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1024,一封写给CSDN家园Python初学者的信 | Python初级、中级、高级学习路线

又是一年1024,祝所有程序员节日快乐,健康开心,祝CSDN越来越好。转眼,已经在CSDN分享了十多年博客,感谢大家的陪伴和祝福,在这里我与许多人成为了朋友,感恩。非常遗憾,这次没能去长沙岳麓书院见很多大佬和博友,下次有机会一定去。我也会继续加油,分享更好更系统的文章,帮助更多初学者。总之,感恩大家能一起在CSDN相遇,相见,相知,我们相约在这里分享一辈子,感恩同行!

十年,转瞬即逝,我从青葱少年成长为了中年大叔。或许,对其他人来说写博客很平淡,但对我来说,它可能是我这十年最重要的决定和坚守之一。

十年,不负遇见,不负自己,不负时光。感恩所有人的陪伴,因为有你们,人生路上我不孤单。幸好,这十年来,我可以摸着自己的良心说,每一篇博客我都在很认真的撰写,雕琢,都在用万字长文书写下我的满腔热血。

下图展示了这十年我写的博客涉及的各个方向,3600多天,这里的每篇文章,每段文字,都是我的心血和汗水,当然也离不开CSDN和你们的支持。人生又有多少个十年呢?所以能做的就是感恩,能做的就是分享更高质量的文章,帮助更多CSDN读者。

这十年,总有读者问我怎么学习Python?学习Python有什么用?跨专业的可以学习吗�有什么方向能学?我是2013年开始接触Python的,主要从事NLP、Web数据挖掘和人工智能研究,今天简单写一封给Python初学者的学习路线和总结,希望能帮助更多初学者,也欢迎大家补充,大佬勿喷~

比赛测试网站:http://lovexiaoluo.com

我们在CSDN的故事都还在续写,你们的陪伴依然继续,青春啊青春,你慢点走,带着代码走!

文章目录

  • 一.初聊Python
  • 1.为什么要学习Python?
  • 2.Python优势
  • 3.Python学习建议
  • 4.给初学者的鼓励
  • 二.Python成长路线
    • 1.Python初阶
    • (1) 预备知识
    • (2) 基础语法
    • (3) 进阶语法
    • (4) 面向对象编程
  • 2.Python中阶
    • (1) 基本技能
    • (2) Web应用开发
    • (3) 网络爬虫
    • (4) 桌面应用开发
  • 3.Python高阶
    • (1) 科学计算基础软件包NumPy
    • (2) 结构化数据分析工具Pandas
    • (3) 绘图库Matplotlib
    • (4) 科学计算工具包SciPy
    • (5) 机器学习工具包Scikit-learn
    • (6) 深度学习
    • (7) 计算机视觉
    • (8) 自然语言处理
  • 三.总结
  • 一.初聊Python

    1.为什么要学习Python?

    在学习Python之前,你不要担心自己没基础或“脑子笨”,我始终认为,只要你想学并为之努力,就能学好,就能用Python去做很多事情。在这个喧嚣的时代,很多技术或概念会不断兴起,我希望你能沉下心来去学习,不要急于求成,一步一个脚印。当你把某个技术学好、学精后,还是能做一些事情的,甚至能找到喜欢的工作或完成实践项目。

    程序语言没有最好,只有最适合。作为一名初学者,我非常推荐你学习Python,为啥?一方面是因为它具有语法清晰、代码友好、易读性高的特点,同时Python拥有强大的第三方库函数,包括网络爬取、数据分析、可视化、人工智能等;另一方面Python既是一门解释性编程语言,又是面向对象的语言,其操作性和可移植性高,被广泛应用于数据挖掘、信息采集、人工智能、网络安全、自动化测试等领域。甚至,很多小学生、高中课程和计算机二级也都陆续增加了Python。

