Python學習圖譜：學習到困惑的時候可以參考的圖譜

2020-08-26 北極代碼庫

很多同學都想學習Python，最近就連地產大佬潘石屹都要學Python。剛剛開始學習Python的同學來說，不知道從哪裡下手，學習起來比較困惑，沒有找到一個好的學習方法，沒有高手帶路，沒有人督促你學習，或者沒有人在你出現困惑的時候，給你正確的解答。那我們今天就講講Python的學習路線圖。

一、Python全棧圖譜

1.入門Python編程

python基礎知識

2.進階Python編程

python進階知識

3.Python 全棧工程師前端

Python 全棧工程師前端

4.Python全棧工程師後端

Python全棧工程師後端

5.Python Linux運維自動化開發

Python全棧工程師後端

6.Python KaliLinux信息安全開發和使用

Python KaliLinux信息安全開發和使用

7.Python數據分析階段

Python數據分析階段

8.Python人工智慧階段

Python人工智慧階段

9.Python 樹莓派物聯網階段

Python 樹莓派物聯網階段

10.Python項目實戰階段

Python項目實戰階段

二、數據分析知識圖譜

Python數據分析知識圖譜

三、機器學習圖譜

Python機器學習圖譜

告訴你了Python的學習路線圖，不要讓讓我們成為從入門到放棄！學習Python要一步一個腳印，穩紮穩打，自然而然就會輕鬆學會Python。最後提一句Pthon的話：計算機只有有用的東西，並非每個人都要知道裡面發生了什麼。

