课程试听
1-1 Python高级-试听
- 01_框架细节复习 免费试学
- 02_如何学习框架 免费试学
- 03_Django框架简介 免费试学
- 04_Django框架特点 免费试学
1-2 day1-1_框架简介与工程创建
- 01_框架细节复习
- 02_如何学习框架
- 03_Django框架简介
- 04_Django框架特点
- 05_Django环境创建
- 06_创建Django工程
- 07_Pycharm使用Django工程
- 08_创建子应用
1-3 day1-2_jango路由与视图
- 09_在应用中创建视图定义路由
- 10_配置文件说明
- 11_静态文件使用
- 12_Django解析路由的流程
- 13_路由定义的顺序
- 14_路由命名与reverser反推
- 16_路由定义位置与斜线结尾的说明
- 17_URL路径表示资源的演示理解
1-4 day1-3_视图提取请求参数
- 18_App应用配置
- 19_前端传递参数的方式
- 20_URL提取参数
- 21_QueryDict对象
- 22_提取查询字符串参数
- 23_Postman安装使用
- 02_路由命名与Base_dir说明
- 03_获取请求体数据
- 04_获取请求头与其他属性
1-5 day2-1_django中使用缓存
- 05_构造响应对象方法
- 06_django使用缓存
- 07_本地缓存跨机问题
- 08_使用django-redis保存session
1-6 day2-2_django基于类的视图与中间件
- 09_类视图引入
- 10_类视图的定义与使用
- 11_类视图实现的原理
- 12_在路径中添加装饰器行为
- 13_在定义类时使用method_decorator添加装饰器
- 14_装饰器需要进行转换的原因
- 15_创建扩展类
- 16_理解扩展类
- 17_中间件使用
1-7 day3-1_数据库配置与模型
- 03_数据库配置
- 04_Django模型类的定义
- 05_模型类可以使用的类型与选项
- 06_数据库表名与迁移
- 07_模型类的细节说明
- 08_shell工具与mysql日志
- 09_添加数据的方法
1-8 day3-2_模型数据查询与管理器
- 10_基本查询
- 11_过滤查询
- 12_F对象与Q对象
- 13_聚合排序与关联查询
- 14_关联查询再次说明
- 15_数据库修改与删除
- 16_模型类补充__str__方法
- 17_查询集QuerySet
- 18_模型管理器
1-9 day4-1_Django模板使用与表单
- 19_Django使用模板方式
- 20_Django模板语法
- 02_模板纠正与每日反馈说明
- 03_Django使用表单的方法
- 04_使用表单举例
1-10 day4-2_Django后台站点管理
- 05_使用Admin站点的预设值
- 06_自定义Admin管理器
- 07_Admin站点列表页控制
- 08_Admin站点编辑页面控制
- 09_控制Admin站点的整体标题信息
- 10_上传图片使用
1-11 day5-1_认识Resful及DjangoDRF
- 11_向DjangoRESTframework过渡说明
- 12_前后端分离介绍
- 13_什么是RESTful风格
- 14_RESTful设计方法
- 15_xml格式说明
- 16_使用Django定义REST API
- 03_对于序列化的理解说明
- 04_了解DjangoRESTframework
- 05_DRF开发配置
1-12 day5-2_DRF序列化器定义与使用
- 06_见识DRF开发的流程与魅力
- 07_序列化器的定义
- 08_定义序列化器的字段与选项参数
- 09_创建序列化对象
- 10_序列化使用
- 11_序列化的补充使用
1-13 day5-3_DRF序列化器验证与模型类序列化
- 12_调用序列化器进行验证
- 13_定义序列化器的验证行为
- 14_保存序列化器的数据
- 15_保存序列化的补充说明
- 16_模型类序列化器的定义
- 17_模型类序列化器的扩展参数
1-14 day6-1_DRF基于类的视图
