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[已解决]学完python零基础入门后该学什么

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发表于 2024-7-21 12:22:08 | 显示全部楼层 |阅读模式

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要求:学习Python编程以及深度学习的开发框架如Pytorch,包括基本的CNN,LSTM,GRU以及Graph Neural Network相关的模型和实现

请问一下,看完小甲鱼的零基础后,后续应该看什么
最佳答案
2024-7-21 12:22:19
鱼油你好呀!学完小甲鱼的《零基础入门学习 Python》后,简直就像刚拿到驾照一样,是时候开始上路了!接下来咱们要开着Python这辆车,去探险更广阔的编程世界。你提到了深度学习和Pytorch,那咱们就奔着这个方向去吧!

### Step 1: 巩固基础
- **《Python高级编程》**:不妨先看看这本书,巩固一下Python的高级用法,比如装饰器、生成器、上下文管理器等。
- **算法与数据结构**:掌握这些知识就像穿上防弹衣,能让你在编程的世界中立于不败之地。我推荐《算法图解》和《数据结构与算法Python实现》。

### Step 2: 数据科学和机器学习基础
- **《Python数据科学手册》**:这本书会带你了解Numpy、Pandas、Matplotlib等科学计算库,搞清楚数据是怎么回事。
- **《机器学习实战》**:这本书简单易懂,是机器学习的优秀入门书籍,它会带你认识监督学习、无监督学习等基本概念。

### Step 3: 深度学习和Pytorch
- **《深度学习入门:基于Python的理论与实现》**:逐步介绍深度学习的基础知识,给你一个全局观。
- **《Deep Learning with PyTorch》**:Pytorch的官方教材之一。通过实战项目教你如何使用Pytorch进行深度学习。
- **官方文档和教程**:[Pytorch官网](https://pytorch.org/tutorials/)有一系列的教程和实例,非常适合动手实践。

### Step 4: 深入特定模型
- **卷积神经网络(CNN)**:了解图像处理和识别,经典的模型如LeNet、VGG、ResNet等。
- **循环神经网络(RNN)及其改进版(LSTM、GRU)**:专注于时序数据处理,处理文本或时间序列数据。
- **图神经网络(GNN)**:解决图结构数据的问题,可以看看《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》这篇综述文章。

### 实战和项目经验
- 从Kaggle上找一些比赛数据集练练手,边做边学,效果杠杠的。
- 尝试用Github管理你的代码,记录你的学习历程,说不定还能吸引到志同道合的伙伴呢!

### 社区和资源
- 加入一些编程社区,比如知乎的“Python”话题,FishC社区,或者Pytorch的reddit社区,有问题多交流,多问问,你会发现自己进步飞快。

总之,学习编程就像养鱼,不光要勤快,还得有耐心。希望在不久的将来,你能成为编程界的小龙虾(大神)!加油,鱼油!

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。

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发表于 2024-7-21 12:22:19 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
鱼油你好呀!学完小甲鱼的《零基础入门学习 Python》后,简直就像刚拿到驾照一样,是时候开始上路了!接下来咱们要开着Python这辆车,去探险更广阔的编程世界。你提到了深度学习和Pytorch,那咱们就奔着这个方向去吧!

### Step 1: 巩固基础
- **《Python高级编程》**:不妨先看看这本书,巩固一下Python的高级用法,比如装饰器、生成器、上下文管理器等。
- **算法与数据结构**:掌握这些知识就像穿上防弹衣,能让你在编程的世界中立于不败之地。我推荐《算法图解》和《数据结构与算法Python实现》。

### Step 2: 数据科学和机器学习基础
- **《Python数据科学手册》**:这本书会带你了解Numpy、Pandas、Matplotlib等科学计算库,搞清楚数据是怎么回事。
- **《机器学习实战》**:这本书简单易懂,是机器学习的优秀入门书籍,它会带你认识监督学习、无监督学习等基本概念。

### Step 3: 深度学习和Pytorch
- **《深度学习入门:基于Python的理论与实现》**:逐步介绍深度学习的基础知识,给你一个全局观。
- **《Deep Learning with PyTorch》**:Pytorch的官方教材之一。通过实战项目教你如何使用Pytorch进行深度学习。
- **官方文档和教程**:[Pytorch官网](https://pytorch.org/tutorials/)有一系列的教程和实例,非常适合动手实践。

### Step 4: 深入特定模型
- **卷积神经网络(CNN)**:了解图像处理和识别,经典的模型如LeNet、VGG、ResNet等。
- **循环神经网络(RNN)及其改进版(LSTM、GRU)**:专注于时序数据处理,处理文本或时间序列数据。
- **图神经网络(GNN)**:解决图结构数据的问题,可以看看《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》这篇综述文章。

### 实战和项目经验
- 从Kaggle上找一些比赛数据集练练手,边做边学,效果杠杠的。
- 尝试用Github管理你的代码,记录你的学习历程,说不定还能吸引到志同道合的伙伴呢!

### 社区和资源
- 加入一些编程社区,比如知乎的“Python”话题,FishC社区,或者Pytorch的reddit社区,有问题多交流,多问问,你会发现自己进步飞快。

总之,学习编程就像养鱼,不光要勤快,还得有耐心。希望在不久的将来,你能成为编程界的小龙虾(大神)!加油,鱼油!

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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发表于 2024-7-21 13:24:59 | 显示全部楼层
爬虫实践,数据库开发,大数据和云计算,web开发
python能干的太多了!建议有个明确的目标
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 楼主| 发表于 2024-7-21 14:34:19 | 显示全部楼层
三体人的智子 发表于 2024-7-21 13:24
爬虫实践,数据库开发,大数据和云计算,web开发
python能干的太多了!建议有个明确的目标

就是有关深度学习的,后续应该看啥
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发表于 2024-7-21 15:13:59 | 显示全部楼层
jsy_123 发表于 2024-7-21 14:34
就是有关深度学习的,后续应该看啥

给你推荐几个b站上的爬虫教程吧:
1.https://www.bilibili.com/video/B ... d538cf7718e4d6d3195
2.https://www.bilibili.com/video/B ... d538cf7718e4d6d3195
3.https://www.bilibili.com/video/B ... d538cf7718e4d6d3195
当然,还是要多练啊!实践为主
求最佳
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发表于 2024-7-21 15:16:25 | 显示全部楼层
jsy_123 发表于 2024-7-21 14:34
就是有关深度学习的,后续应该看啥

建议买书:《python3 网络爬虫开发实战》
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