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Offer来敲门 人工智能开发面试笔试精讲 在线真题实训视频版( 097699-01)
第310课时: 7.9.4 计算时间差
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课时列表
第1课时: 1.1.1python版本简介
第2课时: 1.1.2切换python版本修改环境变量
第3课时: 1.1.3交互式编程两种风格
第4课时: 1.1.4python3代码保存必须是utf-8
第5课时: 1.2.1使用IDE了解注释
第6课时: 1.2.2段落打印三引号
第8课时: 1.2.4python严格注意大小写
第7课时: 1.2.3注释多行三个单引号
第9课时: 1.2.5python代码要严格对齐
第10课时: 1.2.6中文输入字符错误
第11课时: 1.2.7 简单数学表达式
第12课时: 1.2.8代码风格
第13课时: 1.2.9 三种错误风格
第14课时: 1.2.10 系统执行指令
第15课时: 1.2.11 运行结果乱码
第16课时: 1.3.1 变量与常量的区别
第17课时: 1.3.2 标识符
第18课时: 1.3.4 输入与输出
第19课时: 1.3.5 id求地址type求类型
第20课时: 1.3.6 Python可变类型变量
第21课时: 1.3.7 Python主要数据类型
第22课时: 1.3.8 复数数据类型
第23课时: 1.4.1 连续赋值
第24课时: 1.4.2 交互对称赋值
第25课时: 1.4.3 字符串转化与输入输出编程
第26课时: 1.4.4.1 多行拆分
第27课时: 1.4.4.2 多行归并成一行
第28课时: 1.4.5 规范用的常量
第29课时: 1.4.6 算术运算符
第30课时: 1.4.7 科学计数法与数字越界
第31课时: 1.4.8.1 优先级结合性
第32课时: 1.4.8.2 赋值运算符
第33课时: 1.4.9 数据类型转换
第34课时: 1.4.10 四舍五入
第35课时: 1.4.11 数据提取
第36课时: 1.4.12 时间处理
第37课时: 1.5.1 变量None
第38课时: 1.5.2 变量参与运算没有赋值的情况不会改变
第39课时: 1.5.3 数据函数使用
第40课时: 1.5.4 快速查阅函数帮助
第41课时: 1.5.5 字符串三种风格
第42课时: 1.5.6.1 字符与编号
第43课时: 1.5.6.2 中文字符编号问题
第44课时: 1.5.6.3 字符编号用途
第45课时: 1.5.7 统一码
第46课时: 1.5.8 转义字符意义
第47课时: 1.5.9 转义字符用于字符串
第48课时: 1.5.10 print高级用法
第49课时: 1.5.11 字符串加法与转换
第50课时: 1.5.12 python中所有的数据都是对象
第51课时: 1.5.13 字符串格式化
第52课时: 1.6 了解进制
第53课时: 2.1 KaliLinux简介
第54课时: 2.2 随机字符生成
第55课时: 2.3 实数误差与四舍五入
第56课时: 2.4.1 if简介与空格的作用
第57课时: 2.4.2 if处理的是逻辑表达式
第58课时: 2.4.3.1 关系运算符针对数值
第59课时: 2.4.3.2 字符串的关系运算符
第60课时: 2.4.4 if自动转化Bool类型
第61课时: 2.4.5 随机数
第62课时: 2.4.6 if缺点
第63课时: 2.4.7 且运算符
第64课时: 2.4.8 或运算符
第65课时: 2.4.9 取反运算符
第66课时: 2.4.10 短路效应
第67课时: 2.4.11 身份运算符
第68课时: 2.4.12 运算符优先级结合性概览
第69课时: 2.5 pass语句
第70课时: 2.6 None用途