- 18_Request与Response和类图查看
- 03_对DRF类视图的整体认识
- 04_使用APIView基类
- 05_使用GenericAPIView基类
- 06_直接继承GenericAPIView的使用方法
1-15 day6-2_DRF视图集使用
- 07_mixin扩展类的使用
- 08_视图集的使用
- 09_视图集使用举例
- 10_视图集中附加action的方法
- 11_Router路由的定义
1-16 day6-3_DRF权限配置及自动生成接口
- 12_认证配置方法
- 13_权限配置方法
- 14_限流配置方法
- 15_过滤配置方法
- 16_版本号使用配置
- 17_异常处理使用方法
- 18_自动生成接口文档方法
1-17 day7-1_项目开发准备
- 03_项目简介
- 04_电商的商业模式
- 05_项目开发的流程
- 06_后端需要思考设计的技术点
- 07_项目业务需求说明
- 08_项目技术架构说明
1-18 day7-2_项目创建及工程配置
项目创建及工程配置
项目创建及工程配置
- 09_项目创建
- 10_前端静态文件服务器live_server的使用
- 11_git使用ssh的说明
- 12_工程配置
- 13_补充数据库异常处理
1-19 day7-3_图片验证码
- 14_用户模型类创建
- 15_图片验证码的后端编写
- 16_图片验证码的前端编写
1-20 day8-1_短信验证码
- 02_短信验证码序列化器定义
- 03_关于Pycharm提示的配置与后端也须校验参数的说明
- 04_短信验证码视图编写
- 05_补充删除图片验证码与异常说明
- 06_redis管道pipeline的使用
- 07_短信验证码前端实现
- 08_短信验证码测试
1-21 day8-2_celery异步处理短信任务
- 09_celery的整体认识
- 10_celery的程序定义
- 11_定义使用发送短信验证码异步任务
- 12_校验用户名与手机号是否存在的接口说明
1-22 day9-1_用户注册以及jwt验证机制
- 13_注册接口说明
- 14_JWT介绍
- 03_跨域请求与DRF解决
- 04_配置本机域名
- 05_在前端文件中使用后端域名
- 06_关于AllowHost说明与PyCharm对JS的提示修改
- 07_djangorestframework-jwt使用
- 08_注册前端保存JWT token
- 09_为JWT视图补充返回userid和username
1-23 day9-2_用户登录
- 10_登录支持用户名和密码的开发思路
- 11_修改Django认证后端支持用户名和密码
- 12_登录前端逻辑
1-24 day9-3_忘记密码与重置密码
- 13_忘记密码的业务逻辑分析
- 14_接口访问凭据access_token的引入
- 15_itsdangerous模块的使用
- 16_忘记密码第一步获取发送短信验证码凭据的后端接口实现
- 17_关于从码云拉代码的说明
- 18_忘记密码第一步的前端实现
- 19_凭借access_token发送短信验证码的后端实现
- 20_发送短信的前端代码
- 21_获取修改密码调用凭据的后端实现
- 22_获取修改密码调用凭据的前端实现
- 23_重置密码
1-25 day10-1_QQ登录-返回登录网址的前后端实现
- 03_QQ第三方登录业务说明与申请说明
- 04_使用QQ登录的时序图说明
- 05_创建QQ登录的模型类
- 06_关于程序中细节可能导致的错误说明和urllib模块使用方法
- 07_实现返回QQ登录网址的后端接口
- 08_获取QQ登录网址的前端实现
1-26 day10-2_dayQQ登录-其他操作
- 09_凭借code获取access_token的实现
- 10_凭借access_token获取openid的实现
- 11_根据openid判断用户是否绑定过做不同处理
- 12_前端向后端传送code请求获取用户身份的编写
- 13_绑定用户与openid的前后端处理
1-27 day11-1_用户个人中心业务与邮箱验证
- 02_用户个人中心业务实现
- 03_保存邮箱发送验证邮件的业务说明
- 04_Django发送邮件的方法