    2.Python优势

    Python最大的优势在于效率。有时候程序员或科研工作者的效率比机器的效率更重要,对于很多复杂性的功能,使用更加清晰的语言能给程序减少更多的负担,从而大大增强程序的质量,其易学性和扩展性也能让新手很快上手。虽然Python底层运行速度要比C语言慢,但Python清晰的结构能解放程序员的时间,同时很方便的和其他编程语言代码(如C语言)融合在一起。

    所以,从来没有一种编程语言可以像Python这样同时扎根在这么多领域,并且Python支持跨平台操作,也支持开源,拥有强大的第三方库。尤其随着人工智能的持续火热,Python在IEEE近几年发布的最热门语言中多次排名第一,越来越多的程序爱好者、科技关注者也都开始学习Python。

    3.Python学习建议

    在Python学习过程中,不要觉得你的底子薄或者之前没接触过,就想放弃,很多人还没起跑就选择退赛。我想,只要沉下心来,肯下功夫,就能学好。在学习过程中,一定要去写代码、写代码、写代码,只写真正动手去实践,才能慢慢积累。

    同时,编写代码过程中出错也是家常便饭,我现在写Python代码每天不出点错,心里都躁得慌,所以遇到错误,学会百度、谷歌去解决真的非常重要,它也是你学习能力的一种提升,实在找不到错误,可以去开源论坛、社区、学习群里提问,也欢迎来公众号或CSDN找我。

    接下来我给出前辈许向武老师推荐的Python程序员成长路线图,包括:基础语法–>语感训练–>课题练习–>分方向继续学习–>中级程序员–>拓展深度和广度–>高级程序员。

    这里,给出我学习Python的一些历程和技巧。我最早接触Python是2013年,主要是因为研究生方向是自然语言处理,需要通过Python抓取数据并进行分析,所以就选择了它。那些年Python的资料很少,也没这么火热,但也一直坚持着,具体建议如下:

    • 先把环境安装,开始编写第一个Python代码,别再去等明天了
    • 学习过程中切勿看视频(书籍),喝着奶茶,就是一天,一定要动手敲代码啊
    • 通常先了解Python基础语法,推荐MOOC北理工嵩天老师的视频和runoob语法,当然B站和CSDN上也有很多免费资料,大家可以去选择
      – https://www.icourse163.org/course/BIT-268001
      – https://www.runoob.com/python/python-intro.html
    • 基础语法大致掌握后可以尝试学习Python网络爬虫,因为不论是数据分析、机器学习、渗透测试等,都会涉及到爬虫技术,只有拥有自己的语料,才能处理更多问题。 爬虫方面不用太深入,掌握两门技术即可
      Urllib、Requests、BeautifulSoup、XPath、Selenium、Scrapy、分布式爬虫
    • 接下来学习Python可视化分析(词云)、微信操作、邮箱发送等功能,这些知识能有效提高你的编程兴趣
    • 人工智能方向:包括机器学习(回归 | 聚类 | 分类)、深度学习(TensorFlow | Keras | Pytorch)学习,建议结合实际科研或项目进行深入研究
    • 图像识别方向:包括图像处理、OpenCV、模式识别、机器学习、深度学习、目标检测学习,也建议结合实际科研或项目进行深入研究
    • 其他方向学习:Web网站开发、网络安全、自动化测试、应用程序编写

    学习路上没有捷径,只有坚持,但你却能通过Python不断提升你的学习兴趣,做一些喜欢的事,喜欢上这门语言。最后给出当年大三学习Python时激励自己的话:

    • If not now, when? If not me, who?
    • 如果不是为了自己奋斗,又是为谁;如果不是现在奋斗,什么时候开始呢?

    4.给初学者的鼓励

    自认为我不是一个很聪明的人,但肯努力,肯下功夫。Python对新手非常友好,各种扩展包可以供我们实现想要的工作,因此一定不要胆怯,干就对了,从零开始一点点实战,你肯定会成长的。如果你还是一位初学者,就放手去拼搏,看看你能学到什么程度;如果你还是一名学生,请牢记“真正的大神都是寒暑假练成的”,珍惜每一个假期,多写代码完成想要的某个作品。

    曾记否,我本科和高中好友在乘火车上回家的路上说到:

    • 我们其实还是很优秀的,至少能从家乡考过出来读大学,在生活中我们会遇到很多人有困难需要帮助,很可能这个对你来说只是举手之劳,而对他却为难整个家庭。这时你要帮助,你帮助他又不会少块肉,尤其是对陌生人的那种无偿帮助!

