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第一单元:初识Python的世界 第二单元:Python基础知识 第三单元:Python字符串输入输出 第四单元:Python的组合数据类型 第五单元:Python程序的流程控制 第六单元:用函数实现代码复用 第七单元:正则表达式 第八单元:面向对象编程 第九单元:文件操作 第十单元:Python异常处理 第十一单元:Python的模块使用与程序打包
文档格式:PDF 文档大小:810.85KB 文档页数:84
1 Why python and C++ Pros and Cons of each language Respective usecases 2 C ++getting usable Language “simplifications” Making bad code harder to write 3 Performant C++ New performance related features Templates Avoiding virtuality when possible 4 Migrating from Python 2 to python 3 Tour of python 3 changes How to support both versions How to migrate 5 Conclusion
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《Python语言程序设计》课程教学资源(拓展资源)Python练习实例(Python 100例)
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(一)理论课程 1《数据库原理》 2《Java 程序设计》 3《操作系统原理》 4《人工智能导论》 5《信息安全概论》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《计算机科学导论》课程互动式教学大纲 10《数字电路基础》 11《智能算法应用开发》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《面向对象程序设计》 16《数值计算方法》 17《云平台系统》 18《云应用开发》 19《软件工程经济学》课程设计教学大纲 20《软件工程经济学》课程设计教学大纲 21《网络编程技术》 22《移动开发技术》 23《计算机网络》 24《单片机基础》课程设计教学大纲 25《计算机组成原理》课程设计教学大纲 26《大数据分析(数据挖掘)》 27《智能算法程序设计(Python)》 28《Java Web 应用开发》 29《web 开发技术》 (二)实验课程 30《数据库原理》 31《Java 程序设计》 32《操作系统原理》 33《文献检索》 34《智能算法程序设计(Python)》 35《信息安全概论》 36《数据结构与算法》 37《ARM 基础》 38《Linux 系统管理》 39《嵌入式系统技术》 40《数字电路基础》 41《智能程序应用开发》 42《Web 前端开发技术》 43《C 语言程序设计》 44《Linux 程序设计》 45《面向对象程序设计》 46《数值计算方法》 47《云平台》 48《云应用开发》 49《软件工程经济学》课程设计教学大纲(实验) 50《网络编程技术》 51《移动开发技术》 52《计算机网络》 53《单片机基础》 54《计算机组成原理》 55《大数据分析(数据挖掘)》 56《智能算法程序设计(Python)》 57《Java Web 应用开发》课程 58《web 开发技术》课程 (三)实践课程 59《C 语言程序概念实训》 60毕业设计教学大纲 61《毕业实习》教学大纲 62《程序设计技能实训》 63《计算机综合项目实训》 64《专业教育》 65《嵌入式系统技术》 66《云应用开发课程设计》 67《C 语言课程设计》
文档格式:PPTX 文档大小:196.64KB 文档页数:33
6.1 认识Python的函数 6.2 函数的定义和调用 6.3 函数的参数和返回值 6.4 递归函数 6.5 匿名函数 6.6 变量的作用域 6.7 Python的内置函数 6.8 实验
文档格式:PPTX 文档大小:195.22KB 文档页数:18
2.1 基本语法 2.2 变量及其基本数据类型 2.3 数据类型转换 2.4 标识符和关键字 2.5 Python的运算符 2.6 运算符的优先级
文档格式:PPT 文档大小:13.7MB 文档页数:72
3.1 开始使用Python 3.2 Ubuntu/Linux中的Python 3.3 本章小结
文档格式:PPTX 文档大小:781.12KB 文档页数:28
Python的基本应用(PYTHON的入门应用)
文档格式:PDF 文档大小:20.27MB 文档页数:300
第一部分 深度学习基础 第1章 什么是深度学习 第2章 神经网络的数学基础 第3章 神经网络入门 第4章 机器学习基础 第二部分 深度学习实践 第5章 深度学习用于计算机视觉 第6章 深度学习用于文本和序列 第7章 高级的深度学习最佳实践 第8章 生成式深度学习 第9章 总结
文档格式:PDF 文档大小:29.42MB 文档页数:295
第1章 引言 第2章 监督学习 第3章 无监督学习与预处理 第4章 数据表示与特征工程 第5章 模型评估与改进 第6章 算法链与管道 第7章 处理文本数据 第8章 全书总结
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