- 05_后端保存邮箱的接口实现
- 06_定义发送邮件的异步任务
- 07_生成验证链接并发送邮件及前端编写
- 08_验证邮箱的业务实现
1-28 day11-2_收货地址管理
- 09_创建省市区数据库及编写导入脚本
- 10_python脚本添加解释器声明的方法
- 11_省市区视图集的编写
- 12_省市区添加缓存的方式
- 13_用户地址模型类说明
1-29 day12-1_广告页表设计与迁移
- 02_广告页数据与商品类别数据表设计
- 03_商品表数据设计
- 04_广告数据表与商品数据表的迁移
1-30 day12-2_Docker与Fastdfs
- 05_FastDFS简介
- 06_虚拟化与Docker简介
- 07_Docker的概念
- 08_Docker安装
- 09_Docker镜像与容器的使用
- 10_使用Docker容器运行FastDFS的tracker和storage
- 11_FastDFS客户端上传图片的使用
- 12_自定义Django的文件存储系统
1-31 day13-1_富文本编辑器、页面静态化、定时任务
- 02_页面静态化思想
- 03_首页静态化编写
- 04_更改Vue变量语法避免与Django模板冲突_退出逻辑
- 05_crontab定时任务的使用
1-32 day13-2_异步实现页面静态化
- 06_编写首页生成静态文件的脚本
- 07_商品详情页静态化分析
- 08_商品详情页静态化说明
- 09_商品详情规格生成逻辑说明
- 10_商品详情静态化异步任务实现
- 11_通过模型Admin管理器类的save_model等方法调用静态化异步任务
1-33 day14-1_热销商品、用户浏览记录、商品列表页功能实现
- 12_获取热销商品的后端编写
- 13_DRF使用缓存的详细说明
- 14_热销商品测试与图片路径问题解决说明
- 15_用户浏览历史记录redis的设计讲解
- 16_用户浏览历史记录保存接口编写
- 17_用户浏览历史记录测试
- 18_在用户中心查看浏览历史记录编写
- 01_商品列表商品分类部分静态化处理
- 02_商品列表后端接口实现
- 03_商品列表页bug解决
1-34 day14-2_商品搜索功能能实现
- 04_测试数据sql修改与数据库迁移文件git追踪
- 05_搜索引擎原理与elasticsearch介绍
- 06_docker安装elasticsearch
- 07_haystack配置
- 08_创建索引类与生成索引数据
- 09_创建索引视图与搜索测试
1-35 day15-1_购物车模块基本实现
- 10_购物车需求分析与存储数据结构设计
- 11_pickle模块与base64的使用
- 12_保存到购物车接口设计与取消视图用户认证说明
- 13_保存到购物车接口编写
- 01_查询购物车数据
- 02_修改数据幂等性说明
- 03_ubuntu中使用定时任务的解决
1-36 day15-2_购物车其他功能
- 04_购物车修改
- 05_购物车删除
- 06_合并购物车逻辑_1
- 07_合并购物车逻辑_2
- 08_修改登录逻辑增加合并购物车
1-37 day16-1_订单功能基本实现与测试
- 09_订单数据库表设计
- 10_订单结算实现
- 11_关于decimal的说明
- 12_保存订单的序列化器与视图定义
- 13_保存订单数据逻辑分析与Django使用事务
- 14_保存订单数据实现
- 15_保存订单测试
1-38 day16-2_订单并发处理
- 16_并发下单演示与解决办法说明
- 17_使用乐观锁解决并发
- 18_修改数据库不从新查询库存的bug
- 19_数据库事务隔离级别说明
- 01_下单成功页面
1-39 day17-1_支付宝支付功能
- 02_支付宝支付流程演示与支付数据库构建
- 03_创建支付宝应用流程与沙箱环境介绍
- 04_支付宝支付流程
- 05_rsa对数据进行加密签名处理
- 06_密钥对加密解密纠正说明
- 07_创建秘钥对与秘钥配置
- 08_支付宝接口说明与SDK使用
- 09_请求支付宝支付链接接口实现
- 10_发起支付宝支付请求测试
- 11_支付宝重定向返回接口实现