    因此,在学习和编程过程中,我们也会遇到各种各样的困难,而且很可能这种困难对你来说非常的简单,但是别人确实百思不得其解!这种感觉我也经常遇到,怎么都不会的别人一点就通。所以当别人不会的问你时,你也应该去帮助,这也是对你的提高。

    蓦然回首,自己读了十多年的书,作为学生,我又在大学学到了什么呢?你也可以思考下你学到了什么,以及接下来你需要去学什么?我的收获或许是:

    • 当我拿到一个东西,自己能独立的查阅资料完成,这种独立搜索问题、思考问题、解决问题的能力是我更愿意与您分享的,也是你我大学应该学习的。
    • 当我分享了一篇文章、教同学完成一个项目、阅读到一些更美妙的东西时,,心灵都会为之颤抖,这或许就是分享的魅力,知识的魅力,写博客的魅力。
    • 在学校、CSDN和家园认识了一帮很好的朋友,认识到更多比自己更优秀的人,大学不仅仅是学习,还有更重要的生活。理科生不仅仅是工科,还有更重要的文学素养需要提升,还需要一辈子学会做人。
    • 在大学自己全身心投入完成了自己感兴趣的几个东西,这种感觉我无法描述,不亚于游戏里的一次超神,反正就是十分美妙!它们不仅仅有分享知识博客后的自豪、尽自己最大努力去从零开始完成自己感兴趣的项目的兴奋、还有寒暑假自己深夜孤独的学习自己感兴趣的知识等。
    • 认识了女神,有了小珞,娜璋珞一家开心生活。

    如果你也是一个大学生,你也应该去享受一下自己独立完成一个自己感兴趣东西的过程。在这期间,你需要自己查阅资料、调动自己的积极性,尽自己的最大努力去完成它,最后这种感觉真的很享受。短暂的激情是不值钱的,只有长久的激情才是值钱的,不论未来如何变化,我希望自己能始终坚持自己的为人做事原则,怀抱一颗感恩的心坚持着去实现心中的梦想,去学会享受生活!

    最后用我在CSDN看到云南的一位读者专程注册CSDN的评论,我备受鼓舞,也希望分享与更多的人,一起去拼搏,一起去战斗,感恩同行,感谢CSDN!

    “我不在意别人的眼光,别人的评价,我只想学到更多的东西,农村孩子下雨没伞只有拼命奔跑才有未来,如果可能,我也想成为一名高校老师,呆在云南”。啊,真喜欢这种素未谋面的云鼓励,面对这些伙伴,我有什么理由不继续分享,不继续奋斗呢?

    二.Python成长路线

    接下来分享我和CSDN许老师在CSDN完成的《Python成长路线图》,许老师是非常谦逊又有才华的前辈,值得我们每个人学习。很愉快的一次合作,同时感谢CSDN和周老师,也欢迎大家继续补充和指正。

    • https://codechina.gitcode.host/developer-roadmap/python/intro/

    1.Python初阶

    Python初阶主要包括预备知识、基础语法、进阶语法和面向对象编程。

    (1) 预备知识

    • Python简介
    • 程序设计思想
    • 安装Python
      – Windows安装Python
      – Linux安装Python
      – MacOS安装Python
    • 运行方式
      – 以交互方式运行
      – 以脚本方式运行
    • 常用开发工具
    • 编码规范
    • 模块管理
      – pip

    (2) 基础语法

    • 缩进规则
    • 基础知识
      – 注释
      – 变量
      – 语句
      – 标识符
      – 命名规则
      – 运算与表达式
      – 代码风格
    • 函数
      – 函数定义def
      – 参数var
      – 返回值return
      – 参数传递
      – 函数调用
      – 函数递归
      – 函数编写风格

