与响应
    – Flask cookie与session
    – Flask模板
    – Flask提交表单
    – Flask数据库操作
    – Bootstrap-Flask
    – Flask开发REST Web服务
    – 部署、日志与安全
    – Flask开发案例
  • 网站可视化
    – ECharts
  • 网站高并发处理

(3) 网络爬虫

  • 基础概念
    – 什么是网络爬虫
    – HTML与DOM树分析
    – 常用网络爬虫工具
    – 相关法律及注意事项
  • urllib
  • 正则表达式
    – RE(Regular Expression )
    – 基础语法
    – 标签匹配常用规则
  • BeautifulSoup
    – BeautifulSoup简介
    – 安装配置
    – BeautifulSoup对象
    – 元素定位
    – 文档树遍历与搜索
  • lxml
    – 安装配置
    – lxml.etree
    – XPath选择器
    – find/findall
    – CSS选择器
    – 解析HTML
  • requests
    – 安装配置
    – 发送请求与HTTP请求类型
    – 传递URL参数
    – 响应内容
    – 定制请求头
    – 响应状态码
    – Cookie
    – POST请求
    – 身份认证
  • Selenium
    – Selenium简介
    – 安装配置
    – 单元素定位(find_element_id/name/xpath)
    – 多元素定位(find_elements_id/name/xpath)
    – 常用方法和属性
    – 键盘和鼠标操作
    – WebDriver API
    – 表单交互
  • Scrapy框架
    – Scrapy简介
    – 安装配置
    – Scrapy框架组成
    – Item Pipeline
    – Downloader
    – Spiders
    – Scheduler
  • 数据存储
    – 文件存储
    – 数据库存储
  • 渲染动态网页
    – WebKit/Selenium/headless/PhantomJS
  • 表单交互处理
  • 超时异常处理
    – timeout
  • 验证码处理
    – 自动输入/OCR字符识别
  • 高并发处理
  • 多线程爬虫
    – 多线程爬虫

(4) 桌面应用开发

  • Tkinter
    – Tkinter简介
    – 安装配置
    – Tkinter模块
    – Tkinter控件
    – 标准属性
    – 几何管理

  • PyQT
    – PyQT简介
    – 安装配置
    – PyQT模块
    – PyQT布局管理
    – PyQT菜单和工具栏
    – 事件和信号
    – PyQT对话框
    – PyQT控件
    – PyQT拖拽与绘图

  • WxPython
    – WxPython简介
    – 安装配置
    – WxPython常用类
    – WxPython布局管理
    – WxPython事件处理
    – WxPython对话框
    – WxPython组件
    – WxPython拖拽处理
    – WxPython绘图API

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3.Python高阶

高阶主要包括科学计算基础软件包NumPy、结构化数据分析工具Pandas、绘图库Matplotlib、科学计算工具包SciPy、机器学习工具包Scikit-learn、深度学习、计算机视觉和自然语言处理。

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(1) 科学计算基础软件包NumPy

  • NumPy概述
    – NumPy的前世今生
    – NumPy数组 vs Python列表
    – NumPy数组类型和属性
    – 维、轴、秩
    – 广播和矢量化
  • 安装配置
  • 创建数组
  • 操作数组
    – 索引
    – 切片
    – 改变数组结构
    – 合并和拆分
    – 复制
    – 排序
    – 查找
    – 筛选
    – 数组I/O
  • 常用函数
    – np.nan和np.inf
    – 函数命名空间
    – 数学函数
    – 统计函数
    – 插值函数
    – 多项式拟合函数
    – 自定义广播函数
  • 掩码数组
    – 创建掩码数组
    – 访问掩码数组
  • 矩阵对象
    – 创建矩阵
    – 矩阵特有属性
    – 矩阵乘法
  • 随机抽样子模块
    – 随机数
    – 随机抽样
    – 正态分布
    – 伪随机数的深度思考

(2) 结构化数据分析工具Pandas

  • Pandas概览
    – Panda的特点
    – 安装和使用

  • 数据结构
    – 索引数组Index
    – 带标签的一维同构数组Series
    – 带标签的二维异构表格DataFrame

  • 基本操作
    – 数据预览
    – 数据选择
    – 改变数据结构
    – 改变数据类型
    – 广播与矢量化运算
    – 行列级广播函数

