就是直接用『原子操作』(atomic operation)所实现的并发。这种并发是给程序库的编写者用的， 而应用程序开发者则不需要它，因为这种写法很容易出错，而且极难调试。虽说Python本身的并发机制一般是用底层的操作实现的， 但开发者不能用Python语言编写这种级别的并发代码。
原文链接：https://towardsdatascience.com/top-11-github-repositories-to-learn-python-e75e8676757a
当想到项目创意时，很多人都在挣扎。这里列出了50个您可以在2021年完成的很棒的项目构想。我将以下列的技术栈为例，以便您弄清楚自己也可以做到这一点。这些应用程序可以在Web，移动和桌面上。您可以使用无数种工具，技术和编程语言来构建它们，我仅在此处显示一些用例。每个项目的编程级别均为初学者，中级或高级。这些应用程序可以创建为前端，后端或全栈。
很多伙伴们在学习Python的过程中，更倾向于在Github上寻找Python学习资料，今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库：
译者：XerCis 姓名：Matt Harasymczuk 邮箱：matt@astrotech.io www：http://www.astrotech.io Facebook：https://facebook.com/matt.harasymczuk LinkedIn：https://linkedin.com/in/mattharasymczuk slideshare：https://www.slideshare.net/astrotech/presentations Github：https://github.com/astromatt
相信经常看公众号以及逛论坛的小伙伴肯定看到过诸如：普通程序员35岁之后的出路在哪里？互联网大厂裁员浪潮，35岁左右互联网人该何去何从？大龄程序员转行做什么呢……
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。**后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。 Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。
IT行业，经常逛知乎，论坛，社区你就会发现大量这样的帖子，诸如35岁如何度过中年危机？被公司裁员找不到工作怎么办？大龄程序猿转行做什么好......
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 提及对俄罗斯的认知，我们通常会从许多熟知的角度出发，如国土面积、最长铁路、重工业等，但似乎很少有人能对其 IT 技术侃侃而谈。 相比西方发达国家，俄罗斯的信息技术水平曾稍有落后，对国外技术和产品也有较高依赖性。 然而近十年，俄罗斯一直坚持向「IT 自主可控」的方向发展，不论芯片、桌面/移动操作系统、云计算、CPU、5G 等核心技术，均强调国产化替代。 在此趋势下，俄罗斯的「
前不久，我们在公众号推荐过 B 站上相关的 Java 学习资源：《如何在 B 站系统全面地自学 Java 语言？》，看到不少水友对此感兴趣，那今天我就抽空跟大家再介绍下微软此前对外开放的 Python 三大课程宝藏。
路飞学城提供的Python全栈开发（中级）课程通常涵盖了多个方面，包括前端开发、后端开发、数据库管理等。以下是一个典型的代码流程示例：
来源：Analytics Vidhya 智能观 编译 【智能观】本文是国外知名技术网站Analytics Vidhya总结的11篇深度学习领域最佳文章，如果你还没有看过，可以找来读一读；如果你还不熟悉深度学习，这些资料将成为一份不错的资源。为了方便不同水平的人，本文还设置了文章的层次和文章中使用的工具。 1.用Python和R理解和编码神经网络 使用工具：Python（numpy），R 级别：中级 神经网络被认为是黑匣子，一般人都无法了解它的工作方式。读过这篇文章后，你将彻底改变这样的观点。 本文从感知
五月上旬马上要结束了，可是我现在才有时间写写四月总结，以及展望下五月和六月。 四月刚刚经历了一场人事变动，原本定好的五月出书计划暂时告一段落，估计又要拖好久，在这里跟那些始终关注书籍出版的小伙伴说声抱歉。 周末培训计划还在进行中，虽然目前周末班还是以linux为主，但是不得不说，linux行业正在迎来 就业困难期，主要体现在，初级运维饱和，中级运维短缺，但是各个机构培训出来的学员根本达不到中级运维的要求。 更何况中级运维门槛和初级运维门槛都在不断提高。
初级阶段需要把linux学习路线搞清楚，任何学习都是循序渐进的，所以学linux也是需要有一定的路线。
