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Python 学习100天（入门级教程+源码）
Python 学习100天 【文件目录】 Python-100-Days-master ├── Day01-15│ ├── 01.初识Python.md│ ├── 02.语言元素.md│ ├── 03.分支结构.md│ ├── 04.循环结构.md│ ├── 05.构造程序逻辑.md│ ├── 06.函数和模块的使用.md│ ├── 07.字符串和常用数据结构.md│ ├── 08.面向对象编程基础.md│ ├── 09.面向对象进阶.md│ ├── 10.图形用户界面和游戏开发.md│ ├── 11.文件和异常.md│ ├── 12.字符串和正则表达式.md│ ├── 13.进程和线程.md│ ├── 14.网络编程入门和网络应用开发.md│ ├── 15.图像和办公文档处理.md│ ├── code│ │ ├── Day01│ │ │ ├── flag.py│ │ │ ├── hello.py│ │ │ └── peppa_pig.py│ │ ├── Day02│ │ │ ├── centigrade.py│ │ │ ├── circle.py│ │ │ ├── leap.py│ │ │ ├── operator.py│ │ │ ├── strings.py│ │ │ ├── variable1.py│ │ │ ├── variable2.py│ │ │ ├── variable3.py│ │ │ ├── variable4.py│ │ │ └── variable5.py│ │ ├── Day03│ │ │ ├── conversion.py│ │ │ ├── grade.py│ │ │ ├── piecewise.py│ │ │ ├── rolldice.py│ │ │ ├── tax.py│ │ │ ├── triangle.py│ │ │ └── verify.py│ │ ├── Day04│ │ │ ├── for1.py│ │ │ ├── for2.py│ │ │ ├── for3.py│ │ │ ├── for4.py│ │ │ ├── for5.py│ │ │ ├── for6.py│ │ │ ├── while1.py│ │ │ └── while2.py│ │ ├── Day05│ │ │ ├── chicken.py│ │ │ ├── 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│ ├── singlethread1.py│ │ │ ├── singlethread2.py│ │ │ ├── test2.py│ │ │ └── test3.py│ │ ├── Day14│ │ │ ├── chatclient.py│ │ │ ├── chatserver.py│ │ │ ├── fileclient.py│ │ │ ├── fileserver.py│ │ │ ├── guido.jpg│ │ │ ├── mmdownloader.py│ │ │ ├── socket1.py│ │ │ ├── socket2.py│ │ │ ├── socket3.py│ │ │ ├── socket4.py│ │ │ ├── socket5.py│ │ │ ├── timeclient.py│ │ │ └── timeserver.py│ │ └── Day15│ │ ├── excel1.py│ │ ├── excel2.py│ │ ├── pdf1.py│ │ ├── pdf2.py│ │ ├── pillow1.py│ │ ├── res│ │ │ ├── Docker入门教程.pdf│ │ │ ├── guido.jpg│ │ │ ├── luohao.png│ │ │ ├── 学生明细表.xlsx│ │ │ └── 用函数还是用复杂的表达式.docx│ │ ├── word1.py│ │ └── word2.py│ └── res│ ├── TCP-IP-model.png│ ├── after-browser.jpg│ ├── arpanet.png│ ├── ball-game.png│ ├── ball.png│ ├── before-browser.jpg│ ├── browers.jpg│ ├── browser-market-place.jpeg│ ├── fibonacci-blocks.png│ ├── file-open-mode.png│ ├── formula_1.png│ ├── formula_2.png│ ├── formula_3.png│ ├── formula_4.png│ ├── formula_5.png│ ├── formula_6.png│ ├── formula_7.png│ ├── formula_8.png│ ├── how-data-is-processed.jpg│ ├── image-crop.png│ ├── image-filter.png│ ├── image-paste.png│ ├── image-putpixel.png│ ├── image-rotate.png│ ├── image-show.png│ ├── image-thumbnail.png│ ├── image-transpose.png│ ├── ipython-timeit.png│ ├── macos-monitor.png│ ├── object-feature.png│ ├── oop-zhihu.png│ ├── osi_rm.gif│ ├── osimodel.png│ ├── python-idle.png│ ├── python-ipython.png│ ├── python-jupyter-1.png│ ├── python-jupyter-2.png│ ├── python-pycharm.png│ ├── python-set.png│ ├── python-sublime.png│ ├── tcpipprotocols.png│ ├── tel-start-number.png│ ├── telnet.png│ ├── uml-components.png│ └── uml-example.png├── Day16-20│ ├── 16-20.Python语言进阶.md│ ├── code│ │ ├── example01.py│ │ ├── example02.py│ │ ├── example03.py│ │ ├── example04.py│ │ ├── example05.py│ │ ├── example06.py│ │ ├── example07.py│ │ ├── example08.py│ │ ├── example09.py│ │ ├── example10.py│ │ ├── example11.py│ │ ├── example12.py│ │ ├── example13.py│ │ ├── example14.py│ │ ├── example15.py│ │ ├── example16.py│ │ ├── 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Day31-35│ ├── 31-35.