  • 高级应用
    – 分组
    – 聚合
    – 层次化索引
    – 表级广播函数
    – 日期时间索引对象
    – 透视表
    – 数据可视化
    – 数据I/O


(3) 绘图库Matplotlib

  • 安装配置

  • Matplotlib快速入门
    – 画布
    – 子图与子图布局
    – 坐标轴与刻度的名称
    – 图例和文本标注
    – 显示和保存

  • 图形绘制
    – 曲线图
    – 散点图
    – 直方图
    – 饼图
    – 箱线图
    – 绘制图像
    – 极坐标绘图

  • 风格和样式
    – 画布设置
    – 子图布局
    – 颜色
    – 线条和点的样式
    – 坐标轴
    – 刻度
    – 文本
    – 图例
    – 网格设置

  • Matplotlib扩展
    – 使用BaseMap绘制地图
    –3D绘图工具包


(4) 科学计算工具包SciPy

  • SciPy概览

  • 安装配置

  • 数据插值
    – 一维插值
    – 二维插值
    – 离散数据插值到网格

  • 曲线拟合
    – 最小二乘法拟合
    – 使用curve_fit()函数拟合
    – 多项式拟合函数

  • 傅里叶变换
    – 时域到频域的转换
    – 一维傅里叶变换的应用
    – 二维傅里叶变换的应用

  • 图像处理
    – 图像卷积
    – 边缘检测
    – 侵蚀和膨胀
    – 图像测量

  • 积分
    – 对给定函数的定积分
    – 对给定样本的定积分
    – 二重定积分

  • 非线性方程求解
    – 非线性方程
    – 非线性方程组

  • 线性代数
    – 计算矩阵的行列式
    – 求解逆矩阵
    – 计算特征向量和特征值
    – 矩阵的奇异值分解
    – 求解线性方程组

  • 聚类
    – k-means聚类
    – 层次聚类

  • 空间计算
    – 空间旋转的表述
    – 三维旋转


(5) 机器学习工具包Scikit-learn

  • Scikit-learn概览

  • 安装配置

  • 数据集
    – Scikit-learn自带的数据集
    – 样本生成器
    – 加载其他数据集

  • 数据预处理(Preprocessing)
    – 标准化
    – 归一化
    – 正则化
    – 离散化
    – 特征编码
    – 缺失值补全

  • 分类(Classification)
    – K-近邻分类
    – 贝叶斯分类
    – 决策树分类
    – 支持向量机分类
    – 随机森林分类
    – 集成学习Bagging/Boosting
    – 神经网络模型

  • 回归(Regression)
    – 线性回归
    – Lasso回归
    – 支持向量机回归
    – K-近邻回归
    – 决策树回归
    – 随机森林回归
    – 逻辑回归

  • 聚类(Clustering)
    – K-Means聚类
    – 均值漂移聚类
    – 基于密度的空间聚类
    – 谱聚类
    – 层次聚类

  • 成分分解与降维
    – 主成分分析
    – 因子分析
    – 截断奇异值分解
    – 独立成分分析ICA(Independent Component Analysis)

  • 模型评估与参数调优
    – 估计器得分
    – 交叉验证
    – 评价指标
    – 参数调优
    – 模型持久化


(6) 深度学习

  • 神经网络基础知识
    – 人工智能发展历史
    – 神经元
    – BP神经网络
    – 梯度下降
    – 激励函数
    – 过拟合、欠拟合
    – 优化器Optimizer
    – 常用开发工具

  • 环境配置
    – Windows搭建深度学习环境
    – Linux搭建深度学习环境
    – MacOS搭建深度学习环境
    – CPU/GPU环境搭建

  • Theano
    – Theano基础知识
    – 定义Layer
    – CNN
    – RNN(GRU/LSTM)
    – Autoencoder
    – 神经网络参数保存
    – 神经网络性能评价