第71课时: 2.7.1 嵌套
第72课时: 2.7.2 嵌套与elif对比以及注意细节
第73课时: 2.8.1 简单理解while
第74课时: 2.8.2 控制次数
第75课时: 2.8.3.1 WhileElse
第76课时: 2.8.3.2 WhileElse实战
第77课时: 2.8.4 whileFloat
第78课时: 2.8.5 回顾与ifelse表达式
第79课时: 2.8.6.1 10进制转化16进制
第80课时: 2.8.6.2 16进制转十进制
第81课时: 2.8.7 暴力穷举
第82课时: 2.8.8 while与whileelse编程风格
第83课时: 2.8.9 while猜数字
第84课时: 2.8.10 输入输出重定向
第85课时: 2.8.11.1 for初步简介
第86课时: 2.8.11.2 for循环
第87课时: 2.8.12 forfor嵌套
第88课时: 2.8.13 forfor分析
第89课时: 2.8.14 break中断循环
第90课时: 2.8.15.1 contiune结束本次循环
第91课时: 2.8.15.2 双层循环的break与continue分析
第92课时: 3.1.1 为什么要用函数
第93课时: 3.1.2 函数的四种类型
第94课时: 3.1.3 函数的一般形式
第95课时: 3.1.4.1 函数变量意义
第96课时: 3.1.4.2 函数变量用途
第97课时: 3.1.5 装饰器设计模式包含模式
第98课时: 3.1.6 None函数
第99课时: 3.1.7 默认参数与返回值作为参数
第100课时: 3.1.8 名称参数与位置参数
第101课时: 3.1.9 参数副本机制
第102课时: 3.1.10 多个返回值
第103课时: 3.1.11.1 全局变量与局部变量
第104课时: 3.1.11.2 函数内部引用全局变量
第105课时: 3.2.1 函数可以嵌套
第106课时: 3.2.2.1 nolocal处理函数嵌套变量
第107课时: 3.2.2.2 函数nonlocal
第108课时: 3.2.2.3 nonlocal
第109课时: 3.2.3 函数调用过程
第110课时: 3.2.4.1 位置参数与默认参数
第111课时: 3.2.4.2 混合参数填充
第112课时: 3.2.4.3 混合填充错误情况
第113课时: 3.2.5 lambda匿名函数
第114课时: 3.2.6 可变长函数
第115课时: 4.1.1 eval与exec简介
第116课时: 4.1.2 字符串的简单规范
第117课时: 4.1.3 字符串的截取
第118课时: 4.1.4 字符串赋值规范
第119课时: 4.1.5 字符串常见运算符
第120课时: 4.1.6 字符串编码简介
第121课时: 4.1.7 dir与help查看str
第122课时: 4.1.8 字符串函数第一个大写以及字符串居中显示打印金字塔
第123课时: 4.1.9 count统计字符串出现个数
第124课时: 4.1.10 字符串编码注意事项
第125课时: 4.1.11 判断字符串以什么为结束
第126课时: 4.1.12 tab键转换
第127课时: 4.1.13 find函数与rfind函数
第128课时: 4.1.14 index函数与rindex函数
第129课时: 4.1.15 字符串判断
第130课时: 4.1.16 字符串间隔求长度以及左右填充
第131课时: 4.1.17 字符串大小写
第132课时: 4.1.18 取出最大最小字符
第133课时: 4.1.19 替换
第134课时: 4.1.20 去除空格
第135课时: 4.1.21.1 简单切割
第136课时: 4.1.21.2 换行切割
第137课时: 4.1.22 判断开头
第138课时: 4.1.23 大小写切换以及填充0
第139课时: 4.1.24 翻译表.
