2.1　安装Python2.1.1　Python安装步骤2.1.2　IDE的选择2.2　Python基本操作2.2.1　第一个小程序2.2.2　注释与格式化输出2.2.3　列表、元组、字典2.2.4　条件语句与循环语句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高级操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

3.1　NumPy简介与安装3.1.1　NumPy简介3.1.2　NumPy安装3.2　基本操作3.2.1　初识NumPy3.2.2　NumPy数组类型3.2.3　NumPy创建数组3.2.4　索引与切片3.2.5　矩阵合并与分割3.2.6　矩阵运算与线性代数3.2.7　NumPy的广播机制3.2.8　NumPy统计函数3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

4.1　Pandas科学计算库4.1.1　初识Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可视化图库4.2.1　初识Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib绘图案例4.3　SciPy科学计算库4.3.1　初识SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫5.1　爬虫基础5.1.1　初识爬虫5.1.2　网络爬虫的算法5.2　爬虫入门实战5.2.1　调用API5.2.2　爬虫实战5.3　爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1　多进程5.3.2　多线程5.3.3　协程5.3.4　小结

第6章　Python数据存储

6.1　关系型数据库MySQL6.1.1　初识MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初识NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小结6.3.1　数据库基本理论6.3.2　数据库结合6.3.3　结束语

第7章　Python数据分析

7.1　数据获取7.1.1　从键盘获取数据7.1.2　文件的读取与写入7.1.3　Pandas读写操作7.2　数据分析案例7.2.1　普查数据统计分析案例7.2.2　小结

第8章　自然语言处理

8.1　Jieba分词基础8.1.1　Jieba中文分词8.1.2　Jieba分词的3种模式8.1.3　标注词性与添加定义词8.2　关键词提取8.2.1　TF-IDF关键词提取8.2.2　TextRank关键词提取8.3　word2vec介绍8.3.1　word2vec基础原理简介8.3.2　word2vec训练模型8.3.3　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

9.1　回归分析简介9.1.1　“回归”一词的来源9.1.2　回归与相关9.1.3　回归模型的划分与应用9.2　线性回归分析实战9.2.1　线性回归的建立与求解9.2.2　Python求解回归模型案例9.2.3　检验、预测与控制

第10章从K-Means聚类看算法调参

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means简介10.1.2　目标函数10.1.3　算法流程10.1.4　算法优缺点分析10.2　K-Means实战

第11章从决策树看算法升级

11.1　决策树基本简介11.2　经典算法介绍11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系数11.2.5　小结11.3　决策树实战11.3.1　决策树回归11.3.2　决策树的分类

第12章从朴素贝叶斯看算法多变　193

12.1　朴素贝叶斯简介12.1.1　认识朴素贝叶斯12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点12.2　3种朴素贝叶斯实战

第13章从推荐系统看算法场景

13.1　推荐系统简介13.1.1　推荐系统的发展13.1.2　协同过滤13.2　基于文本的推荐13.2.1　标签与知识图谱推荐案例13.2.2　小结

第14章从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1　初识TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安装TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念与原理14.2　TensorFlow数据结构14.2.1　阶14.2.2　形状14.2.3　数据类型14.3　[_a***_]数据十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成随机数14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

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目前，最知名的预训练模型之一是由OpenAI开发的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。其中，GPT-3是最先进的版本，具有1750亿个参数。这种模型通过在海量互联网文本上进行预训练，可以执行多种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、命名实体识别等。

此外，还有其他机构和公司也发布了自然语言处理的预训练模型，如BERT、RoBERTa、ALBERT等。这些模型在各种语言处理任务上表现出色，被广泛应用于自然语言处理的研究和应用中。

这些预训练模型的优点是可以提供大量的语言知识和语义理解能力，使得使用者可以从中受益，并能够快速应用于各种具体任务。但需要注意的是，这些模型需要在具体任务上进行微调，以适应特定的数据和任务要求。

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如何学习go语言？

快速入门 Go 语言，可以遵循以下步骤：

下载并安装 Go 开发环境：您可以从*** ***s://golang.org/dl/ 下载并安装适合您操作系统的 Go 开发环境。
学习基本语法和数据类型：在学习任何一种编程语言时，首先需要学习它的基本语法和数据类型。您可以通过阅读 Go 官方文档或在线教程来快速学习这些内容。
学习控制结构和函数：掌握控制结构和函数对于编写可靠的代码至关重要。通过学习 Go 官方文档或在线教程来学习这些内容。
学习包和模块：Go 语言中的包和模块是组织代码的重要方式。学习如何使用包和模块可以帮助您编写更好的代码。您可以通过学习官方文档或阅读 Go 语言的相关书籍来学习这些内容。
练习和实践：最好的学习方法就是实践。写一些简单的程序来巩固您的学习成果，并逐渐增加复杂度。

除了以上步骤外，还可以参考以下***来加速学习：

Go 官方文档：***s://golang.org/doc/
Go 语言圣经：***s://docs.hacknode.org/gopl-zh/
Go 语言标准库文档：***s://golang.org/pkg/
Go 语言官方博客：***s://blog.golang.org/
Go 语言论坛：***s://forum.golangbridge.org/

go(又称golang)是google的三位大牛罗伯特·格瑞史莫(Robert Griesemer), 罗勃·派克(Rob Pike)及肯·汤普逊(Ken Thompson)在2009年推出的编程语言，它是一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言，很方便的支持协程，支持大并发。在后端开发，微服务，云计算方面应用比较广泛，目前国内很多一线互联网公司的服务都是用golang搭建，学好golang是很前途的。

我认为学好golang有如下三步骤：

1）go语言程序设计(艾伦A. A. 多诺万著)，golang语言基础，是入门首选

2）go语言圣经(Kernighan著)，golang语言的权威著作，进阶首选

3）golang的官方文档(***s://golang.org/pkg/)

4）golang大牛的演讲和blog()

1）开始学习时，要边看书变学习，将书中的例子一定自己动手写一遍，运行调试一下。

对于初学一门语言的同学，一般会推荐一本经典入门书籍。按照惯例go语言我推荐《go语言圣经》。

书只是一方面。在学习习惯上，本人还是习惯带着问题去学习。何为带着问题学习呢？首先，要想想学习go语言的目的是什么？选个开发项目来练手，边学边做，带着问题有目的的学习语言效率会很高。

当然，如果之前没接触过编程，可能前期需要看看入门的视频和实例，按照指导一步一步跟着动手实验。

总的来说，多动手，多想多总结，然后带着问题学习，学习效率应该很高了。

（图文无关）

先来看看什么是go语言：