  • TensorFlow
    – TensorFlow基础知识
    – Tensor
    – Session
    – Variable
    – Placeholder
    – Dropout
    – Tensorboard
    – CNN
    – RNN(GRU/LSTM)
    – Autoencoder
    – GNN
    – 神经网络参数保存
    – 神经网络性能评价

  • Keras
    – Keras基础语法
    – 兼容Backend
    – 函数模型和序列模型
    – 定义Layer
    – CNN
    – RNN(GRU/LSTM)
    – Autoencoder
    – GNN
    – 迁移学习
    – BiLSTM-Attention
    – 生成对抗网络GAN
    – 神经网络参数保存
    – 神经网络性能评价

  • PyTorch
    – PyTorch基础知识
    Tensor
    Variable
    定义Layer
    可视化
    CNN(TextCNN)
    RNN(GRU/LSTM)
    Autoencoder
    GNN/GCN
    迁移学习
    生成对抗网络GAN
    神经网络参数保存
    神经网络性能评价

  • 强化学习
    – 强化学习概念
    – Q-Learning
    – Sarsa
    – DQN(Deep Q Network)
    – Policy Gradients
    – Actor Critic


(7) 计算机视觉

  • 数字图像处理基础
    – 数字图像处理
    – 图像三要素
    – 像素及图像处理分类
    – 图像信号数字换处理

  • OpenCV基础
    – 安装配置
    – OpenCV基础语法
    – 几何图形绘制

  • 图像处理入门
    – 读取显示图像
    – 读取修改像素
    – 创建复制保存图像
    – 获取图像属性及通道

  • 图像算数与逻辑运算
    – 图像加法运算
    – 图像减法运算
    – 图像与运算
    – 图像或运算
    – 图像异或运算
    – 图像非运算

  • 图像几何变换
    – 平移变换
    – 缩放变换
    – 旋转变换
    – 镜像变换
    – 仿射变换
    – 透视变换

  • 图像量化与采样
    – 图像量化处理
    – 图像采样处理
    – 图像金字塔
    – 局部马赛克处理

  • 直方图统计
    – 直方图概述
    – 直方图绘制
    – 掩膜直方图
    – H-S直方图
    – 直方图对比

  • 图像增强
    – 图像增强
    – 直方图均衡化
    – 局部直方图均衡化
    – 自动色彩均衡化
    – 图像去雾

  • 图像平滑
    – 图像平滑概述
    – 均值滤波
    – 方框滤波
    – 高斯滤波
    – 中值滤波
    – 双边滤波

  • 图像锐化及边缘检测
    – 一阶微分算法、二阶微分算子
    – Roberts算子
    – Prewitt算子
    – Sobel算子
    – Laplacian算子
    – Scharr算子
    – Canny算子
    – LOG算子

  • 图像形态学处理
    – 图像腐蚀
    – 图像膨胀
    – 图像开运算
    – 图像闭运算
    – 图像梯度运算
    – 图像顶帽运算
    – 图像底帽运算

  • 图像分割
    – 基于阈值的图像分割
    – 基于边缘检测的图像分割
    – 基于纹理背景的图像分割
    – 基于K-Means聚类的区域分割
    – 基于均值漂移算法的图像分割
    – 基于分水岭算法的图像分割
    – 图像漫水填充分割
    – 文字区域分割及定位

  • 傅里叶变换
    – 傅里叶变换
    – 傅里叶逆变换
    – 高通滤波器
    – 低通滤波器

  • 霍夫变换
    – 霍夫变换
    – 霍夫线变换
    – 霍夫圆变换

  • 图像特效处理
    – 图像毛玻璃特效
    – 图像浮雕特效
    – 图像素描特效
    – 图像怀旧特效
    – 图像流年特效
    – 图像滤镜特效
    – 图像水波特效
    – 图像卡通特效

  • 图像分类
    – 图像分类概述
    – 基于机器学习的图像分类
    – 基于深度学习的图像分类
    – LeNet
    – VGG
    – AlexNet
    – ResNet

  • 人脸识别

  • 目标检测
    – 目标检测概述
    – RCNN
    – Fast-RCNN
    – SPPNet
    – Mask-RCNN
    – SSD
    – YOLO系列算法


