极度舒适的新手入门课程，面向完全没有编程基础的同学。你将在一下午入门 Linux、Python 基础和Github 常用命令，为未来的编程大楼打下稳固的基础。

机器学习开放基础课程是实验楼经由 Open Machine Learning Course 授权并制作的机器学习免费基础实战课。主要讲解机器学习常用的分类算法和回归算法，以及常用的数据预处理技巧。

本课程主要讲解了 Python 的 Django 框架的基础知识。通过学习本课程，可以熟悉 Django 框架的组成结构，并能在学习过程中了解 Django 的强大功能。

知识图谱（Knowledge Graph）是一门前沿的交叉学科，用于将人类社会的海量知识结构化，并提供一个可理解，可解释的一个模型。本训练营将以《射雕三部曲》为例，从 0 构建起一个可以实际应用的知识图谱，在课程中你将学习 Neo4j 数据库的使用和知识图谱的构建。

上个世纪 90 年代随着万维网的兴起，网络编程也开始逐渐发展。本课程将介绍如何使用 Socket 创建 TCP 客户端、协程原理、Linux 系统中的五种 I/O 模型、select/poll/epoll 实现 I/O 复用，以及基于 Socket 创建同步阻塞、多线程、异步程序爬取网络图片，后半部分学习异步事件库 pyuv 以及协程框架 greenlet 和 gevent 实现异步爬虫。

简明易懂的 Python3 课程，不仅适用于那些有其它语言基础的同学，对没有编程经验的同学也非常友好。本课程不仅讲解了 Python3 基础知识，还介绍了 PEP8、Virtualenv、测试、项目结构以及 Flask 相关内容

本课程是《深度学习原理与 PyTorch 实战》书籍的配套实践内容。《深度学习原理与 PyTorch 实战》是一本系统介绍深度学习及开源框架 PyTorch 的入门书，全书注重实战，讲解了卷积神经网络，循环神经网络，计算机视觉，迁移学习，自然语言处理等相关知识。

TensorFlow 是由谷歌在 2015 年 11 月发布的深度学习开源工具，我们可以用它来快速构建深度神经网络，并训练深度学习模型。2019 年，TensorFlow 正式推出了 2.0 版本，也意味着 TensorFlow 从 1.x 正式过度到 2.x 时代。

自然语言处理是指对人们平时日常使用的交流语言进行处理的一项技术。自然语言处理经过多年的发展，现今可以划分为两部分内容，即：自然语言的理解和自然语言的生成。本次实验将以文本分类为目标，介绍自然语言处理相关的基础操作和应用。学习完本课程后，建议继续学习：https://www.lanqiao.cn/courses/1329

从零开始实现一个完整的问答社区项目，包含用户评论、点赞、回复、签到，收藏、加精、置顶、搜索，登录注册和邮件激活、密码找回等功能。本课程主要使用 Flask 完成问答社区项目，适合对 Web 开发有一定基础，想进一步加强理解与运用的同学。

Pandas 是基于 NumPy 的数据处理工具，其提供了高效操作大型数据集所需的函数和方法，是数据分析中必不可少的模块。Pandas 百题大冲关共有 100 道练习题，不仅可以学习 Pandas 的使用，也是复习 Pandas 的必备宝典。

这篇课程为大家提供一种管理服务器在 1000 台以内的自动化运维方案，主要实现自动化运维方案里的集中化管理的核心部分；可以为运维工作的同学提供一种解决日常工作中批量处理服务器维护性工作的方案，为从事自动化运维开发的同学提供一种自动化运维的实现思路。

Flappy bird 是一款 2014 年 2 月突然爆红的趣味小游戏，玩家通过点击屏幕来控制一只小鸟飞行，并避开沿途高低不平的管子。本训练营通过学习使用纯人工操作，传统计算机视觉，深度学习这三种不同的方式来玩转 pygame 版的 flappy bird 游戏。让用户掌握 python 的基本操作，图像基本操作和深度学习相关知识。

本课程主要讲解利用 Pandas 对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。同样，Pandas 已经被证明为是非常强大的用于处理时间序列数据的工具。重点介绍所有 Pandas 在时间序列数据上的处理方法。

本课程将通过理解一个操作类似于 Redis，存储理念来自于 CouchDB 的键值数据库的源代码来学习如何做数据库的数据存储，体会使用不可变数据结构的优点。

本课程从安装开始，到工作中常用的Selenium语法如元素定位、切换窗口、iframe的定位、手写xpath等，并结合unittest，SMTP发送邮件等使整个项目形成框架，让大家快速入门Selenium，成为自动化测试的一员。

TensorFlow 是 Google 开发的一款深度学习框架。本次课程中，我们将了解并学会使用 TensorFlow，然后利用其构建一个基础的神经网络，最后再训练用于手写字符识别的卷积神经网络。

课程基于《釜山行》剧本，使用 Python 编写代码分析文本中人物的共现关系，完成对人物关系提取，并利用 Gephi 软件对提取的人物关系绘制人物关系图。

使用 Django 打造一个完整成熟的社区项目，实现了用户注册、讨论发布，讨论回复，站内搜索等主要功能。让用户能够熟悉 Django 开发 Web 项目的基础流程，并可以在此项目的基础上进行自定义修改后，直接进行部署上线。

在本训练营中，我们将学习怎么样使用 Python 进行数据分析。课程将从数据分析基础开始，一步步深入讲解。从 Python 的基础用法到数据分析的各种算法，并结合各种实例，讲解数据分析过程中的方方面面。挑战参考答案：https://www.shiyanlou.com/questions/61129/