想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
【导语】本文对学习 Python 的最佳书籍、视频、课程进行了汇总，并解答了初学者及早中级人员在工作中面临的问题。在作者看来，这些问题即便通过 Stack Overflow 也很难解决。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
欢迎来到《Python技术周刊》这是第5期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
一本免费的 Python 教程，作者是美国计算机科学家，兼密歇根大学教授 Charles Severance，在国外知名教育平台 Coursera 上面开放过多份新手入门教程。
最近公司来了一个实习生妹子，在读商科硕士，平时我会让她做做数据清洗的工作，她工作倒是贼认真，但对计算机属于一窍不通，不会写SQL，Ecxel也很菜，对于很简单的取数往往会花很多的时间。
Python是一种通用的解释型编程，主要用于Web开发、机器学习和复杂数据分析。Python对初学者来说是一种完美的语言，因为它易于学习和理解，随着这种语言的普及，Python程序员的机会也越来越大。
今天技术学派为大家准备了5本Python入门书籍，除了书籍小编还整理了3个常用的资源网站分享给大家。
全民学python的热潮已经开启，然而，对于这种情况，还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门？没接触过编程能学会吗？
来了？鹅厂小编们等你很久了！咱们闲话少叙，今天，10位小编携手为你奉上10份超级大礼： 书籍、技术教程、鹅厂公仔、腾讯云代金券……每位朋友都可以免！费！参与抽奖！ 01 技术书籍 本次奖池书单涵盖小程序开发、数据分析、人工智能、编程等多个领域。一份技术人获益的典藏书单，强烈推荐，借助书籍希望大家能够由浅入深、循序渐进的学习新知，事半功倍，少走弯路。赠送书单明细请翻至文末查看哦~ 02 实战教程 鹅厂资深数据库专家录制的数据库实战视频课程，教你从青铜到王者学习数据库；小程序云开发教程，含源码，教你7天打造流
如果您对自己的决定充满信心并专注于下一课，那么你将获得更高的成功机会。你选择哪种语言并不重要。但是一旦你做出决定，你就需要坚持下去。
随着人工智能、机器学习、数据挖掘等行业近几年的发展迅猛，Python 也开始得到越来越广泛的关注与应用。那些在人工智能等行业打得如火如荼的企业，也都纷纷开出高价，在市场上寻找那些优秀的 Python 开发者，以便构筑自己企业的技术竞争壁垒。
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning（ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。
新智元推荐 来源：专知 编辑：克雷格 【新智元导读】转眼之间春节假期已所剩无几，大家是否也开始制定新一年的学习计划？本文就为大家推荐一个机器学习书单，其中大多数可以免费观看，并附上pdf链接。书单内容包括但不局限于：机器学习、深度学习、数据挖掘、贝叶斯理论、统计学习等。都是领域内最好的学习资料，绝对值得阅读，大家可以根据自己的研究方向自行选读。 机器学习是人工智能的应用，它使系统能够自动地从经验中学习和改进。在这篇文章中，我们列出了一些最好的免费机器学习书籍，绝对值得阅读。 1、Mining of
作者：聊聊数据分析和挖掘 https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805 Python已经稳坐机器学习的第一语言(机器学习编程语言之争，Python夺魁),尤其是
https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805
平时有不少读者朋友问，有没有学习书籍网上课程推荐？今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
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尽管我看到的这个问题的时候这个问题红包已经领完了，但是我还是很认真的回答了他的问题
wonderkun 撰写 无回复 一组很棒的渗透测试资源，包括工具、书籍、会议、杂志和其他的东西 目录： 在线资源 渗透测试资源 Shell 脚本资源 Linux 资源 Shellcode 开发 Social社工资源 开锁资源 工具 渗透测试系统版本 渗透测试基础工具 漏洞扫描器 网络工具 Hex编辑器 破解 Windows程序 DDoS 工具 社工工具 藏形工具 逆向工具 书籍 渗透测试书籍 黑客手册系列 网络分析书籍 逆向工程书籍 恶意程序分析书籍 Windows书籍 社工书籍 开锁书籍 漏洞库 安全
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关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
学习python的过程分为四个阶段：了解python、找个例子练手、做项目、能力提升。
Github是程序员的资源宝藏，各种优质项目源码、学习资料、数据源等，足以让一个小白成长为技术大佬。
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。
前几天给大家分享了如何安装Navicat，没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：手把手教你安装Navicat——靠谱的Navicat安装教程。今天给大家分享一下Navicat的简单使用教程，具体的教程如下。
