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咕泡 P4:Python基础入门实战班(Python基础+高级)

咕泡 P4:Python基础入门实战班(Python基础+高级) Python基础与高级实战 编辑点评 从基础到深度学习,全面覆盖Python应用领域,适合初学者及进阶者。 ⭐ 编辑推荐 本课程从Python基础语法讲起,逐步深入到Django框架和深度学习实战,助你构建全栈Python技能。 ✨

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12 人关注 更新于 2026-09-27 永久有效
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咕泡 P4:Python基础入门实战班(Python基础+高级)

Python基础与高级实战

编辑点评

从基础到深度学习,全面覆盖Python应用领域,适合初学者及进阶者。

⭐ 编辑推荐

本课程从Python基础语法讲起,逐步深入到Django框架和深度学习实战,助你构建全栈Python技能。

✨ 课程亮点

✦Python基础与高级内容全面
✦Django框架实战教学
✦深度学习入门指导

课程目录

1_Python基础8 集
  • 1_Python基础资料.png [493.5 KB]
  • 基础总结.mp4 [1.7 GB]
  • 流程控制.mp4.mp4 [1.1 GB]
  • 异常处理与模块介绍.mp4 [1.7 GB]
  • 试卷讲解.mp4.mp4 [205.3 MB]
  • 预科班第一节.mp4.mp4 [1.2 GB]
  • 预科班第四节.mp4.mp4 [1.1 GB]
  • 文件操作.mp4 [2.0 GB]
1_Django框架15 集
  • 1_Django框架必看.zip [1.8 MB]
  • 使用wsl与docker.mp4.mp4 [238.3 MB]
  • 我的第一个django服务.mp4.mp4 [297.9 MB]
  • web便签.mp4.mp4 [195.7 MB]
  • 常见通用视图分析.mp4.mp4 [535.7 MB]
  • 通用编辑视图.mp4.mp4 [595.3 MB]
  • 浼樺寲渚跨.mp4.mp4 [388.4 MB]
  • 视图与路由.mp4.mp4 [371.6 MB]
  • form表单基础.mp4.mp4 [331.3 MB]
  • 后台管理.mp4.mp4 [249.6 MB]
  • web便签二.mp4.mp4 [311.2 MB]
  • 日志.mp4.mp4 [455.4 MB]
  • 模板基础.mp4.mp4 [339.3 MB]
  • django权限系统.mp4.mp4 [305.5 MB]
  • 閫氱敤瑙嗗浘.mp4.mp4 [499.2 MB]
2_Django项目5 集
  • 9.搜索页登录页注册页.mp4 [372.7 MB]
  • 课程列表与视频播放页面.mp4.mp4 [401.5 MB]
  • 项目介绍与搭建.mp4.mp4 [322.9 MB]
  • 页面拆分与下载文档页.mp4.mp4 [322.1 MB]
  • 5_Django资料.png [493.5 KB]
3_卷积神经网络原理与参数解读12 集
  • 3_卷积神经网络原理与参数解读资料.zip [1.8 MB]
  • 11-残差网络Resnet.mp4.mp4 [18.0 MB]
  • 1-卷积神经网络应用领域.mp4.mp4 [20.6 MB]
  • 7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4.mp4 [22.0 MB]
  • 6-边缘填充方法.mp4.mp4 [17.3 MB]
  • 5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4.mp4 [19.5 MB]
  • 9-整体网络架构.mp4.mp4 [16.5 MB]
  • 10-VGG网络架构.mp4.mp4 [19.3 MB]
  • 12-感受野的作用.mp4.mp4 [16.9 MB]
  • 3-卷积特征值计算方法.mp4.mp4 [21.2 MB]
  • 8-池化层的作用.mp4.mp4 [11.3 MB]
  • 4-得到特征图表示.mp4.mp4 [18.2 MB]
2_神经网络整体架构6 集
  • 3-神经网络架构细节.mp4.mp4 [47.1 MB]
  • 6-神经网络过拟合解决方法.mp4.mp4 [54.2 MB]
  • 1-返向传播计算方法.mp4.mp4 [34.6 MB]
  • 4-神经元个数对结果的影响.mp4.mp4 [75.5 MB]
  • 2-神经网络整体架构.mp4.mp4 [42.7 MB]
  • 5-正则化与激活函数.mp4.mp4 [29.7 MB]
4_递归神经网络与词向量原理解读4 集
  • 1-RNN网络架构解读.mp4.mp4 [22.4 MB]
  • 4-训练数据构建.mp4.mp4 [15.4 MB]