    • – 类定义class
      – 作用域和命名空间
      – 对象
      – 实例
      – 属性和方法
      – 类编程风格
    • 顺序语句结构
    • 分支语句结构
      – if
      – elif
      – else
      – 条件判断
    • 循环语句结构
      – for
      – while
      – break
      – continue
      – 循环判断
    • 数据类型
      – 整型
      – 浮点型
      – 布尔型
      – 字符串
    • 内置类
      – 列表list
      – 字典dict
      – 元组tuple
      – 集合set
      – 整型int
      – 字符串str
    • 常用内置函数
      – help
      – input
      – print
      – range
      – format
      – len
      – sorted
      – open
      – dir
      – enumerate/zip
      – type/isinstance
      – min/max/sum
      – abs/round/pow/divmod

    (3) 进阶语法

    • 列表推导式
    • 三元表达式
    • 断言
    • with-as
    • 异常捕获预处理
      – try-catch-finally
      – 异常捕获
    • 字符串方法
      – find
      – index
      – join
      – lower
      – replace
      – split
      – strip
      – translate
      – upper
    • lambda函数
    • 迭代器
    • 生成器
    • 装饰器
    • 闭包
    • 文件
      – 打开文件
      – 文件基本方法
      – 文件内容迭代
    • 常用标准库
      – datetime
      – json
      – math
      – os
      – random
      – re(regular expression)
      – sys
      – time
      – urllib
    • 字符编码与解码
      – 理解内码和字节码的概念

    (4) 面向对象编程

    • 类和对象的概念
    • 类成员
    • 静态变量和实例变量
    • 面向对象三要素
      – 封装
      – 继承
      – 多态
    • 创建类
    • 实例化
    • 抽象类
    • 单实例模式

    Python初级学习路线完整如下图所示:

    2.Python中阶

    Python中阶主要从基本技能、Web应用开发、网络爬虫和桌面应用开发四个方向介绍。

    (1) 基本技能

    • 时间日期处理
      – time
      – datetime
    • 数据文件读写
      – excel/csv/hdf/netCDF
    • 数据库操作
      – 数据库概述
      – 数据库安装配置
      – SQL语句
      – SQLite
      – MySQL
      – MongoDB
    • 操作系统和环境
      – os/sys
    • 线程进程和协程
      – 基础概念
      – 加锁和解锁
      – threading
      – multiprocessing
      – queue
      – gevent
    • 源码打包
      – pyinstaller
    • 网络编程
      – socket
    • 发送邮件
      – smtplib

    (2) Web应用开发

    • Web开发基础知识
      – HTML/HTML5/CSS
      – 前端、数据库和后台
      – MVC架构
      – REST和Ajax
    • Django
      – Django简介
      – Django安装配置
      – DTL(Django Template Language)
      – Django路由定义
      – Django请求数据解析
      – Django数据库操作
      – Django提交表单
      – Django Rest Framework
      – 部署、日志与安全
      – Django开发案例
    • Tornado
      – Tornado简介
      – Tornado安装配置
      – Tornado提交表单
      – Tornado模板
      – Tornado数据库操作
      – Tornado异步Web服务
      – 外部服务认证(auth)
      – 部署、日志与安全
      – Tornado开发案例
    • Flask
      – Flask简介
      – Flask安装配置
      – Flask实现HTTP请求与响应
      – Flask cookie与session
      – Flask模板
      – Flask提交表单
      – Flask数据库操作
      – Bootstrap-Flask
      – Flask开发REST Web服务
      – 部署、日志与安全
      – Flask开发案例
    • 网站可视化
      – ECharts
    • 网站高并发处理

