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学编程先从什么开始入门下载_c++和python先学哪个(2024年12月测评)

内容来源：特快SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

学编程先从什么开始入门

重拾Python，继续前行𐟚€ 一个月的时间没有继续学习Python了，原因有很多。首先，我正在准备学校的保研预推免考试。其次，十一假期我出去玩了半个月，放松了一下心情。再者，我又开始做实验、收集数据和评分。最后，也是最重要的原因，我看了“林粒粒呀”up主的视频后，不知道下一步该怎么走。其他视频感觉太重复了，而且没有一个明确的目标去学习。甚至有一段时间，我还想学另一种语言。我的朋友们建议我，先深入了解一种语言，然后再结合这种语言去深入探究。所以，当我在视频里找不到方向时，我开始看书了。我选择了《Python编程：从入门到实践》这本书。虽然某宝上说这本书是给up主的配套视频教程，但这本书还是补充了一些视频里没有提到的细节。比如，我在视频里没看到插入列表和使用pop方法删除列表元素的方法，而书中却有详细的解释。当然，视频里也有一些书中没有的内容。记不住、学不会就再学一遍！这是我对自己的要求。学习是一个不断重复和探索的过程，没有什么捷径可走。加油！𐟒ꀀ

学长教你：机器学习入门必知的那些事儿 ❤️ 两年前，我也刚入门机器学习，那时的我完全被数学的魅力所吸引。经过这两年的学习和探索，我深刻体会到数学、统计学和计算机的结合是如此强大。今天，我想和大家分享一些入门机器学习时需要注意的事项。前置要求 𐟓š 首先，你得有一些基础：概率统计：必须得懂什么是频率派和贝叶斯派，最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计、大数定律、中心极限定律、伯努利分布、高斯分布、噪声，还有梯度的向后传播（优化）和损失函数。这些概念一定要吃透，否则理解机器学习会非常困难。线性代数：矩阵、向量这些都得会。编程：任何编程语言都行，但Python是最佳选择。基础数学：微分、积分这些也得掌握。工科生们，如果你们在大一大二已经学过这些基础课程，那大三就可以开始入门机器学习了！从分类算法开始 𐟎𘀥𜀥狯𜌥碌奅ˆ从分类算法入手：用最大似然估计和最大后验估计来解决扔硬币的问题。这个必须做！学习KNN算法。学习朴素贝叶斯算法。线性回归算法 𐟓ˆ 接下来，可以开始学习线性回归算法。基本概念 𐟌 当你对分类和回归算法有了初步理解后，就可以开始学习一些基本概念了：特征和特征的空间转化。模型的方差和偏差。泛化误差。如何减小泛化误差。验证集。交叉验证。数据清洗（归一化、标准化）。集成学习。其他算法 𐟓š 还有一些重要的算法：监督学习和非监督学习。逻辑回归。 SVM。决策树。随机森林。 K-means聚类。 GMM聚类。 PCA。神经网络（非常重要）。 Adaboosting。 Bagging。学习建议 𐟒ኦ悧Ž‡统计数学什么的，没有必要单独去学，在学习机器学习的时候，会帮助你回忆的。完整地跟着视频学，强烈推荐Andrew吴恩达的课程（英文），讲得很详细，很容易理解。一定要手推公式，理解背后的数学含义。相信我，这对你的理解非常有帮助！每个算法都用Python实现一遍，做一个实战项目。记好笔记，经常复习！结语 𐟌Ÿ 希望大家都能加油，机器学习的世界是广阔的，只要你愿意探索，你会发现无尽的乐趣和挑战！

程序员入门指南：从零开始到实战项目嘿，想成为程序员的小伙伴们！首先，我要告诉你们，编程的世界真的很大，大到你可能会有点懵逼。前端开发、后端开发、移动开发、云计算、数据处理、智能硬件、物联网、虚拟现实……光是这些方向就够你挑花眼了，更别提还有几十种编程语言等着你去学。所以，我的建议是，先别急着动手，先花点时间搞清楚自己到底对什么感兴趣，然后再结合市场前景选一个方向。选定方向后，再选一门语言，然后一头扎进去，别回头。优化你的学习方式 𐟓 大多数人都没有过目不忘的本领，学的东西也不一定能马上掌握。所以，做好笔记是关键。每次学到新的知识点，都要记下来。别小看这些笔记，它们会成为你以后复习和解决问题的宝贵资源。如果你在自学过程中遇到困难，可以加入一些学习社区，比如我们的C++学习圈，这样可以节省很多时间，减少很多难题。多看官方文档和外文资料 𐟌 互联网行业更新换代很快，编程语言也在不断更新功能和修复Bug。所以，查看官方文档是最快的方法。别老是搜那些过时的资料，官方文档才是最靠谱的。动手做项目 𐟒𛊊学习编程的最终目的是用所学知识做出有实际功能的项目。刚开始能力不足没关系，先从简单的功能模块做起，一步一步来。遇到不会的地方就上网查，现在互联网这么发达，获取资源也很方便。自学过程中的一些注意事项 𐟓š 构建大的知识框架体系：别太在意细节。中国的应试教育让我们习惯了啃细节，但在自学中这可不是什么好习惯。比如遇到一个函数时，非要把它的参数和返回值都搞清楚才罢休。其实，先掌握大框架，细节慢慢补就好。先学重要的知识点：时间有限，别浪费时间在那些不重要的知识点上。遇到难懂的地方可以先跳过去，等哪天用到的时候再来研究。比如我在学正则表达式和Linux系统时，都是因为要用到了才去学，结果发现学起来还挺有意思的。善于查资料：互联网就是最好的老师。遇到问题先百度，至少能解决你98%的问题。因为你遇到的问题别人也可能遇到过，除非你已经到了高处不胜寒的境界。希望这些小建议能帮到你们，祝大家早日成为编程高手！𐟚€