  • 3-模型整体框架.mp4.mp4 [28.2 MB]
  • 2-词向量模型通俗解释.mp4.mp4 [21.7 MB]
1_深度学习必备基础知识点6 集
  • 1-1深度学习要解决的问题.mp4.mp4 [20.4 MB]
  • 7-前向传播整体流程.mp4.mp4 [39.0 MB]
  • 6-损失函数的作用.mp4.mp4 [31.0 MB]
  • 3-1计算机视觉任务.mp4.mp4 [17.9 MB]
  • 2-1深度学习应用领域.mp4.mp4 [50.0 MB]
  • 4-视觉任务中遇到的问题.mp4.mp4 [32.8 MB]
1_爬虫基础2 集
  • 1_爬虫基础说明.png [493.5 KB]
  • P4:Python基础入门实战班(Python基础 高级).mp4 [1.2 GB]
2_爬虫高级6 集
  • 瀛椾綋鍙嶆墥.mp4.mp4 [643.3 MB]
  • 百度翻译逆向.mp4.mp4 [492.9 MB]
  • 婊戝姩楠岃瘉.mp4.mp4 [576.4 MB]
  • 加密解密.mp4.mp4 [523.5 MB]
  • 点触验证补录.mp4.mp4 [143.0 MB]
  • 4_爬虫必看.png [493.5 KB]
2_MySQL6 集
  • python与数据库交互.mp4 [1.3 GB]
  • 常用模块.mp4 [497.4 MB]
  • mysql搴撹〃鎿嶄綔.mp4 [1.4 GB]
  • mongodb数据库.mp4 [1.1 GB]
  • redis数据库.mp4 [1.3 GB]
  • mysql 数据的CRUD.mp4 [1.5 GB]
3_web2 集
  • 13.椤甸潰甯冨眬.mp4 [1.3 GB]
  • 2.css基础.mp4 [1.8 GB]
3_数据结构部分10 集
  • 3_数据结构部分资料.png [493.5 KB]
  • 1-2鍩烘湰鎿嶄綔.mp4.mp4 [389.8 MB]
  • 4-1鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [55.9 MB]
  • 2-1鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [70.6 MB]
  • 1-3实战.mp4.mp4 [50.2 MB]
  • 2-3队列基本操作.mp4.mp4 [116.4 MB]
  • 5-1鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [36.2 MB]
  • 1-4实战.mp4.mp4 [76.4 MB]
  • 4-4鏈€灏忕敓鎴愭爲.mp4.mp4 [98.2 MB]
  • 4-6瀵诲潃绠楁硶.mp4.mp4 [50.5 MB]
2_经典算法部分8 集
  • 排序-7-基数排序.mp4.mp4 [220.8 MB]
  • 排序-6-基数排序.mp4.mp4 [116.6 MB]
  • 分支定界.mp4.mp4 [65.3 MB]
  • 鍒嗘不绠楁硶1.mp4.mp4 [233.3 MB]
  • 璐績绠楁硶.mp4.mp4 [115.8 MB]
  • 算法复杂度基础.mp4.mp4 [170.4 MB]
  • 鍒嗘不绠楁硶2.mp4.mp4 [265.6 MB]
  • 排序-5-基数排序.mp4.mp4 [58.8 MB]
1_大数据算法16 集
  • 閫昏緫鍥炲綊1.mp4.mp4 [13.3 MB]
  • 1-3信息论基础和相关计算.mp4.mp4 [47.4 MB]
  • 1-1决策树算法的适用范围.mp4.mp4 [56.1 MB]
  • 1-6使用Matplotlib做数据可视化.mp4.mp4 [79.2 MB]
  • 5-1SVM鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [26.8 MB]
  • 1-4决策树基本算法和决策树生成.mp4.mp4 [68.2 MB]
  • 1-5使用决策树对经典数据集进行分类.mp4.mp4 [79.7 MB]
  • 閫昏緫鍥炲綊2.mp4.mp4 [30.9 MB]
  • 1-2决策树基础算法Hunt.mp4.mp4 [56.6 MB]
  • 6-2基于用户和物品的协同过滤算法思想.mov.mp4 [114.3 MB]
  • 6-3菜肴推荐引擎代码.mov.mp4 [71.5 MB]
  • 4-1knn基本原理.mov.mp4 [107.2 MB]
  • 5-3SVM鎵嬪啓璇嗗埆.mp4.mp4 [39.9 MB]
  • 6-1推荐算法基本概念.mp4.mp4 [42.0 MB]
  • 4-2使用kNN算法改进网站约会配对效果.mp4.mp4 [47.8 MB]
  • 7_大数据算法必看.png [493.5 KB]

适合人群

  • Python初学者
  • Python进阶者
  • 全栈开发爱好者

🎯 学习收获

  • 掌握Python基础语法和高级特性
  • 熟练使用Django框架开发Web应用
  • 了解并实践深度学习技术

🎉 祝您学习愉快!