你是一名Python程序员。在知道其他语言后，通过Python入门，或通过阅读Python教程或类，直到您对基础知识足够自信为止，您已经获得了这一称号。那现在，是时候真正展开你的翅膀，并开始以Pythonic的方式开始思考。这里有十个我最喜欢的资源，包括有趣的挑战，必读的书籍，参考工具和项目。
本人从事python工作已经有5年的历史了，最早大学里面接触python，毕业后开始从事python相关的工作，现在从事伪全栈开发：这里为什么说伪呢，因为我不光写web，还有运维开发，爬虫，数据分析，深度学习等我都写过，除了web开发稍微熟练些，别的也只是简单的会写，知道什么情况下用什么，学习没有捷径，唯有多写，多练，多想。废话少说，进入正题。
Python 是用于各种任务和领域的顶级编程语言之一。 Python的用户友好性，高级特性以及对简单性和增强代码可读性的强调使其成为全球许多开发人员的理想选择。 如果那不能把Python卖给您，我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。
很久之前参加了 QCon2021，收货满满。除了参会大厂的周边奖品，更重要的是了解到了行业内最新的动态与发展方向。
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的电脑爱好者。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，
Python语言和Pygame都是开发图形化的计算机游戏的得力工具。Pygame使得开发2D图形程序变得很容易，而且它可以免费下载和安装使用。
继教育培训、社区团购领域大幅度裁员之后，互联网大厂裁员消息也开始陆续传出，百度爆出游戏部门300多人接近全部被裁，直播业务被裁员90%；爱奇艺大规模裁员，裁员比例在20%到40%；而腾讯在年度员工大会表示，PCG事业群将开始大规模人员优化，此外，字节、阿里、携程等一众互联网企业，都开始削减支出、裁员过冬，不得不承认互联网企业的寒冬已来。
以及Pandas、Matplotlib、Numpy、Seaborn、Statsmodels、Scipy、Scikit-Learn、Tensorflow等Python库。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
前几天有粉丝跟我反馈说，某机构的人跟他说学爬虫1个月就能接单，让这小伙子去报名那个机构的爬虫课程，学完之后1个月就能把6000多的学费赚回来。可能是因为我和粉丝的交流比较多，所以小伙子找到了我，问我这个事情的真伪，我不禁咋舌…
上一回：信息学奥赛那点事儿：第五回 继续聊聊编程相关的比赛（ACSL和OUCC），
Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了广泛的功能来处理、清理和分析数据。在实际数据分析项目中，数据清理是至关重要的一步。在这篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的一些中级数据清理和处理技术，通过实例演示如何应用这些技术来提高数据质量和可用性。
1、下标符号中的冒号:构成切片符号，它具有可选参数start、 stop、step。
学习 Linux 对于一个站长来说其实还是很重要的，但是需要正确的学习 Linux，明月目前也就是“东一榔头、西一棒槌”的学习，感觉非常的不系统，今天看到一个专业 Linux 教育团队整理的 Linux 学习路线感觉很不错，就分享给大家。
1、声学模型 2、Deep Neural Networks 3、Hidden Markov Model等
▊《Python核心编程从入门到开发实战》 / 朱红庆 著 电子书售价：39.5元 2020年1月出版 本书以学会、用好Python语言进行软件编程为目标，不仅讲解了基本概念、数据类型、变量、运算符、函数、程序的控制结构等Python语言的基础知识，还深入介绍了Python语言常用库、数据结构、网络编程、可视化编程及图像处理等 Python语言的核心运用，深入浅出地讲解了Python语言的各项技术及实战技能。 全书共16章。首先讲解Python语言的基本概念、运算符与表达式、变量与数据类型、程序的控制结构等
项目地址：https://github.com/go-crawler/lagou_jobs
导读：如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。当然这个列表比较笼统，大家可以根据自己的需求去调整。 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动
本文介绍了如何成为一名全栈机器学习工程师，从基础知识、工具、实践经验等方面进行阐述，并给出了详细的规划路径。作者通过自身的学习经历，鼓励读者大胆尝试，积极投入到机器学习的实践中去，在实践中成长和进步。