1-40 day17-2_xadmin后台管理
- 12_xadmin介绍与安装
- 13_xadmin基本页面样式控制
- 14_xadmin保存删除数据补充自定义逻辑实现与用户管理定制
- 15_权限使用说明
1-41 day17-3_django项目数据库配置与部署
- 16_主从同步与读写分离
- 17_mysq主从同步配置
- 18_django数据库读写分离路由器实现
- 19_django数据库路由的补充说明
- 20_网站服务器架构说明
- 21_静态文件部署
- 22_动态服务部署配置
1-42 day18-1_scrawlspider以及scrapy模拟登录
- 01_crwalspider爬虫的认识
- 02_腾讯招crwalspider完成
- 03_crawlspider注意点
- 04_腾讯招聘crawlspdier爬虫
- 05_下载器中间件的使用
- 06_scrapy模拟登陆之携带cookie
- 07_scrapy模拟登陆之发送post请求
- 08_scrapy模拟登陆之表单提交
- 01_苏宁爬虫
1-43 day18-2_分布式scrapy_redis学习及京东爬虫
- 02_scrapy的概念和流程
- 03_redis的简单复习
- 04_scrapy_redis中dmoz的执行现象
- 05_scrapyredis中生成指纹和redispipeline的原理
- 06_scrapy_redis中的request入队的条件
- 07_scrapy的入队和指纹分析
- 08_jd爬虫
1-44 day18-3-1_redisspider及当当爬虫
- 01_redisspider的介绍
- 02_当当爬虫01
- 03_当当爬虫02
- 04_当当爬虫演示和pycharm发布代码的功能
1-45 day18-3-2_rediscrawlspdier及亚马逊爬虫
- 05_rediscrawlspider的爬虫介绍
- 06_亚马逊爬虫01
- 07_亚马逊爬虫02
- 08_crontab的学习
1-46 day18-4-1_爬虫框架开发分析
- 01_框架的了解
- 02_框架的设计思路
- 03_框架的运行现象演示
- 04_框架的雏形代码结构
1-47 day18-4-2_框架雏形搭建
- 05_框架的雏形代码结构
- 06_http和item对象的封装
- 07_调度器，下载器，spider的封装
- 08_管道和引擎的封装
- 09_框架的安装
- 10_运行框架
- 11_中间件的封装和使用
1-48 day18-4-3_框架完善之日志、xpath、多爬虫实现
- 12_日志的使用
- 13_配置文件的实现
1-49 day19_框架完善之管道、请求去重、异步任务实现
- 01_项目文件件下实现爬虫
- 02_爬虫中实现发送多个请求
- 03_response对象添加xpath等方法
- 04_糗百爬虫
- 05_实现多个解析函数
- 06_实现多个爬虫01
- 07_实现过个爬虫02
- 08_实现过个管道
- 09_实现过个中间件
- 10_模块动态导入的方法
- 11_模块动态导入的实现
1-50 day20_框架升级分布式、增量、断续爬的实现
- 01_请求去重实现
- 02_使用线程池分析
- 03_线程池和协程池使用的实现
- 04_分布式的实现
- 05_分布式是的实现值结束的条件
- 06_实现请求去重的关闭
- 07_请求备份的分析
- 08_charles的使用介绍
1-51 day20-1-1_时间复杂度
- 01_算法引入
- 02_时间复杂度与大O表示法
- 03_最坏时间复杂度与计算规则
- 04_常见时间复杂度与大小关系
- 05_代码执行时间测量模块timeit
- 06_Python列表类型不同操作的时间效率
- 07_Python列表与字典操作的时间复杂度
1-52 day20-1-2_顺序表
- 08_数据结构引入
- 09_内存、类型本质、连续存储
- 10_基本顺序表与元素外围顺序表
- 11_顺序表的一体式结构与分离式结构
- 12_顺序表数据区替换与扩充
- 13_顺序表添加与删除元素_Python列表的实现
1-53 day20-1-3_单链表