第140课时: 4.2.1.1 list的内存结构
第141课时: 4.2.1.2 list每个元素都有内存地址
第142课时: 4.2.2 list索引
第143课时: 4.2.3 更新列表方法
第145课时: 4.2.4.2 del强化
第144课时: 4.2.4.1 del作用
第146课时: 4.2.5 列表运算符
第147课时: 4.2.6 列表嵌套
第148课时: 4.2.7 列表常见方法
第149课时: 4.2.8 列表常见的函数
第150课时: 4.2.9 深浅复制
第151课时: 4.3.1.1 元组的定义
第152课时: 4.3.1.2 元祖的内存结构
第153课时: 4.3.2.1 元组操作
第154课时: 4.3.2.2 元组一般操作
第155课时: 4.4.1 set初始化风格
第156课时: 4.4.2 set增加与去重
第157课时: 4.4.3 set删除元素
第158课时: 4.4.4 遍历set
第159课时: 4.4.5 类型转化
第160课时: 4.4.6 set无法操作单个元素的赋值
第161课时: 4.4.7 set常见方法
第162课时: 4.4.8 set常见运算符
第163课时: 4.4.9.1 set关系运算符判断包含
第164课时: 4.4.9.2 set集合判断
第165课时: 4.4.10 frozenset
第166课时: 4.5.1 字典的基本定义循环
第167课时: 4.5.2 字典判断在不在实现插入与更新
第168课时: 4.5.3 字典删除
第169课时: 4.5.4 字典详解
第170课时: 4.5.5 字典与set无法嵌套
第171课时: 4.6.1 迭代器
第172课时: 4.6.2 列表生成式
第173课时: 4.6.3.1 生成器
第174课时: 4.6.3.2 生成器节省内存用于循环
第175课时: 4.6.3.3 生成器yield作用
第176课时: 4.6.3.4 生成器简介
第177课时: 5.1.1 堆栈
第178课时: 5.1.2 队列
第179课时: 5.1.3.1 函数模块引用
第180课时: 5.1.3.2 系统模块引用与错误
第181课时: 5.1.4 str与repr
第182课时: 5.2.1 python把输入输出设备当作文件处理
第183课时: 5.2.2.1 写入中文写入英文
第184课时: 5.2.2.2 读取中文读取英文
第185课时: 5.2.3.1 读取错误
第186课时: 5.2.3.2 写入错误处理
第187课时: 5.2.4 文件缓存区
第188课时: 5.2.5 文件读取若干种方式
第189课时: 5.2.6 文件指针seektell
第190课时: 5.3.1 数据结构与文件的交互
第191课时: 5.3.2.1 数据查询并保存结果
第192课时: 5.3.2.2 数据查询
第193课时: 6.1.1 为啥使用类-代码重用
第194课时: 6.1.2 类的一般形式
第195课时: 6.1.3 详解self
第196课时: 6.1.4 构造函数与析构函数
第197课时: 6.1.5 构造函数初始化类的属性
第198课时: 6.1.6 self用途
第199课时: 6.1.7 动态绑定增加属性方法
第200课时: 6.2.1 重载运算符的概念
第201课时: 6.2.2 有名对象与匿名对象
第202课时: 6.2.3 重载运算符的返回值
第203课时: 6.2.4 重载运算符多个类型
第204课时: 6.3.1 类的拷贝是浅复制
第205课时: 6.3.2 深浅拷贝
第206课时: 6.4.1 函数调用参数副本原理
第207课时: 6.4.2 函数调用可以改变list的元素不可以改变list指向
第208课时: 6.4.3 对象当作参数的细节
第209课时: 6.5.1 私有变量
第210课时: 6.5.2 私有变量用于设计权限
第211课时: 6.5.3 私有方法用于设计权限
第212课时: 6.5.4 私有变量本质
第213课时: 6.6.1 异常与错误的概念
第214课时: 6.6.2 tryexcept解决异常不出错继续执行
第215课时: 6.6.3 异常else
第216课时: 6.6.4 异常处理的标准公式
第217课时: 6.6.5 弹出异常
第218课时: 6.6.6 withas
