课程大纲

Python 简介

介绍

1 - 安装 Python

2 - 数字

3 - 字符串

4 - 切开琴弦

5 - 列表

6 - 安装 PyCharm

 

条件语句

7 - 如果 Elif else

 

迭 代

8 - 用于

9 - 范围和时间

10 - 评论和休息

11 - 继续

 

功能

12 - 函数

13 - 返回值

14 - 参数的默认值

15 - 可变范围

16 - 关键字参数

17 - 灵活的参数数量

18 - 解压缩参数

19 - 我的沃尔玛之旅和套装

20 - 词典

21 - 模块

 

处理请求和文件

22 - 从 Web 下载映像

23 - 如何读取和写入文件

24 - 从 Web 下载文件

 

异常

28 - 例外

 

面向对象程序

29 - 类和对象

30 - 初始化

31 - 类与实例变量

32 - 继承

33 - 多重继承

34 - 线程

 

玩弄 Python

35 - 解压缩列表或元组

36 - Zip(和酵母菌感染故事)

37 - 兰德巴

38 - 最小值、最大值和排序词典

39 - 枕头

40 - 裁剪图像

41 - 将图像组合在一起

42 - 获取单个通道

43 - 令人敬畏的合并效果

44 - 基本转换

45 - 模式和过滤器

46 - 结构

47 - 地图

48 - 按位运算符

49 - 查找最大或最小的项目

50 - 字典计算

51 - 查找最常见的项目

52 - 字典多键排序

53 - 对自定义对象进行排序

 

附加组件:

 

54 - 数据库连接和查询 mySQL

55 - 快速了解常规 Express离子

56 - 使用 REST API

 

编写网络爬虫

 

自然语言处理和 NLTK

NLP简介(当然是Python中的例子)

    简单的文本操作 搜索文本 计数 Words 将 文本拆分为 Word 词汇分散
加工复杂 结构 在列表中表示文本
  • 索引列表
  • 搭配
  • 二元组
  • 频率分布
  • 带有 Word 的条件
  • 比较 Word(startswith、endswith、islower、isalpha 等)
  • 自然语言理解 Word 意义消歧
  • 代词解析
  • 机器翻译(统计翻译、基于规则翻译、直译翻译等)
  • 习题
  • Python 中的 NLP 示例
  • 访问文本语料库和词汇资源 语料库的常见来源 条件频率分布 按流派计算 Words 创建自己的语料库 发音词典 鞋盒和工具箱词典 意义和同义词 层次 结构 词汇关系:同义词、全音异义词 语义相似性
  • 处理原始文本 撬动
  • 断路

      提取字符串的各个部分
    访问单个字符
  • 搜索、替换、拆分、联接、索引等......
  • 使用正则表达式
  • 检测单词模式
  • 心情
  • 代币化
  • 文本规范化
  • Word 细分(尤其是 中文)
  • 分类和标记 Words 标签 语料库
  • 标记的令牌
  • 词性标签集
  • Python 词典
  • Words 到 Propertieis 的映射
  • 自动标记
  • 确定 Word 的类别(形态学、句法学、语义学)
  • 文本分类 (Machine Learning) 监督分类
  • 句子分段
  • 交叉验证
  • 决策树
  • 从文本中提取信息 分块
  • 叮叮当当
  • 标签与树
  • 分析句子结构 上下文无关语法
  • 解析 器
  • 构建基于特征的语法 语法特征
  • 处理特征结构
  • 分析句子的含义 语义和逻辑
  • 命题逻辑
  • 一阶逻辑
  • 话语语义
  •  管理语言数据  数据格式(词典与文本)
  • 元数据
  • 要求

    参加本课程不需要任何特定要求。

     35 小时

    人数


    每位参与者的报价

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