    (3) 网络爬虫

    • 基础概念
      – 什么是网络爬虫
      – HTML与DOM树分析
      – 常用网络爬虫工具
      – 相关法律及注意事项
    • urllib
    • 正则表达式
      – RE(Regular Expression )
      – 基础语法
      – 标签匹配常用规则
    • BeautifulSoup
      – BeautifulSoup简介
      – 安装配置
      – BeautifulSoup对象
      – 元素定位
      – 文档树遍历与搜索
    • lxml
      – 安装配置
      – lxml.etree
      – XPath选择器
      – find/findall
      – CSS选择器
      – 解析HTML
    • requests
      – 安装配置
      – 发送请求与HTTP请求类型
      – 传递URL参数
      – 响应内容
      – 定制请求头
      – 响应状态码
      – Cookie
      – POST请求
      – 身份认证
    • Selenium
      – Selenium简介
      – 安装配置
      – 单元素定位(find_element_id/name/xpath)
      – 多元素定位(find_elements_id/name/xpath)
      – 常用方法和属性
      – 键盘和鼠标操作
      – WebDriver API
      – 表单交互
    • Scrapy框架
      – Scrapy简介
      – 安装配置
      – Scrapy框架组成
      – Item Pipeline
      – Downloader
      – Spiders
      – Scheduler
    • 数据存储
      – 文件存储
      – 数据库存储
    • 渲染动态网页
      – WebKit/Selenium/headless/PhantomJS
    • 表单交互处理
    • 超时异常处理
      – timeout
    • 验证码处理
      – 自动输入/OCR字符识别
    • 高并发处理
    • 多线程爬虫
      – 多线程爬虫

    (4) 桌面应用开发

    • Tkinter
      – Tkinter简介
      – 安装配置
      – Tkinter模块
      – Tkinter控件
      – 标准属性
      – 几何管理

    • PyQT
      – PyQT简介
      – 安装配置
      – PyQT模块
      – PyQT布局管理
      – PyQT菜单和工具栏
      – 事件和信号
      – PyQT对话框
      – PyQT控件
      – PyQT拖拽与绘图

    • WxPython
      – WxPython简介
      – 安装配置
      – WxPython常用类
      – WxPython布局管理
      – WxPython事件处理
      – WxPython对话框
      – WxPython组件
      – WxPython拖拽处理
      – WxPython绘图API

    3.Python高阶

    高阶主要包括科学计算基础软件包NumPy、结构化数据分析工具Pandas、绘图库Matplotlib、科学计算工具包SciPy、机器学习工具包Scikit-learn、深度学习、计算机视觉和自然语言处理。

    (1) 科学计算基础软件包NumPy

    • NumPy概述
      – NumPy的前世今生
      – NumPy数组 vs Python列表
      – NumPy数组类型和属性
      – 维、轴、秩
      – 广播和矢量化
    • 安装配置
    • 创建数组
    • 操作数组
      – 索引
      – 切片
      – 改变数组结构
      – 合并和拆分
      – 复制
      – 排序
      – 查找
      – 筛选
      – 数组I/O
    • 常用函数
      – np.nan和np.inf
      – 函数命名空间
      – 数学函数
      – 统计函数
      – 插值函数
      – 多项式拟合函数
      – 自定义广播函数
    • 掩码数组
      – 创建掩码数组
      – 访问掩码数组
    • 矩阵对象
      – 创建矩阵
      – 矩阵特有属性
      – 矩阵乘法
    • 随机抽样子模块
      – 随机数
      – 随机抽样
      – 正态分布
      – 伪随机数的深度思考

    (2) 结构化数据分析工具Pandas

    • Pandas概览
      – Panda的特点
      – 安装和使用

    • 数据结构
      – 索引数组Index
      – 带标签的一维同构数组Series
      – 带标签的二维异构表格DataFrame

    • 基本操作
      – 数据预览
      – 数据选择
      – 改变数据结构
      – 改变数据类型
      – 广播与矢量化运算
      – 行列级广播函数

    • 高级应用
      – 分组
      – 聚合
      – 层次化索引
      – 表级广播函数
      – 日期时间索引对象
      – 透视表
      – 数据可视化
      – 数据I/O