第219课时: 6.6.7 类中使用异常
第220课时: 6.6.8 自定义异常
第221课时: 6.6.9 断言
第222课时: 6.7.1 继承的概念
第223课时: 6.7.2 多继承的概念
第224课时: 6.7.3 多继承的覆盖
第225课时: 6.7.4 私有变量不可以被继承
第226课时: 6.7.5 Object类
第227课时: 6.7.6 类的常见属性
第228课时: 6.7.7 super解决父类重复初始化
第229课时: 6.7.8 isinstance
第230课时: 6.8.1 多态
第231课时: 6.8.2 静态方法
第232课时: 6.8.3 类方法
第233课时: 6.9.1 动态创造类型
第234课时: 6.9.2 元类
第235课时: 7.1.1 为什么使用正则表达式
第236课时: 7.1.2 正则表达式匹配
第237课时: 7.1.3 预编译的概念
第238课时: 7.1.4 搜索技能
第239课时: 7.1.5 搜索用在找出第一个
第240课时: 7.1.6 邮箱手机提取findall
第241课时: 7.1.7 字符串切割
第242课时: 7.1.8.1 筛选正则表达式
第243课时: 7.1.8.2 正则表达式替换
第244课时: 7.1.9 单个字符判断
第245课时: 7.1.10 中括号选择一个字符
第246课时: 7.1.11 正则开头结尾
第247课时: 7.1.12 括号与选择
第248课时: 7.1.13 正则表达式特殊符号
第249课时: 7.1.14 正则表达式bB
第250课时: 7.1.15 贪婪与非贪婪
第251课时: 7.1.16.1 标签.
第252课时: 7.1.16.2 标签解决提取
第253课时: 7.1.16.3 标签名称
第254课时: 7.1.17 正则表达式小结
第255课时: 7.2.1 最简单递归
第256课时: 7.2.2.1 递归顺序
第257课时: 7.2.2.2 递归求和
第258课时: 7.2.3.1 遍历文件夹
第259课时: 7.2.3.2 遍历文件夹有层次感
第260课时: 7.2.4.1 栈模拟递归
第261课时: 7.2.4.2 栈模拟递归遍历文件夹
第262课时: 7.2.4.3 栈模拟递归遍历文件夹层次感
第263课时: 7.2.5 广度遍历
第264课时: 7.2.6 深度遍历
第265课时: 7.3.1 网络概念
第266课时: 7.3.2 UDP协议
第267课时: 7.3.3 UDP通信
第268课时: 7.3.4 UDP远程控制
第269课时: 7.3.5 TCP通信
第270课时: 7.3.6 TCP控制
第271课时: 7.4.1 多线程核心目标并发
第272课时: 7.4.2 主线程与小弟线程
第273课时: 7.4.3.1 多线程解决加速
第274课时: 7.4.3.2 多线程的加速
第275课时: 7.4.4 线程冲突
第276课时: 7.4.5.1 基于类实现多线程
第277课时: 7.4.5.2 基于类实现多线程的顺序与乱序
第278课时: 7.5.1 互斥锁解决线程冲突
第279课时: 7.5.2 死锁-使用锁要注意
第280课时: 7.5.3.1 Rlock解决一个线程反复加锁单线程死锁
第281课时: 7.5.3.2 创建线程的三种风格
第282课时: 7.5.4.1 信号量限制线程数量
第283课时: 7.5.4.2 限定线程数量
第284课时: 7.5.5 线程通信
第285课时: 7.5.6 线程通信强化
第286课时: 7.5.6 线程通信强化
第287课时: 7.5.7 线程condition
第288课时: 7.5.8.1 高级线程调度
第289课时: 7.5.8.2 生产者消费者
第290课时: 7.5.9 线程池
第291课时: 7.5.10 延时线程
第292课时: 7.6.1 subprocess执行LinuxShell
第293课时: 7.6.2 信号
第294课时: 7.6.3 __name__
第295课时: 7.6.4 进程mutiprocessing创建过程
第296课时: 7.6.5 join作用
第297课时: 7.6.6 进程不可以用全局变量共享数据
第298课时: 7.6.7 进程同步
第299课时: 7.6.8 进程pipe发送接收数据