程序员转型AI、机器学习需要学多久？1年？3年？这是绝大多数考虑转型的人，从一开始就要认真思考的问题。 光说不练在这里没用，咱们还是要看真实的故事，来看看黑人小哥Jason Carter的转型之路。他是多伦多的一位软件工程师，在4月份打算转型机器学习，并公布了一项为期3个月的学习计划。 如今计划期满，他完成得怎么样呢？转型之路有何心得？我们先听听这位小哥自己的说法。 作者 | Jason Carter 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W，波波 这其实就是线
# 字符串格式化符号说明 # %c 格式化字符及其ASCII码 # %s 格式化字符串 # %d 格式化整数 # %o 格式化无符号八进制数 # %x 格式化无符号十六进制数 # %X 格式化无符号十六进制数（大写） # %f 格式化定点数，可指定小数点后的精度 # %e 用科学计数法格式化定点数 # %E 作用同%e，用科学计数法格式化定点数 #
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂 微信公众号 号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？ 现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可
书中，大部分出现hydro的地方，直接替换为indigo或jade或kinetic，即可在对应版本中使用。
软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分，一般是3分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分，一般是3分) 编译与解释(★★★) 编译过程 文法(★★) 文法的分类 有限自动机(★) 后缀表达式(★★★) 传值与传址(★★★★) 多种程序语特点(★★★) ---- 编译与解释(★★★) 编译过程 词法错误:非法字符，关键字或标识符拼写错误 语法错误:语法结构出错，if endif不匹配， 缺分号 语义错误:死循环，零除数，其它
计算机科学与技术专业本科毕业，目前在上海某知名互联网公司担任测试开发工程师，日常工作内容涉及功能测试、接口测试、自动化测试、性能测试以及一些测试工具和测试平台的研发。
上次在群里有同学又在问基础的问题，我不反感基础问题，就是比较反感不动脑子就贴图出来求解答的问题。有时我干脆不说话，有时我会给个地方让他去搜索。前两天突然冒出个想法，始终有一部分人会花费大量时间在低水平的重复上，得不到进阶的法门。于是我冒出一句：“Python进阶最简单的方式：搞清楚你所写代码文件的每一行，每一个字符的意义。”
本文并不只是一篇融合了经典 PYTHON 学习书籍/视频/课程中观点的大汇编，而且还覆盖了一些初、中级学习者在学习过程中会面临的更大的问题——一些 Stack Overflow 未收录也未能解决的问题
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
Matplotlib作为强大的数据可视化工具，一直备受Python数据爱好者们追捧。网络上虽有零零散散的教程，但并不是非常的系统和直观，往往我们遇到一些问题的时候还是要去百度或者到官网上寻求方法。
简单的先说一下，坐标杭州，14届本科毕业，算上年前在阿里巴巴的面试，一共有面试了有6家公司（因为不想请假，因此只是每个晚上去其他公司面试，所以面试的公司比较少）
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “商业分析”——听到这个词，是否会觉得非常“高大上”？ 其实，它很接地气！ 本质上，商业分析就是“用数据分析方法，解决商业问题”。 国外有一个专业的名字就叫商业分析（Bueiness Analysis）；国内也有企业挂出来的岗位叫商业分析，有些岗位在招聘时会要求具备商业分析能力。 企业想获得商业成功，个人想实现创业梦想，都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。 商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能！ 商业分析也是数字化时代的基础能力！ 然
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
适宜人群：比较喜欢挑战，热爱技术，有较强钻研精神，在某一领域有深入的理解，性格比较内向。
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