相關焦點

  • 重啟人工智慧:當深度學習遇上知識圖譜
    然後，人工智慧系統還需要能夠意識到，如果我們在杯底挖一個洞，鉛筆就會掉出來。人類一直進行這樣的推理，但是目前的人工智慧系統卻無法做到這點。構建塊 4：我們需要認知模型：我們大腦內部或計算機內部的事物，這些事物可以告訴我們世界上所見的實體之間的關係。
  • 重啟人工智慧：當深度學習遇上知識圖譜
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  • 丁銘、唐傑：從知識圖譜到認知圖譜：歷史、發展與展望
    認知圖譜可以被解釋為「基於原始文本數據，針對特定問題情境，使用強大的機器學習模型動態構建的，節點帶有上下文語義信息的知識圖譜」。認知圖譜的應用框架遵循認知心理學中的「雙過程理論」(dual process theory)[3]，系統1(system 1)負責經驗性的直覺判斷，這一黑盒過程提取重要信息，並動態構建認知圖譜；系統2(system 2)則在圖上進行關係推理，由於認知圖譜保留了實體節點上語義信息的隱表示，所以在符號邏輯之外，比如圖神經網絡等深度學習模型也可以大顯身手。
  • 需要知識的後深度學習時代，如何高效自動構建知識圖譜？
    [1]與傳統的數據存儲和計算方式相比，知識圖譜技術更加側重於對非結構化異構數據的收集和處理，更擅長對於關係的表達和計算，可以處理複雜多樣的關聯分析、挖掘到更多隱藏知識。知識表示與建模：為知識制定統一的數據架構（data schema），將獲取到的知識依照統一的數據結構存儲並形成知識庫，這是知識圖譜正式構建的第一步，影響著後續的知識融合、存儲以及查詢推理可以使用的方法與效果。
  • 知識圖譜Task00:Neo4j安裝配置
    知識圖譜開源內容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/KnowledgeGraph_Basic 19學習目標理解知識圖譜的基本原理熟悉Neo4j並具備基本的調用相應python庫進行操作的能力。
  • AI公開課丨胡偉：基於表示學習的知識圖譜實體對齊研究
    8月28日（周五）晚上7:30，知識工場實驗室聯合電子工業出版社博文視點榮幸邀請到南京大學計算機科學與技術系副教授、博導胡偉老師，為大家帶來一場【基於表示學習的知識圖譜實體對齊研究】精彩報告分享！基於表示學習的知識圖譜實體對齊研究8月25日（周五） 19:30
  • 人體解剖圖譜——外科學
    解剖對於現代醫學真的是很重要，基本上學習新知識的時候都會涉及到它。 內科學用到的圖譜似乎與外科學有所不同，內科學是按人體各個系統來學習，比如呼吸系統，所對應的解剖就是：肺，氣管，支氣管等等。
  • Task1:知識圖譜介紹
    目錄一、知識圖譜簡介1.1 引言從一開始的Google搜索，到現在的聊天機器人、大數據風控、證券投資、智能醫療、自適應教育、推薦系統，無一不跟知識圖譜相關。它在技術領域的熱度也在逐年上升。本次組隊學習還將動手實踐一個關於kg在智能問答中的應用。1.2 什麼是知識圖譜呢？知識圖譜是由 Google 公司在 2012 年提出來的一個新的概念。從學術的角度，我們可以對知識圖譜給一個這樣的定義：「知識圖譜本質上是語義網絡（Semantic Network）的知識庫」。
  • 【Knewton適應性學習研究】推薦原理+知識圖譜+連續適應性+大數據
    為了完成最終學習目標， Knewton推薦系統專門個性化地引導學生學習，知識圖譜基於學生知道什麼和學生如何學習來為學習者連接交叉學科。教授的內容越多，或者被加入到系統的每個概念的評價越多，適應性學習體驗就變得更加準確。當可視化以後，知識圖譜通過課程材料可以向學生提供潛在發展路徑的判斷。在知識圖譜內，由於Knewton是通過課程來定義一個學生的學習路徑，多個概念之間有著先決條件的關係。
  • 解析KDTCN：知識圖譜和深度學習模型聯合實現股票預測
    背景概述今天看了一篇論文我覺得挺有意思，一方面是講的股票預測相關，另一方面是把深度學習和知識圖譜相結合解決一個問題。通常知識圖譜和深度學習很少有交集，一般是獨立發展的兩個人工智慧領域解決問題的手段，兩者如何一起解決問題呢？
  • 基於事理圖譜的文本推理
    在通用領域，以隱式消費意圖推理為例，只有讓機器知道「結婚」事件伴隨著後續一系列消費事件，例如「買房子」、「買汽車」和「去旅行」，才能在觀察到「結婚」事件的時候，準確地推理出用戶潛在的隱式消費意圖，進而向目標用戶做出精準的產品推薦。而在特定領域，如金融領域，股市一般伴隨著短期內隨機事件的小波動，以及長期內重大事件驅動的大波動。
  • 騰訊雲知識圖譜應用實踐
    知識圖譜，是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，並利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域 以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。知識圖譜，它能為學科研究提供切實的、有價值的參考。
  • 知識圖譜概述 | 2020城市計算夏令營
    [1]在傳統的網際網路搜索技術下，當我們在搜尋引擎中輸入關鍵詞「瓦特」的時候，百度會返回發明家瓦特的百度百科等頁面。搜尋引擎為所爬取的網頁建立了從關鍵詞到網頁的倒排索引。基於倒排索引，搜尋引擎首先找到了包含「瓦特」的網頁，然後根據所設計的打分策略，例如 Pagerank，HITS等算法，對這些網頁按照重要程度進行排序，進而呈現給我們。
  • 清華唐傑教授:認知圖譜是人工智慧的下一個瑰寶
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  • 人工智慧最全學習路線!4本AI全書,8大知識圖譜,趕緊上車!
    跳槽的時候不得其法。雖然AI行業高薪，但是你卻並不能掌握其法門。AI學習不僅僅在於模型掌握了多少，更多的在於你的算法分析和設計能力、工程實踐能力、算法模型的優化能力。4本享譽全球的AI好書+8份人工智慧知識樹 免費送給大家。該資料非常適合本科、碩士以及剛接觸機器學習的博士，還有一些想要轉行AI的小夥伴。看完這些資料以後，預祝你順利敲開大廠的大門。
  • 【一文讀懂Bengio研究組最新論文】圖譜注意力網絡GAT,以圖譜做...
    但是這篇論文觸及到一個重要的研究課題，值得關注。　　眾所周知，深度學習算法，尤其是 CNN 算法，在圖像識別領域取得了巨大的成功，譬如人臉識別。在人臉識別的例子中，輸入是圖像，輸出是字符串，也就是圖像中人物的姓名。　　圖像，通常被理解為矩陣，矩陣的每個元素是像素，像素是（Red，Green，Blue）三個數值組成的向量。
  • 基於向量空間的知識圖譜查詢及結果解釋
    知識圖譜表示學習知識圖譜表示學習是在2014年左右的時候出現的一項新的技術，核心思想是詞項的問題。做自然語言的深度學習，如何選擇詞項模型和訓練方式是第一項基本任務。知識圖譜的向量模型之前是通過關係資料庫或者圖資料庫，採用傳統的方式存儲。但在2015年，谷歌的工程師就思考用向量表示網絡和知識圖譜。
  • 試驗知識圖譜分析
    【試驗工程師·公益學習營】第九期第2講【試驗工程師·公益學習營】總第42講，於2020年10月30日如期舉行，本期講師是瑞風協同技術總監，他具有20餘年軟體開發和架構設計經驗，參與多個領域的設計仿真平臺、材料庫、知識庫系統建設，重點研究方向為大數據技術和人工智慧技術，專注於文本挖掘技術、自然語言處理技術在知識庫自動構建、知識自動分類、知識智能推送、知識關聯挖掘
  • 老焦專欄|知識圖譜建設方法論
    參考面向對象的方法論，我們把構建知識圖譜分為知識建模、知識抽取、知識驗證三個過程，方法論就是對每個過程中所採用的方法。部件/元件都有輸入、輸出，這也可以理解為功能之間的連接，包括能量、物質、信號三大類型，對他們也可以進行抽象：能量有電能、電磁能、機械能、液壓能、熱能、振動能等等，物質有液體、氣體、固體，信號包括模擬、數字等等，每種有相關的屬性，例如輸入/輸出為液體的時候，屬性包括密度、壓力、流向、流速...
  • 清華大學唐傑教授:認知圖譜是人工智慧的下一個瑰寶
    甚至計算機到未來有沒有意識能夠超過人類？唐教授表示，當前認知 AI 還沒有實現，我們急需做的是一些基礎性的東西（AI 的基礎設施），比如知識圖譜的構建，知識圖譜的一些認知邏輯，包括認知的基礎設施等。從1950 年開始創建人工智慧系統，到 1970 年開始深入的讓計算機去模仿人腦，再到 1990 年計算機學家意識到計算機是 「參考」 人腦而不是完全的 「模仿」。