    (3) 绘图库Matplotlib

    • 安装配置

    • Matplotlib快速入门
      – 画布
      – 子图与子图布局
      – 坐标轴与刻度的名称
      – 图例和文本标注
      – 显示和保存

    • 图形绘制
      – 曲线图
      – 散点图
      – 直方图
      – 饼图
      – 箱线图
      – 绘制图像
      – 极坐标绘图

    • 风格和样式
      – 画布设置
      – 子图布局
      – 颜色
      – 线条和点的样式
      – 坐标轴
      – 刻度
      – 文本
      – 图例
      – 网格设置

    • Matplotlib扩展
      – 使用BaseMap绘制地图
      –3D绘图工具包

    (4) 科学计算工具包SciPy

    • SciPy概览

    • 安装配置

    • 数据插值
      – 一维插值
      – 二维插值
      – 离散数据插值到网格

    • 曲线拟合
      – 最小二乘法拟合
      – 使用curve_fit()函数拟合
      – 多项式拟合函数

    • 傅里叶变换
      – 时域到频域的转换
      – 一维傅里叶变换的应用
      – 二维傅里叶变换的应用

    • 图像处理
      – 图像卷积
      – 边缘检测
      – 侵蚀和膨胀
      – 图像测量

    • 积分
      – 对给定函数的定积分
      – 对给定样本的定积分
      – 二重定积分

    • 非线性方程求解
      – 非线性方程
      – 非线性方程组

    • 线性代数
      – 计算矩阵的行列式
      – 求解逆矩阵
      – 计算特征向量和特征值
      – 矩阵的奇异值分解
      – 求解线性方程组

    • 聚类
      – k-means聚类
      – 层次聚类

    • 空间计算
      – 空间旋转的表述
      – 三维旋转

    (5) 机器学习工具包Scikit-learn

    • Scikit-learn概览

    • 安装配置

    • 数据集
      – Scikit-learn自带的数据集
      – 样本生成器
      – 加载其他数据集

    • 数据预处理(Preprocessing)
      – 标准化
      – 归一化
      – 正则化
      – 离散化
      – 特征编码
      – 缺失值补全

    • 分类(Classification)
      – K-近邻分类
      – 贝叶斯分类
      – 决策树分类
      – 支持向量机分类
      – 随机森林分类
      – 集成学习Bagging/Boosting
      – 神经网络模型

    • 回归(Regression)
      – 线性回归
      – Lasso回归
      – 支持向量机回归
      – K-近邻回归
      – 决策树回归
      – 随机森林回归
      – 逻辑回归

    • 聚类(Clustering)
      – K-Means聚类
      – 均值漂移聚类
      – 基于密度的空间聚类
      – 谱聚类
      – 层次聚类

    • 成分分解与降维
      – 主成分分析
      – 因子分析
      – 截断奇异值分解
      – 独立成分分析ICA(Independent Component Analysis)

    • 模型评估与参数调优
      – 估计器得分
      – 交叉验证
      – 评价指标
      – 参数调优
      – 模型持久化

    (6) 深度学习

    • 神经网络基础知识
      – 人工智能发展历史
      – 神经元
      – BP神经网络
      – 梯度下降
      – 激励函数
      – 过拟合、欠拟合
      – 优化器Optimizer
      – 常用开发工具

    • 环境配置
      – Windows搭建深度学习环境
      – Linux搭建深度学习环境
      – MacOS搭建深度学习环境
      – CPU/GPU环境搭建

    • Theano
      – Theano基础知识
      – 定义Layer
      – CNN
      – RNN(GRU/LSTM)
      – Autoencoder
      – 神经网络参数保存
      – 神经网络性能评价

    • TensorFlow
      – TensorFlow基础知识
      – Tensor
      – Session
      – Variable
      – Placeholder
      – Dropout
      – Tensorboard
      – CNN
      – RNN(GRU/LSTM)
      – Autoencoder
      – GNN
      – 神经网络参数保存
      – 神经网络性能评价