(8) 自然语言处理

  • 自然语言处理概览
    – 自然语言处理的基本概念
    – 自然语言处理的面临困难
    – 自然语言处理的研究现状

  • 预备知识
    – 概率论基础知识
    – 最大似然估计
    – 隐马尔可夫模型
    – 贝叶斯网络
    – 条件概率分布
    – 信息论基础知识
    – 熵
    – 困惑度
    – 互信息
    – 神经网络基础知识
    – CRF
    – BiLSTM+Attention
    – 迁移学习
    – 常用语料库和知识库

  • jieba
    – jieba概述
    – jieba分词
    – jieba添加自定义词典
    – jieba词性标注
    – jieba关键词抽取

  • nltk
    – nltk概述
    – nltk字符串处理
    – nltk词性标注
    – nltk词干提取
    – nltk命名实体识别
    – nltk分块处理
    – nltk文本分类
    – nltk情感分析

  • Genism
    – TF-IDF
    – similarities
    – LSA
    – LDA
    – Word2vec

  • 词法分析
    – 分词(英文分词/中文分词)
    – 词干提取
    – 词形还原
    – 词性标注
    – 命名实体识别

  • 句法分析
    – 短语结构分析
    – 依存句法分析
    – 命名实体消歧

  • 语义分析
    – 指代消解
    – 语义角色标注
    – 语义关系抽取
    – 语义依存分析
    – 抽象语义表示

  • 词嵌入
    – Word2Vec
    – GloVe
    – fastText
    – ELMo
    – BERT
    – XLNet

  • 文本挖掘
    – 文本相似度计算
    – 文本聚类
    – 文本分类
    – 文本摘要

  • 情感分析
    – 基于情感词典的情感分析
    – 基于深度学习的情感分析

  • 主题模型
    – LSA
    – LDA

  • 机器翻译
    – IBM统计翻译模型
    – 短语抽取
    – 语言模型
    – GNMT
    – Seq2Seq
    – Transformer

  • 语言模型
    – — n-gram
    – Pitman-Yor过程模型
    – AWD-LSTM
    – Transformer-XL
    – Gated CNN

  • 智能问答
    – 基于知识的问答
    – 基于检索的问答
    – 阅读理解
    – 完形填空

  • 智能对话
    – 对话行为分类
    – 对话状态跟踪
    – 检索式聊天机器人
    – 生成式聊天机器人
    – 意图识别
    – 槽填充(Slot Filling)

  • 语音识别
    – 傅里叶变换
    – 声学模型
    – 隐马尔可夫模型
    – CNN
    – LSTM-HMM
    – 神经网络语言模型
    – MFCC

  • 知识图谱
    – 知识图谱构建
    – 知识计算
    – 知识存储
    – 知识服务与应用

在这里插入图片描述


三.总结

写到这里,这篇文章就介绍结束了,祝大家程序员节日快乐,也希望文章对Python初学者有所帮助,欢迎大家从我给出的方向中选择自己感兴趣的点去做研究。重要的是多实践,多编程,加油!

最后用我的博客签名结束这篇文章,“无知·乐观·低调·谦逊·生活”,时刻告诉自己:无知的我需要乐观的去求知,低调的底色是谦逊,而谦逊是源于对生活的通透,我们不止有工作、学习、编程,还要学会享受生活,人生何必走得这么匆忙,做几件开心的事,写几篇系统的文,携一位心爱的人,就很好!感恩CSDN,感谢你我的坚守和分享,这又何止是十年。

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小珞珞要过生日了,一直遗憾没能长时间陪伴在他们身边,而且也没买什么礼物,就给他画了一本手札,记录娜璋珞一家这一年的点点滴滴,希望大一点小珞能看到他搞笑的模样,愿你快心健康成长,无忧无虑,哈哈!这几个月还挺忙的,就写代码跑实验时抓紧画画,熟悉的多操,原谅爸爸鬼畜的画风,爱你们呦,也谢谢大家对小珞珞的喜爱,辛苦妈妈了。一想到小珞治愈的笑容,我的动力就更足了,继续加油。

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(By:Eastmount 2021-10-24 晚上10点 http://blog.csdn.net/eastmount/ )

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