第300课时: 7.6.9.1 进程队列
第301课时: 7.6.9.2 进程队列传输数据
第302课时: 7.6.10.1 进程共享数据
第303课时: 7.6.10.2 进程之间共享数组
第304课时: 7.6.10.3 进程共享字典与list
第305课时: 7.7.1 读取CSV
第306课时: 7.7.2 写入csv
第307课时: 7.9.1 时间的简单风格
第308课时: 7.9.2 时间格式化
第309课时: 7.9.3 时间函数
第310课时: 7.9.4 计算时间差
第311课时: 7.10.1 内置函数筛选
第312课时: 7.10.2 内置函数map
第313课时: 7.10.3 内置的函数sorted
第314课时: 7.11.1 文档测试
第315课时: 7.11.2 单元测试函数
第316课时: 7.12.1 协程简介
第317课时: 7.12.2.1 协程传递数据
第318课时: 7.12.2.2 协程编号
第319课时: 7.12.3 协程生产者消费者模式
第439课时: 11.3.1 CPU与GPU结构
第440课时: 11.3.2 合理利用GPU
第428课时: 11.2.1 描述性统计
第429课时: 11.2.2 随机变量的概念
第430课时: 11.2.3 离散型随机变量编程
第431课时: 11.2.4 连续性随机变量编程
第432课时: 11.2.5 随机变量的二项式分布与期望编程
第433课时: 11.2.6 随机变量正太分布
第434课时: 11.2.7 数据分布绘图
第435课时: 11.2.8 概率随机分布以及线性回归
第436课时: 11.2.9 区间估计
第437课时: 11.2.10 一元线性回归
第438课时: 11.2.11 多元线性回归
第426课时: 11.1.1 股票趋势分析
第427课时: 11.1.2 股票绘制按照时间变化的变化图
第408课时: 10.1.1 深度学习概念
第409课时: 10.1.2 深度学习常见概念
第410课时: 10.2.1 TensorFlowHelloWorld
第411课时: 10.2.2 Tensorflow矩阵乘法
第412课时: 10.2.3 Tensorflow中的变量
第413课时: 10.2.4 tensorflow乘法
第414课时: 10.2.5 tensorflow线性回归训练
第415课时: 10.3.1 CNN实战简介
第416课时: 10.3.2 keras简介
第417课时: 10.3.3 keras线性回归
第418课时: 10.3.4 keras分类
第419课时: 10.3.5 keras循环神经网络训练
第420课时: 10.3.6 rnn神经网络参数配置
第421课时: 10.3.7 keras神经网络LSTM实现
第422课时: 10.3.8 keras深度学习预测数据
第423课时: 10.3.9 MP4keras机器视觉图片数据预览
第424课时: 10.3.10 MP4keras机器视觉图片数据预览
第425课时: 10.3.12 keras情感分析
第320课时: 8.1.1 jython的安装
第321课时: 8.1.2 MySQL简介
第322课时: 8.1.3 数据库的一般操作
第323课时: 8.1.4 MySQL数据类型
第324课时: 8.1.5 数据表的创建于删除
第325课时: 8.2.1 数据的查询
第326课时: 8.2.2 数据的插入
第327课时: 8.2.3 数据的删除
第328课时: 8.2.4 数据的更新
第329课时: 8.2.5 联合查询字段一致
第330课时: 8.2.6 数据查询排序
第331课时: 8.2.7 排序与分组
第332课时: 8.2.8 join与null
第333课时: 8.3.1 mysql用python编程查询数据
第334课时: 8.3.2 python数据库增删查改
第335课时: 9.1.1.1 scikitlearn安装与配置
第336课时: 9.1.1.2 KNN预测男女
第337课时: 9.1.1.3 KNN测试自带数据评分对比以及绘图
第338课时: 9.1.1.4 KNN用于分类
第339课时: 9.1.1.5 KNN用于数据回归预测
第340课时: 9.1.1.6 KNN基于历史数据预测未来
