Python 全栈 60 天精通之路

1. Day 1：Python 两大特性和四大基本语法
2. Day 2：Python 四大数据类型总结
3. Day 3：list 和 tuple 的基本操作、深浅拷贝和切片操作
4. Day 4：list 和 tuple 的 13 个经典使用案例
5. Day 5：dict 和 set 基本操作、字典视图等 6 个方面详解
6. Day 6：dict 和 set 的 15 个经典使用例子
7. Day 7：数学运算、逻辑运算和进制转化相关的 16 个内置函数
8. Day 8：16 个类型函数和 10 个类对象相关的内置函数大盘
9. Day 9：Python 字符串和正则介绍总结
10. Day 10：Python 文件操作 11 个案例总结
11. Day 11：Python 时间模块使用逻辑大盘点
12. Day 12：Python 四种常用开发环境总结
13. Day 13：Python 包安装的 2 个实际案例（包括安装遇到的各种问题及解决方法）
14. Day 14：7 个 Web、爬虫、打包工具 PyInstaller 等包介绍和入门案例总结
15. Day 15：8 个数据分析、机器学习和深度学习包和框架和入门案例总结
16. Day 16：PyInstaller 打包过程详解
17. Day 17：Python 列表生成式高效使用的 12 个案例
18. Day 18：Python 对象间的相等性比较等使用总结
19. Day 19：yield 关键字和生成器，nonlocal 关键字和 global 关键字使用总结
20. Day 20：Python 函数的 5 类参数使用详解
21. Day 21：5 个常用的高阶函数，3 个创建迭代器的函数
22. Day 22：Python 多线程和协程 6 方面使用逻辑通俗易懂总结
23. Day 23：Python 应用迭代器和生成器的 9 个案例
24. Day 24：Python 30 道高频面试题及详细解答
25. Day 25：Python 最被低估的模块 collections 3 个常用类总结及案例解读
26. Day 26：Python 装饰器的本质解密，结合 3 个装饰器的案例
27. Day 27：Python 常见的 10 个坑点合集和 logging 日志管理模块的使用总结
28. Day 28：Python 后端框架 Flask 和前端 HTML+CSS+JS 数据交互案例讲解和实战
29. Day 29：NumPy 通过这五大功能顺利入门 + 10 道练习题
30. Day 30：NumPy 进阶高效使用逻辑，掌握这 5 方面功能
31. Day 31：NumPy 广播机详细解读，10 道练习题和数据集小案例
32. Day 32：Pandas 读写文件 5 类问题及 30 个参数和案例使用总结
33. Day 33：Pandas 两个核心数据结构 iterrows 和 itertuples 比较
34. Day 34：Pandas 实战 Kaggle titanic 幸存预测之 7 步数据清洗
35. Day 35：Pandas 实战 Kaggle titanic 数据探索性分析
36. Day 36：Pandas 与数据读取、选取、清洗、特征工程相关的 12 个实用小功能
37. Day 37：Matplotlib 绘图原理总结，18 种绘图常用的技巧
38. Day 38：绘图神器 pyecharts 快速上手的方法总结、参数配置技巧，绘制常用的 10 类图案例
39. Day 39：Pandas 实战 Kagge 百万级影评数据集之数据清洗和特征工程
40. Day 40：Pandas 实战 Kaggle 百万级影评数据集之 10 大问题探索分析
41. Day 41：PyQt 制作 GUI 实战：通过制作小而美的计算器学会使用 PyQt
42. Day 42：程序员必知必会的基本算法知识大盘点
43. Day 43：7 个排序算法原理总结，包括 Python 完整代码实现
44. Day 44：掌握算法必考的动态规划算法，2 大核心要点和 3 个经典案例总结
45. Day 45：LeetCode 经典算法面试题
46. Day 46：必备统计学知识：概率、期望、方差、标准差、协方差、相关系数、t 检验、F 检验、卡方检验
47. Day 47：机器学习必备的数学知识：导数、偏导数、损失函数和梯度下降算法详解
48. Day 48：机器学习必知的 15 个概念解读和模型好坏评估之准确率、精确率和召回率
49. Day 49：使用 SciPy 研究机器学习 7 种常见的概率分布及图形展示
50. Day 50：机器学习线型回归模型详解：三大假设、模型推导、梯度下降、L1 和 L2 正则
51. Day 51：机器学习线性回归模型不调包实现各个组件和实战
52. Day 52：贝叶斯案例和实际应用
53. Day 53：朴素贝叶斯案例、原理、应用和拉普拉斯修正
54. Day 54：高斯混合模型聚类原理分析和算法实现总结
55. Day 55：密度聚类算法原理和过程图形详解和不调包实现多维数据聚类案例
56. Day 56：机器学习降维算法之 PCA 原理推导和案例解析
57. Day 57：图文阐述神经网络模型、激活函数和独特推导反向传播算法
58. Day 58：卷积神经网络透彻解析和实际应用
59. Day 59：使用 TensorFlow、PyTorch 深度学习进行项目实战
60. Day 60：AI 专家 Alicia：7500 字通俗易懂总结 10 种机器学习工程师或数据分析师必备的算法模型

Python 全栈 60 天精通之路

发布日期：2022年3月12日 18:02

Python 会是每一个程序员的标配

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