    • Keras
      – Keras基础语法
      – 兼容Backend
      – 函数模型和序列模型
      – 定义Layer
      – CNN
      – RNN(GRU/LSTM)
      – Autoencoder
      – GNN
      – 迁移学习
      – BiLSTM-Attention
      – 生成对抗网络GAN
      – 神经网络参数保存
      – 神经网络性能评价

    • PyTorch
      – PyTorch基础知识
      Tensor
      Variable
      定义Layer
      可视化
      CNN(TextCNN)
      RNN(GRU/LSTM)
      Autoencoder
      GNN/GCN
      迁移学习
      生成对抗网络GAN
      神经网络参数保存
      神经网络性能评价

    • 强化学习
      – 强化学习概念
      – Q-Learning
      – Sarsa
      – DQN(Deep Q Network)
      – Policy Gradients
      – Actor Critic

    (7) 计算机视觉

    • 数字图像处理基础
      – 数字图像处理
      – 图像三要素
      – 像素及图像处理分类
      – 图像信号数字换处理

    • OpenCV基础
      – 安装配置
      – OpenCV基础语法
      – 几何图形绘制

    • 图像处理入门
      – 读取显示图像
      – 读取修改像素
      – 创建复制保存图像
      – 获取图像属性及通道

    • 图像算数与逻辑运算
      – 图像加法运算
      – 图像减法运算
      – 图像与运算
      – 图像或运算
      – 图像异或运算
      – 图像非运算

    • 图像几何变换
      – 平移变换
      – 缩放变换
      – 旋转变换
      – 镜像变换
      – 仿射变换
      – 透视变换

    • 图像量化与采样
      – 图像量化处理
      – 图像采样处理
      – 图像金字塔
      – 局部马赛克处理

    • 直方图统计
      – 直方图概述
      – 直方图绘制
      – 掩膜直方图
      – H-S直方图
      – 直方图对比

    • 图像增强
      – 图像增强
      – 直方图均衡化
      – 局部直方图均衡化
      – 自动色彩均衡化
      – 图像去雾

    • 图像平滑
      – 图像平滑概述
      – 均值滤波
      – 方框滤波
      – 高斯滤波
      – 中值滤波
      – 双边滤波

    • 图像锐化及边缘检测
      – 一阶微分算法、二阶微分算子
      – Roberts算子
      – Prewitt算子
      – Sobel算子
      – Laplacian算子
      – Scharr算子
      – Canny算子
      – LOG算子

    • 图像形态学处理
      – 图像腐蚀
      – 图像膨胀
      – 图像开运算
      – 图像闭运算
      – 图像梯度运算
      – 图像顶帽运算
      – 图像底帽运算

    • 图像分割
      – 基于阈值的图像分割
      – 基于边缘检测的图像分割
      – 基于纹理背景的图像分割
      – 基于K-Means聚类的区域分割
      – 基于均值漂移算法的图像分割
      – 基于分水岭算法的图像分割
      – 图像漫水填充分割
      – 文字区域分割及定位

    • 傅里叶变换
      – 傅里叶变换
      – 傅里叶逆变换
      – 高通滤波器
      – 低通滤波器

    • 霍夫变换
      – 霍夫变换
      – 霍夫线变换
      – 霍夫圆变换

    • 图像特效处理
      – 图像毛玻璃特效
      – 图像浮雕特效
      – 图像素描特效
      – 图像怀旧特效
      – 图像流年特效
      – 图像滤镜特效
      – 图像水波特效
      – 图像卡通特效

    • 图像分类
      – 图像分类概述
      – 基于机器学习的图像分类
      – 基于深度学习的图像分类
      – LeNet
      – VGG
      – AlexNet
      – ResNet

    • 人脸识别

    • 目标检测
      – 目标检测概述
      – RCNN
      – Fast-RCNN
      – SPPNet
      – Mask-RCNN
      – SSD
      – YOLO系列算法