- 14_链表的提出
- 15_单链表的ADT模型
- 16_Python中变量标识的本质
- 17_单链表及结点的定义代码
- 18_单链表的判空、长度、遍历与尾部添加结点的代码实现
- 01_单链表尾部添加和在指定位置添加
- 02_单链表查找和删除元素
- 03_单链表与顺序表的对比
1-54 day20-2-1_双向链表和单向链表
- 04_双向链表及添加元素
- 05_双向链表删除元素
- 06_单向循环链表遍历和求长度
- 07_单向循环链表添加元素
- 08_单向循环链表删除元素
- 09_单向循环链表删除元素复习及链表扩展
1-55 day20-2-2_栈和队列
- 10_栈与队列的概念
- 11_栈的实现
- 12_队列与双端队列的实现
1-56 day20-2-3_冒泡排序和插入排序
- 13_排序算法的稳定性
- 14_冒泡排序算及实现
- 15_选择排序算法及实现
- 16_插入算法
- 01_插入排序1
- 02_插入排序2
1-57 day20-3-1_希尔排序和快速排序
- 03_希尔排序
- 04_希尔排序实现
- 05_快速排序
- 06_快速排序实现1
- 07_快速排序实现2
1-58 day20-3-2_归并排序和二分查找
- 08_归并排序
- 09_归并排序_代码执行流程
- 10_归并排序时间复杂度及排序算法复杂度对比
- 11_二分查找
- 12_二分查找时间复杂度
1-59 day20-3-3_树和二叉树
- 13_树的概念
- 14_二叉树的概念
- 15_二叉树的广度优先遍历
- 16_二叉树的实现
- 17_二叉树的先序、中序、后序遍历
- 18_二叉树由遍历确定一棵树
1-60 day21-1_matplotlib绘制折线图
- 01_课程介绍
- 02_数据挖掘课基础课程定位以及目标
- 03_jupyter使用于安装
- 04_matplotlib的绘图架构
- 05_温度的简单显示
- 06_案例：城市温度显示-刻度、中文
- 07_案例：城市温度显示-横纵坐标标签、标题、图例
- 08_案例：城市温度显示-多个坐标系
- 09_折线图的应用场景以及总结
1-61 day21-2_matplotlib绘制基本统计图
- 10_电影票房对比：柱状图
- 11_柱状图的应用场景
- 12_案例：电影市场分布：直方图
- 13_案例：电影排片占比：饼图绘制
- 14_其它功能了解，总结以及作业
- 01_作业讲解
1-62 day22-1_numpy基础
- 02_每日目标、numpy介绍优势
- 03_array的基本属性
- 04_数组形状理解、自定义数据类型
- 05_数组的创建
- 06_正态分布理解
1-63 day22-2_案例:股票数据处理
- 07_案例：股票涨跌幅数据创建
- 08_案例：股票数据的形状、类型、转换
- 09_案例：股票数据的逻辑运算和统计运算
1-64 day22-3_数组运算分割合并
- 10_数组的运算讲解、矩阵与数组的区别
- 11_数组的分割与合并
- 12_总结
1-65 day23-1_pandas索引切片排序
- 01_作业与复习
- 02_pandas的数据结构
- 02_pandas的索引修改操作
- 03_series结构
- 04_pandas切片操作与排序
1-66 day23-2_pandas统计计算和文件读取
- 05_pandas统计运算
- 06_案例：股票涨跌幅累计计算
- 07_逻辑与算数运算
- 08_pandas的文件读取
- 09_案例：pandas的缺失值处理
- 10_案例：股票涨跌幅的离散化处理
- 11_总结
1-67 day24-1_pandas合并交叉表分组聚合
- 01_pandas的哑变量矩阵合并
- 02_合并
- 03_交叉表与透视表
- 04_交叉表与透视表
- 05_分组与聚合
1-68 day24-2_股票数据基本知识
- 06_金融市场基础知识
- 07_股票的基础知识
- 08_股票数据组成
- 09_股票数据重采样
- 10_除权数据介绍总结
1-69 day25-1_时间序列和股票数据处理
- 01_复习
- 02_pandas时间序列分析
- 03_pandas时间操作
- 04_pandas生成时间序列