玩转Linux操作系统.md│ ├── code│ │ ├── dayofyear.py│ │ ├── guess.py│ │ ├── homework01.py│ │ ├── josephu.py│ │ └── mycal.py│ └── res│ ├── andrew.jpg│ ├── dmr.png│ ├── file-mode.png│ ├── history-of-unix.png│ ├── ibm-col80-punched-card.png│ ├── ken-and-dennis-pdp-11.png│ ├── ken_old.png│ ├── ken_young.jpg│ ├── linus.png│ ├── linux-network-config.png│ ├── pdp-11.jpg│ ├── pdp-7.png│ ├── vim-diff.png│ ├── vim-macro.png│ └── vim-multi-window.png├── Day36-40│ ├── 36-38.关系型数据库MySQL.md│ ├── 39-40.NoSQL入门.md│ ├── code│ │ ├── HRS_create_and_init.sql│ │ ├── SRS_create_and_init.sql│ │ ├── contact│ │ │ └── main.py│ │ ├── dist.sql│ │ ├── library_create_and_init.sql│ │ ├── message│ │ │ └── 内部短消息系统.txt│ │ ├── mooc_create_and_init.sql│ │ ├── sharebike_create_and_init.sql│ │ ├── shop_create_sql.sql│ │ └── srs_exercise_origin.sql│ └── res│ ├── conceptual_model.png│ ├── er_diagram.png│ ├── redis-aof.png│ ├── redis-bind-and-port.png│ ├── redis-data-types.png│ ├── redis-databases.png│ ├── 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__init__.py│ │ │ ├── handlers_for_charts.py│ │ │ ├── handlers_for_nav.py│ │ │ └── handlers_for_tables.py│ │ └── templates│ │ └── index.html│ └── res│ ├── run-hello-world-app.png│ ├── websocket.png│ └── ws_wss.png├── Day66-75│ ├── 66.网络爬虫和相关工具.md│ ├── 67.数据采集和解析.md│ ├── 68.存储数据.md│ ├── 69.并发下载.md│ ├── 70.解析动态内容.md│ ├── 71.表单交互和验证码处理.md│ ├── 72.Scrapy入门.md│ ├── 73.Scrapy高级应用.md│ ├── 74.Scrapy分布式实现.md│ ├── 75.爬虫项目实战.md│ ├── code│ │ ├── asyncio01.py│ │ ├── asyncio02.py│ │ ├── coroutine01.py│ │ ├── coroutine02.py│ │ ├── douban│ │ │ ├── douban│ │ │ │ ├── __init__.py│ │ │ │ ├── items.py│ │ │ │ ├── middlewares.py│ │ │ │ ├── pipelines.py│ │ │ │ ├── settings.py│ │ │ │ └── spiders│ │ │ │ ├── __init__.py│ │ │ │ └── movie.py│ │ │ ├── result.json│ │ │ └── scrapy.cfg│ │ ├── example01.py│ │ ├── example02.py│ │ ├── example03.py│ │ ├── example04.py│ │ ├── example05.py│ │ ├── example06.py│ │ ├── example07.py│ │ ├── example08.py│ │ ├── example09.py│ │ ├── example10.py│ │ ├── example10a.py│ │ ├── example11.py│ │ ├── example11a.py│ │ ├── example12.py│ │ ├── generator01.py│ │ ├── generator02.py│ │ ├── guido.jpg│ │ ├── image360│ │ │ ├── image360│ │ │ │ ├── __init__.py│ │ │ │ ├── items.py│ │ │ │ ├── middlewares.py│ │ │ │ ├── pipelines.py│ │ │ │ ├── settings.py│ │ │ │ └── spiders│ │ │ │ ├── __init__.py│ │ │ │ ├── image.py│ │ │ │ └── taobao.py│ │ │ └── scrapy.cfg│ │ ├── main.py│ │ ├── main_redis.py│ │ ├── myutils.py│ │ └── tesseract.png│ ├── res│ │ ├── api-image360.png│ │ ├── baidu-search-taobao.png│ │ ├── chrome-developer-tools.png│ │ ├── crawler-workflow.png│ │ ├── douban-xpath.png│ │ ├── http-request.png│ │ ├── http-response.png│ │ ├── image360-website.png│ │ ├── postman.png│ │ ├── redis-save.png│ │ ├── scrapy-architecture.png│ │ └── tesseract.gif│ └── 常见反爬策略及应对方案.md├── Day76-90│ ├── 76.