    (8) 自然语言处理

    • 自然语言处理概览
      – 自然语言处理的基本概念
      – 自然语言处理的面临困难
      – 自然语言处理的研究现状

    • 预备知识
      – 概率论基础知识
      – 最大似然估计
      – 隐马尔可夫模型
      – 贝叶斯网络
      – 条件概率分布
      – 信息论基础知识
      – 熵
      – 困惑度
      – 互信息
      – 神经网络基础知识
      – CRF
      – BiLSTM+Attention
      – 迁移学习
      – 常用语料库和知识库

    • jieba
      – jieba概述
      – jieba分词
      – jieba添加自定义词典
      – jieba词性标注
      – jieba关键词抽取

    • nltk
      – nltk概述
      – nltk字符串处理
      – nltk词性标注
      – nltk词干提取
      – nltk命名实体识别
      – nltk分块处理
      – nltk文本分类
      – nltk情感分析

    • Genism
      – TF-IDF
      – similarities
      – LSA
      – LDA
      – Word2vec

    • 词法分析
      – 分词(英文分词/中文分词)
      – 词干提取
      – 词形还原
      – 词性标注
      – 命名实体识别

    • 句法分析
      – 短语结构分析
      – 依存句法分析
      – 命名实体消歧

    • 语义分析
      – 指代消解
      – 语义角色标注
      – 语义关系抽取
      – 语义依存分析
      – 抽象语义表示

    • 词嵌入
      – Word2Vec
      – GloVe
      – fastText
      – ELMo
      – BERT
      – XLNet

    • 文本挖掘
      – 文本相似度计算
      – 文本聚类
      – 文本分类
      – 文本摘要

    • 情感分析
      – 基于情感词典的情感分析
      – 基于深度学习的情感分析

    • 主题模型
      – LSA
      – LDA

    • 机器翻译
      – IBM统计翻译模型
      – 短语抽取
      – 语言模型
      – GNMT
      – Seq2Seq
      – Transformer

    • 语言模型
      – — n-gram
      – Pitman-Yor过程模型
      – AWD-LSTM
      – Transformer-XL
      – Gated CNN

    • 智能问答
      – 基于知识的问答
      – 基于检索的问答
      – 阅读理解
      – 完形填空

    • 智能对话
      – 对话行为分类
      – 对话状态跟踪
      – 检索式聊天机器人
      – 生成式聊天机器人
      – 意图识别
      – 槽填充(Slot Filling)

    • 语音识别
      – 傅里叶变换
      – 声学模型
      – 隐马尔可夫模型
      – CNN
      – LSTM-HMM
      – 神经网络语言模型
      – MFCC

    • 知识图谱
      – 知识图谱构建
      – 知识计算
      – 知识存储
      – 知识服务与应用

    三.总结

    写到这里,这篇文章就介绍结束了,祝大家程序员节日快乐,也希望文章对Python初学者有所帮助,欢迎大家从我给出的方向中选择自己感兴趣的点去做研究。重要的是多实践,多编程,加油!

    最后用我的博客签名结束这篇文章,“无知·乐观·低调·谦逊·生活”,时刻告诉自己:无知的我需要乐观的去求知,低调的底色是谦逊,而谦逊是源于对生活的通透,我们不止有工作、学习、编程,还要学会享受生活,人生何必走得这么匆忙,做几件开心的事,写几篇系统的文,携一位心爱的人,就很好!感恩CSDN,感谢你我的坚守和分享,这又何止是十年。

    小珞珞要过生日了,一直遗憾没能长时间陪伴在他们身边,而且也没买什么礼物,就给他画了一本手札,记录娜璋珞一家这一年的点点滴滴,希望大一点小珞能看到他搞笑的模样,愿你快心健康成长,无忧无虑,哈哈!这几个月还挺忙的,就写代码跑实验时抓紧画画,熟悉的多操,原谅爸爸鬼畜的画风,爱你们呦,也谢谢大家对小珞珞的喜爱,辛苦妈妈了。一想到小珞治愈的笑容,我的动力就更足了,继续加油。

    (By:Eastmount 2021-10-24 晚上10点 http://blog.csdn.net/eastmount/ )

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