- 05_移动平均线之SMA
- 06_加权移动平均线与指数平滑移动平均线
- 07_移动方差和标准差
- 08_相关系数与散点图绘制分析结果
- 09_平均线数据的保存
1-70 day25-2_股票数据分析
- 02_投资技术的两种方法
- 03_双均线策略以及MACD介绍
- 04_MACD结果绘图
- 05_编写MACD交易策略
- 06_RSI指标分析以及结合MACD指标策略
- 07_策略回测过程
- 08_模拟交易过程
- 09_模拟交易总结
- 10_总结
1-71 day26-1_机器学习介绍和特征提取
- 01_机器学习介绍
- 02_特征工程介绍工具介绍
- 03_特征抽取之字典数据特征抽取
- 04_字典特征抽取的结果分析
- 05_文本特征抽取
- 06_文本特征抽取结果分析
- 07_中文的文本特征抽取
- 08_TFIDF介绍
- 09_TFIDF结果分析
1-72 day26-2_特征预处理和数据降维
- 10_特征预处理之归一化
- 11_案例：约会对象数据归一化标准化对比处理以及分析
- 12_特征降维-特征选择之方差选择法
- 13_特征降维-特征选择之相关性分析
- 14_主成分分析PCA
- 15_用户物品类别案例介绍
- 16_案例与特征降维总结
1-73 day27-1_机器学习算法介绍和K-近邻算法
- 17_机器学习算法介绍
- 18_机器学习开发流程
- 01_复习
- 02_数据集划分
- 03_转换器与估计器
- 04_估计器流程介绍
- 05_K-近邻算法原理
- 06_案例：FB业务类型预测
- 07_K-近邻算法总结
- 08_案例：FB业务类型预测的K值超参数调优
1-74 day27-2_朴素贝叶斯和决策树算法
- 09_朴素贝叶斯算法原理
- 10_案例：20类新闻分类
- 11_朴素贝叶斯算法总结
- 12_决策树分类原理
- 13_泰坦尼克号数据介绍
- 14_案例：泰坦尼克号生存分类预测
- 15_决策树总结
1-75 day28-1_随机森林和线性回归算法
- 16_随机森林原理
- 17_案例：随机森立案例，超参数调优
- 18_随机森林总结
- 01_复习
- 02_线性回归原理
- 03_案例：房价数据预测-线性回归的正规方程、梯度下降方式结果
- 04_线性回归总结
- 05_线性回归拟合非线性关系数据容易出现问题过拟合
- 06_解决办法-正则化
1-76 day28-2_逻辑回归算法和模型保存
- 07_逻辑回归原理
- 08_案例：逻辑回归癌症预测
- 09_样本不均衡评估标准AUC指标
- 10_模型保存于加载
- 11_聚类原理记忆案例
- 12_三天算法总结
1-77 day29-1_量化交易框架入门
- 01_量化交易介绍
- 02_量化交易项目流程、做什么
- 03_回测框架介绍
- 04_策略运行过程介绍
- 05_策略运行过程介绍2
- 06_获取板块等、交易行情数据
- 07_获取财务数据与定时器
1-78 day29-2_交易策略入门
- 07_获取财务数据与定时器
- 08_投资组合与交易
- 09_策略的收益指标
- 10_策略风险指标
- 11_案例：介绍
- 12_案例：实现简单的一个选股策略
- 13_总结
- 01_复习
1-79 day30-1_多因子法和去极值
- 02_alpha与beta和多因子策略介绍
- 03_案例：多因子的市值因子选股介绍
- 04_案例：多因子的市值因子选股演示
- 05_多因子策略流程、因子数据组成、去极值介绍
- 06_案例：分位数去极值与3倍中位数法去极值
- 07_案例：3sigma法去极值
1-80 day30-2_因子数据处理
- 08_因子数据的标准化处理
- 09_市值中性化处理介绍
- 10_案例：市值中性化实现以及回测选股结果
- 11_市值中性化结果总结分析
- 12_总结
- 01_复习
1-81 day31-1_IC分析实战
- 02_单因子有效性分析介绍
- 03_案例：因子暴露度与收益率相关性计算演示
- 04_IC分析实战：alphalens介绍、因子横截面数据准备
- 05_IC分析实战：价格时间获取、alphalens生成统一数据结构
- 06_IC分析实战：IC结果统计与研报分析阅读