机器学习基础.md│ ├── 77.Pandas的应用.md│ ├── 78.NumPy和SciPy的应用.md│ ├── 79.Matplotlib和数据可视化.md│ ├── 80.k最近邻分类.md│ ├── 81.决策树.md│ ├── 82.贝叶斯分类.md│ ├── 83.支持向量机.md│ ├── 84.K-均值聚类.md│ ├── 85.回归分析.md│ ├── 86.大数据分析入门.md│ ├── 87.大数据分析进阶.md│ ├── 88.Tensorflow入门.md│ ├── 89.Tensorflow实战.md│ ├── 90.推荐系统实战.md│ ├── code│ │ ├── 1-pandas入门.ipynb│ │ ├── 2-pandas-索引.ipynb│ │ ├── 3-pandas数据清洗之空数据.ipynb│ │ ├── 4-pandas多层索引.ipynb│ │ ├── 5-pandas多层索引计算.ipynb│ │ ├── 6-pandas数据集成.ipynb│ │ ├── 7-pandas数据集成merge.ipynb│ │ ├── 8-pandas分组聚合操作.ipynb│ │ ├── 9-pandas数据集成实战.ipynb│ │ ├── cancer_predict.npy│ │ ├── cancer_true.npy│ │ ├── state-abbrevs.csv│ │ ├── state-areas.csv│ │ └── state-population.csv│ └── res│ ├── result-in-jupyter.png│ ├── result1.png│ ├── result2.png│ ├── result3.png│ ├── result4.png│ ├── result5.png│ ├── result6.png│ ├── result7.png│ ├── result8.png│ └── result9.png├── Day91-100│ ├── 100.Python面试题集.md│ ├── 91.团队项目开发的问题和解决方案.md│ ├── 92.Docker容器详解.md│ ├── 93.MySQL性能优化.md│ ├── 94.网络API接口设计.md│ ├── 95.使用Django开发商业项目.md│ ├── 96.软件测试和自动化测试.md│ ├── 97.电商网站技术要点剖析.md│ ├── 98.项目部署上线和性能调优.md│ ├── 99.面试中的公共问题.md│ └── res│ ├── 01.django_single_server.png│ ├── 02.django_dedicated_db_server.png│ ├── 03.django_dedicated_static_server.png│ ├── 04.django_load_balance.png│ ├── 05.django_massive_cluster.png│ ├── Celery_RabitMQ.png│ ├── Producer-Broker-Consumer-Arrangement.png│ ├── algorithm_complexity_1.png│ ├── algorithm_complexity_2.png│ ├── alipay_web_developer.png│ ├── aliyun-certificate.png│ ├── aliyun-dnslist.png│ ├── aliyun-domain.png│ ├── aliyun-keeprecord.png│ ├── aliyun-resolve-settings.png│ ├── builtin-middlewares.png│ ├── celery_architecture.png│ ├── click-jacking.png│ ├── company_architecture.png│ ├── django-middleware.png│ ├── django-mtv.png│ ├── django_request_response_cycle.png│ ├── docker_logo.png│ ├── docker_vs_vm.png│ ├── dockerhub-repo.png│ ├── er-graph.png│ ├── git-flow-detail.png│ ├── git-flow.png│ ├── git-logo.png│ ├── git-rebase.png│ ├── git-reset.png│ ├── git_repository.png│ ├── gitee-add-members.png│ ├── gitee-create-project.png│ ├── gitee-project-index.png│ ├── gitee-pull-request.png│ ├── gitlab-about.png│ ├── gitlab-new-issue.png│ ├── hadoop_ecosystem.png│ ├── http-request.png│ ├── http-response.png│ ├── jenkins-create-admin.png│ ├── jenkins-unlock.png│ ├── jenkins_new_project.png│ ├── mvc.png│ ├── oauth2.png│ ├── power-designer-pdm.png│ ├── pylint.png│ ├── python_jobs_chengdu.png│ ├── python_salary_chengdu.png│ ├── rbac-basic.png│ ├── rbac-full.png│ ├── requirements_by_xmind.png│ ├── selenium_ide.png│ ├── shopping-pdm.png│ ├── the-daily-scrum-in-the-sprint-cycle.png│ ├── uml-class-diagram.png│ ├── uml-graph.png│ ├── uml.png│ ├── unlock-jenkins.png│ ├── web-application.png│ ├── zentao-index.png│ └── zentao-login.png├── PEP8风格指南.md├── Python之禅.md├── Python参考书籍.md├── Python编程惯例.md├── README.md├── res│ ├── agile-scrum-sprint-cycle.png│ ├── company_architecture.png│ ├── donation1.png│ ├── donation2.png│ ├── donation3.png│ ├── donation4.png│ ├── hadoop_ecosystem.png│ ├── power-designer-pdm.png│ ├── pycharm-activation.png│ ├── pycharm-create-launcher.png│ ├── pycharm-import-settings.png│ ├── pycharm-install-plugins.png│ ├── pycharm-installation.png│ ├── pycharm-project-wizard.png│ ├── pycharm-run-result.png│ ├── pycharm-ui-themes.png│ ├── pycharm-welcome.png│ ├── pycharm-workspace.png│ ├── pylint.png│ ├── python-bj-salary.png│ ├── python-built-in-functions.png│ ├── python-job-all.png│ ├── python-job-chengdu.png│ ├── python-qq-group.png│ ├── python-salary-beijing.png│ ├── python-salary-chengdu.png│ ├── python-salary.png│ ├── python-top-10.png│ ├── python_jobs_chengdu.png│ ├── python_salary_chengdu.png│ ├── rbac-basic.png│ ├── rbac-full.png│ ├── requirements_by_xmind.png│ ├── uml-class-diagram.png│ └── zen-of-python.png├── 玩转PyCharm.md├── 公开课│ ├── 文档│ │ ├── 第04次公开课-好玩的Python│ │ │ ├── code│ │ │ │ ├── example01.py│ │ │ │ └── resources│ │ │ │ ├── chiling.jpg│ │ │ │ └── frame.jpg│ │ │ ├── res│ │ │ │ └── requests.png│ │ │ └── 好玩的Python.md│ │ ├── 第05次公开课-算法入门系列1-周而复始│ │ │ ├── code│ │ │ │ ├── Python_Tricks_encrypted.pdf│ │ │ │ ├── dictionary.txt│ │ │ │ ├── example01.py│ │ │ │ ├── example02.py│ │ │ │ ├── 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用函数还是用复杂的表达式.md│ └── 一个小例子助你彻底理解协程.md└── 更新日志.md115 directories, 938 files
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lua 脚本编译工具
1.lua 脚本配置用法及示例
2.LUA与C C++交互用法及工具
3.LUA与C# 交互用法及工具
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《TensorFlow实战(黄文坚)》.pdf以及随书源码下载
《TensorFlow实战(黄文坚)》目录： 1 TensorFlow基础 11.1 TensorFlow概要 11.2 TensorFlow编程模型简介 42 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 182.1 主流深度学习框架对比 182.2 各深度学习框架简介 203 TensorFlow第一步 393.1 TensorFlow的编译及安装 393.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 464 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 554.1 自编码器简介 554.2 TensorFlow实现自编码器 594.3 多层感知机简介 664.4 TensorFlow实现多层感知机 705 TensorFlow实现卷积神经网络 745.1 卷积神经网络简介 745.2 TensorFlow实现简单的卷积网络 805.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络 836 TensorFlow实现经典卷积神经网络 956.1 TensorFlow实现AlexNet 976.2 TensorFlow实现VGGNet 1086.3 TensorFlow实现GoogleInceptionNet 1196.4 TensorFlow实现ResNet 1436.5 卷积神经网络发展趋势 1567 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec 1597.1 TensorFlow实现Word2Vec 1597.