人工智能基础视频教程零基础入门课程第十二章人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。
第一章人工智能开发及远景引见（预科）第二章线性回归深入和代码实现第三章梯度下降和过拟合和归一化第四章逻辑回归详解和应用第五章分类器项目案例和神经网络算法第六章多分类、决策树分类、随机森林分类第七章分类评估、聚类第八章密度聚类、谱聚类第九章深度学习、TensorFlow安装和实现第十章TensorFlow深入、TensorBoard十一章DNN深度神经网络手写图片识别十二章TensorBoard可视化十三章卷积神经网络、CNN识别图片十四章卷积神经网络深入、AlexNet模型十五章Keras深度学习框架

零基础入门学习Python+全套源码课件-资源共享吧搜集整理

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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《算法零基础100讲(加强版)》.rar

韩顺平老师的又一Linux超级大作，课程旨在协助同学们从零基础开始，非常高效快速的完成Linux课程的学习。
由浅入深，快速的进阶Linux高手序列。
课程内容包括了Linux的快速入门学习，日志管理，用户管理，服务管理和网络管理等实战内容，让同学们从基础开始学习，有实战的参考和进阶，最后还安排有面试等职业指导的部分，非常适合初学阶段的同学们进阶参考。
├─01_001Linux_课程内容.mp4├─02_002Linux_应用领域.mp4├─03_003Linux_概述.mp4├─04_004Linux_Linux与Unix.mp4├─05_005Linux_vmware15_5安装.mp4├─06_006Linux_CentOS7_6安装.mp4├─07_007Linux_网络连接三种方式.mp4├─08_008Linux_虚拟机克隆.mp4├─09_009Linux_虚拟机快照.mp4├─100_100Linux_for循环.mp4├─101_101Linux_while循环.mp4├─102_102Linux_read获取

根据2021年《微信小程序超详细实战云开发》所编写，作者从教中学，与大多数同学一样属于零基础的小萌新，该书虽说是超详细，但也不过是于有较高小程序基础的开发者而言，作者结合微信开发文档与百度多方学习，一点点突破空白点，以比较基础、零碎的角度学习每个知识点，从问题出发学习。
目前文档笔记仍在持续更新，本着共同学习的目的，所有资源均为开源，github（https://github.com/1571859588/Typora/tree/master/%E5%B0%8F%E7%A8%8B%E5%BA%8F）上的链接会更新比较及时，b站（https://www.bilibili.com/video/BV1534y1n7eS?spm_id_from=333.999.0.0）也在同步更新教程。

开源官网：http://www.pyminer.com/index.html希望更多地人能参加到国产开源软件中去。
为什么要做这个项目？目的是什么？在当今，Python已然成为数据分析方面的优势语言，无论在国内还是国际，都是炙手可热。
但是新手学习Python往往会遇到诸如“学Python有什么用处”等等问题，较难将Python用在平日的工作和生活中。
同时，Python的环境配置较为困难，若初学者为零基础，那么开始Python的学习往往需要数小时才能搞定第一行代码的成功运行。
因而，PyMiner采用了“低代码、图形化”的思想，在界面上集成了科学计算的常用功能，相当于用图形化的方式来编写Python代码。
比如，点击“矩阵乘法”按钮，选择两个矩阵变量，就可以获得矩阵相乘的结果，无需编写任何代码。
同时，PyMiner也会在控制台显示出被执行的代码，只要将这段代码复制到你的脚本中，就能方便的运行你的程序。
我们还有更高的目标，就是壮大国产化工业软件队伍。
但我们目前只想脚踏实地，踏踏实实的服务于每一位Python使用者。
2020年6月6日开始，哈工大等中国高校被禁用MATLAB。

《Python数学实验与建模》以Python软件为基础,详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现,内容涉及高等数学、工程数学中的相关数学实验、数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析、MonteCarlo模拟、智能算法、时间序列分析、支持向量机、图像处理等内容,既有对算法数学原理的详述,又有案例和配套的Python程序.《Python数学实验与建模》含有Python快速入门基础,可以帮助Python零基础的读者快速掌握Python语言.但对于没有其他任何编程语言基础的读者,建议参考一些愈加具体的Python相关书籍.

jQueryMobile是目前*流行的跨平台移动开发框架，本书以实例驱动讲解的方式，让零基础的读者也能轻松掌握jQueryMobile下的应用开发。
本书分为4篇，*篇是移动开发入门篇，介绍了jQueryMobile、HTML5和移动开发的一些基础知识，以及如何搭建开发环境；
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本书内容详尽、实例丰富，是广大jQueryMobile初学者、跨平台移动开发人员必备的参考书，同时也适合作为高等院校和培训学校相关专业师生的教学参考书。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。