1-82 day31-2_多因子分析
- 07_收益率分析实战：单因子有效性打分筛选规则与单因子回测框架查看选股位置
- 08_分组因子筛选
- 09_分组统计结果讲解以及研报分析阅读
- 10_多因子相关性实战：计算相关性以及目的
- 11_多因子合成实战：PCA进行因子暴露值合成
- 01_复习
- 02_回测内容确定
1-83 day32-1_打分法选股
- 03_打分法选股实战：分组打分
- 04_打分法选股实战：综合得分选股股票池(factor拼写错误)
- 05_打分法选股实战：回测结果分析
1-84 day32-2-回归法选股
- 06_回归法选股实战：回归系数确定-每月末交易列表获取、因子数据获取
- 07_回归法选股实战：股票交易日列表价格数据获取、下一期收益率计算
- 08_回归法选股实战：股票因子特征值和股票下期收益率回归训练
- 09_回归法选股实战：回归系数确定步骤总结
- 10_模拟交易介绍(在3点半交易时间内，先介绍)
- 11_回归法选股实战：第二步利用回归系数选股-回测因子数据处理
- 12_回归法选股实战：第二步利用回归系数选股-回归计算预测股票收益率结果分析
- 13_两种选股方法总结
1-85 day32-3_量化交易系统架构
- 14_技术指标策略实践(了解)
- 15_量化系统架构介绍
- 16_量化总结
1-86 day33-1_TensorFlow基础知识
- 01_深度学习和TensorFlow介绍
- 02_Tensorflow程序结构组成
- 03_图与OP介绍、Tensorboard显示
- 04_OP名字
- 05_会话介绍
- 06_张量介绍、静态形状和动态形状
- 07_创建变量OP、初始化变量、修改变量值
- 08_命名空间与共享变量
1-87 day33-2_回归训练案例
- 09_实现回归训练案例：线性回归复习以及步骤分析
- 10_实现回归训练案例：准备数据、建立模型、计算损失、GD优化步骤实现
- 11_实现回归训练案例：会话运行训练
- 12_实现回归训练案例：学习率与步长、梯度爆炸
- 13_实现回归训练案例：trainable参数问题、张量值的Tensorboard跟踪显示
- 14_实现回归训练案例：线性回归模型保存、加载、命令行参数
- 15_总结
1-88 day34-1-TensorFlow文件读写
- 01_文件读取流程介绍、狗图片数据读取案例
- 02_开启线程批处理读取
- 03_狗图片读取总结
- 04_cifar二进制数据读取案例
- 05_案例：写入TFRecords文件
- 06_案例：读取TFRecords文件
1-89 day34-2_神经网络和MNIST手写数字识别
- 07_神经网络基础介绍
- 08_神经网络的分类原理损失、优化
- 09_神经网络原理总结
- 10_Mnist手写数字识别：分析、网络结构定义
- 11_Mnist手写数字识别：循环步数训练
- 12_Mnist手写数字识别：增加准确率
- 13_Mnist手写数字识别：增加模型张量值观察tensorboard
- 14_Mnist手写数字识别：训练好的模型进行预测测试
- 15_线性神经网络的局限性-改进方式激活函数、改变网络结构
- 01_复习
1-90 day35-1_卷积神经网络
- 02_卷积神经网络介绍
- 03_卷积网络-卷积原理分析
- 04_卷机网络-卷积总结
- 05_卷机网络-激活函数介绍
- 06_卷机网络-池化层分析、总结
1-91 day36-2_CNN卷积网络识别MNIST数据
- 07_CNN卷机网络识别Mnist：设计网络结构分析
- 08_CNN卷机网络识别Mnist：模型代码编写
- 09_CNN卷机网络识别Mnist：优化训练代码、蓄念运行
- 10_CNN卷机网络识别Mnist：网络改进和优化
- 11_卷积神经网络拓展介绍
1-92 day37-3_验证码识别
- 12_验证码识别实战：验证码项目介绍、原理分析
- 13_验证码识别实战：数据处理成TFRecords文件介绍
- 14_验证码识别实战：验证码TFRecords数据读取
- 15_验证码识别实战：网络代码实现、训练
- 16_验证码识别实战：准确率计算实现
- 17_总结