小E发现身边越来越多的朋友想要自学编程，希望走上程序猿道路。那今天就给大家整理了几本适合编程新手入门的Python学习书籍，希望大家抓住双十一的尾巴，买书学习吧~ 《Python编程 从入门到实践》 这是一本比较适合入门学习者的书籍。全书分为两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Pyth
【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我
并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我很乐意听到
从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。我也认为，作为一名开发者，它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。 在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里，我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。 在那篇文章，我列出的好处如下： 你获取了知识； 它提供了一个起点； 拥有算法和代码的所属权。 在这篇文章中，我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。有一些用于初学的丰富资源，但也要堤防一些绊脚
为什么要学习Python？为什么要选择Python，而不是其他别的20多种编程语言？当你开始走上开发者之路时，这个问题会可能会一天在你的脑海里出现多次。
我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。(因为它最终会变得过时)。但同时，我想要消除你的恐惧： R 语言仍然很流行。 当我认为 R 语言 最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言 已经过时了。 我想要消除你的恐惧： R 语言 仍然很流行。 R 语言 是过去十年中发展最快的编程语言之一。 事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。 所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。 为此，我想解释为什么我
Python的用处太多，前端、后端、数据、ML\AI、自动化等等等等。很多小白不知道学习方向导致学的东西太杂，技能范围很广但是没有高度，自己玩可以工作就完蛋。这就是跳进坑里出不来。 Python尽管无所不能，但从大方向上看也是有几大分支存在——比如我们之前提到的几个方向。 在不同方向上，有不同的技能需求。选择自己最爱的方向学，才能早日跳坑。所以我整理了各个方向的需求，给各位一个参考。 今天会主要着眼于：Python前端。 第一阶段：Python入门 Python是我们的技能基础。 数据类型 流程控制 常
在我的 QQ 学习交流群中，有位读者问我一个很有代表性的问题，在这里和大家分享下。
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你是一名Python程序员。在知道其他语言后，通过Python入门，或通过阅读Python教程或类，直到您对基础知识足够自信为止，您已经获得了这一称号。那现在，是时候真正展开你的翅膀，并开始以Pythonic的方式开始思考。这里有十个我最喜欢的资源，包括有趣的挑战，必读的书籍，参考工具和项目。
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今天小编为大家准备了4本Python入门书籍，让大家在python的学习路上少走弯路。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程（Beg
之前在知乎写过一篇关于Python如何入门学习的回答，目前已有2600赞，12000收藏。这里分享一下，可能对初学者有参考意义。已经入门的也可以看一下里面的学习思路，是否和你的想法一致呢？
更新于 2016/08/23 资源 Open Source Society University 自学计算机科学的学习路径和资源。 免费的计算机编程类中文书籍 免费编程书籍 计算机科学论文 awesome 各种了不起的资源。 Python Share Python初学者书籍、视频、资料、社区推荐。 Python 资料汇总 码农周刊整理 500 Lines or Less 一些高质量的代码总数小于 500 行的小项目 前端 Github FE project Github 上值得关注的前端项目 n
通过系统地学习和不断实践，你会逐渐掌握 Python 编程语言并能够熟练地应用于各种领域。
在这篇博客中，我们将深入探讨"YOLO（You Only Look Once）"——一种先进的计算机视觉算法。我们将讨论如何入门、学习门槛、是否容易学习等方面。本文将涵盖从基础知识到实际操作的各个方面，适合各级读者，无论是编程小白还是AI大佬。我们还会提供丰富的代码案例和资源链接，助你一臂之力！关键词：YOLO, 计算机视觉, 对象检测, 深度学习, Python, 神经网络, 编程, 数学基础, GPU, 实践操作。👀
最近几天刚好赶上清明节，部分内容有些同学应该没看到，你可以根据这篇文章查漏补缺。
在测试行业，我们一般都听说过这3种岗位：测试工程师（功能测试），自动化测试工程师，测试开发工程师。目前在互联网大厂，基本都只招测试开发工程师，意味着做软件测试也需要具备代码能力
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