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型 1737.3 TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier 1888 TensorFlow实现深度强化学习 1958.1 深度强化学习简介 1958.2 TensorFlow实现策略网络 2018.3 TensorFlow实现估值网络 2139 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 2339.1 TensorBoard 2339.2 多GPU并行 2439.3 分布式并行 24910 TF.Learn从入门到精通 25910.1 分布式Estimator 25910.2 深度学习Estimator 26710.3 机器学习Estimator 27210.4 DataFrame 27810.5 监督器Monitors 27911 TF.Contrib的其他组件 28311.1 统计分布 28311.2 Layer模块 28511.3 性能分析器tfprof 293参考文献 297
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中科大DIA第四次作业匹配几何校验(源码+实验报告+参考资料)
【实例简介】
1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系
2.基于上述初步匹配结果，实现spatial
coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配
3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分
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py-faster-rcnn-master
图像检测的算法，Faster R-CNN算法，先对整张图像进行卷积计算，然后通过感兴趣区域池化层(RoI Pooling Layer)将选择性搜索算法推荐出来的候选区域和卷积网络计算出的特征映射图进行融合，得到候选区域对应的特征矢量，这种共享卷积计算的操作极大地减少了卷积计算的次数。而且这些特征矢量的维度统一，方便后续的分类工作。通过感兴趣区域池化层处理卷积特征，并将得到的特征送往两个并行计算任务进行训练，分类和定位回归。通过这些方法和改进的框架，Fast R-CNN 用更短的训练和测试时长，取得了比 R-CNN 更好的效果(Faster R-CNN algorithm first convolutes the whole image, then fuses the candidate regions recommended by the selective search algorithm and the feature mapping maps calculated by the convolution network through the RoI Pooling Layer to get the corresponding feature vectors of the candidate regions, which greatly reduces the number of convolution calculations. Moreover, the dimension of these feature vectors is unified, which facilitates the subsequent classification work. The convolution feature is processed by the pooling layer of the region of interest, and the obtained feature is sent to two parallel computing tasks for training, classification and positioning regression. Through these methods and improved framework, Fast R-CNN uses shorter training and testing time and achieves better results than R-CNN.)
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google图片爬虫（python）
可以通过关键词搜索来对谷歌图片进行爬取，python脚本，自动保存，数据采集必备(You can crawl Google pictures by keyword search, python scripts, automatically save, data acquisition necessary)
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DnCNN-keras-master
说明： DNCNN 网络实现，对DNCNN网络进行实现，并有一些可用功能(DNCNN NETWORK WITH SOME FUNCTIONS)
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sbir
sbir sketch based image retrival 基于草图的图像检索
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SNN_RSTDP实例
【实例简介】脉冲神经网络中R stdp 的具体实例，基于torch
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熵权法
说明： 熵权法matlab代码，直接在命令窗口输入数据即可进行计算。(Analytic Hierarchy Process Matlab Code)
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