第341课时: 9.1.1.7 KNN简单复习
第342课时: 9.1.1.8 KNN训练行为数据
第343课时: 9.1.1.9 KNN模型训练与保存载入
第344课时: 9.1.1.10 KNN训练手写识别样本
第345课时: 9.1.2 手写数字识别
第346课时: 9.1.3 ML机器学习库
第347课时: 9.2.1 线性回归概念
第348课时: 9.2.2 线性回归实战
第349课时: 9.2.3 数量足够特征少适用于线性回归
第350课时: 9.2.4 线性回归于岭回归对比
第351课时: 9.2.5 拉回归
第352课时: 9.2.6 回归的对比绘图
第353课时: 9.2.7 逻辑回归
第354课时: 9.2.8 逻辑回归预测收入
第355课时: 9.2.9 线性回归处理销售与广告关系数据提取数据规律
第356课时: 9.2.10 岭回归与拉格朗日回归处理销售与广告关系提取数据规律
第357课时: 9.2.11 逻辑回归进行数据分类
第358课时: 9.3.1 决策树对数据进行分类
第359课时: 9.3.2 决策树回归
第360课时: 9.3.3 决策树的分类绘图
第361课时: 9.3.4 贝叶斯三种模型
第362课时: 9.3.5 贝叶斯的文本分类
第363课时: 9.3.6 贝叶斯邮件分类
第364课时: 9.4.1 线性回归与逻辑回归
第365课时: 9.4.2 SVM实现线性数据精确分类依赖向量
第366课时: 9.4.3 SVM半径划分
第367课时: 9.4.4 SVM四种算法评估数据分类
第368课时: 9.4.5 SVM线性回归评估
第369课时: 9.4.6 SVM处理数据并绘图
第370课时: 9.4.7 Kmens简单实战
第371课时: 9.4.8 Kmens常见错误分析
第372课时: 9.4.9 kmeans实现绘图模拟
第373课时: 9.4.10 Kmeans实现数据无监督分类
第374课时: 9.4.11 Kmeams图片压缩
第375课时: 9.4.12 人脸识别数据预处理
第376课时: 9.4.13 SVM处理与PAC降维提高识别率
第377课时: 9.4.14 提升人脸识别率并展示
第378课时: 9.4.15 手写识别训练所有机器学习算法以及参数调优
第379课时: 9.4.16 手写识别的预处理
第380课时: 9.4.17 PCA降维提升识别率
第381课时: 9.4.18 手写识别参数自动调优
第382课时: 9.4.19 机器视觉加载图片与文本显示
第383课时: 9.4.20 图片识别物品
第384课时: 9.5.1 scikitlearn预览
第385课时: 9.5.2 车牌识别与深度学习
第386课时: 9.5.3 集成学习
第387课时: 9.5.4 gridsearch调优可以应用在所有算法
第388课时: 9.5.5 交叉验证寻找最优参数
第389课时: 9.5.6 改写knn的gridserach调优
第390课时: 9.5.7 BaggingClassifier调优随机生成100个模型交叉验证取最优
第391课时: 9.5.8 随机森林附加树实现模型调优
第392课时: 9.5.9 adaboost与集成调优小结
第393课时: 9.5.10 数据挖掘简介
第394课时: 9.5.11.1 神经网络识别原理
第395课时: 9.5.11.2 scikitlearn框架小结
第396课时: 9.6.1 升级中文分词到python3
第397课时: 9.6.2 数据挖掘预览
第398课时: 9.6.3 无监督学习各种算法应用
第399课时: 9.6.4 无监督学习应用图片区域划分
第400课时: 9.6.5 处理数据分类用聚类算法
第401课时: 9.6.6 关联规则
第402课时: 9.6.7 电商推荐算法
第403课时: 9.7.1 GraphLab环境配置
第404课时: 9.7.2 graphlab简单应用线性回归
第405课时: 9.7.3 graphlab简单文本挖掘
第406课时: 9.7.4 graph词频与量化
第407课时: 9.7.5 graphlab计算人物相似度
学
习
中
心
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