Python入门指南：少走弯路的实用建议尽管已经上岸两三年了，但每次看到萌新们在编程上遇到的困难，我仍然觉得编程真的很难，尤其是刚开始的时候。如果当初我能早点知道这些，那能省下多少时间和精力啊！当初学Python的时候，我真是太老实了，吃了不少苦，走了很多弯路。因为自己淋过雨，所以也想为大家撑把伞☔。以下是我总结的一些经验，希望能帮到你们，少走弯路。 Python能做什么？𐟤” 爬虫：几年前，深度学习还没火起来的时候，Python和爬虫是分不开的。因为Python写爬虫真的很方便。数据分析：Python有很多数据分析库，比如Pandas几乎是必备的，还有matplotlib可视化绘图工具等。算法：Python最直接的应用就是算法开发，它对算法开发非常友好，而且实现起来非常快。怎么学Python？𐟓š 别急着找课程或书：先把运行环境搭好，从官网下载Pycharm，先把“Print("hello world")”这条代码跑通再说。运行代码的软件：Pycharm就可以，虽然有人推荐JuPyter notebook，它的交互性更强，但我觉得不太适合初学者。还有Anaconda，主要是包管理，比较臃肿，初学者可以不安。多写代码：自学过程中一定要多写代码！照例子打一遍再运行，效果和直接复制是不一样的。遇到问题找答案：运行中如果遇到报错，去CSDN、stackoverflow找答案，一般都能找到。提前规划学习路线：思维导图中的基础部分都要学，但高阶部分选定一个方向学就好。刷题和找例子：一边学，一边多去leetcode刷题，多在github上找例子运行，反复修改例子看它会跑出什么结果，这样进步很快。学习Python的网站𐟌 菜鸟教程：Python基础教程 GitHub：代码开源平台，能找到很多项目 StackOverflow：编程类问题总能在这找到答案 Kaggle：数据分析、深度学习练手 LeetCode：用来刷题希望这些简单的入门介绍对你们有帮助！有什么疑惑也可以问我哦𐟘Š

21天Python自学攻略：从零到实战 𐟑颀𐟒𛤽œ为一个从前端转行到Python的程序员，我在学习Python的过程中积累了很多经验。毫不夸张地说，这篇文章绝对是干货满满！ 𐟓š了解Python的用途 Python的应用范围非常广泛，包括爬虫、数据分析、Web开发、算法、自然语言处理、计算机视觉和人工智能等。 𐟤”为什么要学Python？我转行的原因是因为想提升自己的收入。目前我的税前年薪是30万，目标是达到50万以上。在你开始学习Python之前，可以先收集一些资料，找一些大佬带你入门，这样可以少走很多弯路。 𐟓–学习书籍推荐零基础入门：《Python编程：入门到实践》进阶：《Python编程快速上手》 𐟗𚯸Python学习路线图这是我自己整理的学习路线图，可以帮助大家快速入门Python。这只是基础部分，后面还有8个阶段，让你能够找到一份不错的工作。希望这些信息对你有帮助，祝你学习顺利！

大二学生编程学习心得分享 𐟓š 最近有不少同学问我，怎么开始学习编程的。作为一个大二的学生，我觉得有必要分享一下我的一些心得，希望能对大家有所帮助。当然，也希望各位大佬能给我一些指导。从C语言和Python开始 𐟌 我的编程入门语言是C语言和Python。因为我是在澳洲的大学读书，所以一开始接触的是C语言，教材是全英文的。说实话，刚开始听老师讲课真的是一种煎熬，因为他讲得实在太烂了。于是，我决定放弃听课，开始自学。自学的方法 𐟓– 我的自学方法主要是依靠教材、Bilibili和YouTube。教材是第一位的，毕竟考试题目都是围绕教材出的。我用的是有道翻译截图翻译，一点点地看。重要的是记住专业名词，不然考试会看不懂。如果你像我一样英语不太好，可以先用中文教材学习，然后再读英文教材，把名词一一对应起来。 Bilibili和YouTube则是用来补充和扩展知识的。这两个平台上有很多视频，我会针对某个不会的知识点去听讲解视频，而不是长篇大论的教程。非计算机专业的注意事项 𐟒𛊊作为非计算机科学专业的学生，搞懂语法和基本逻辑就差不多了。如果你是计算机科学专业的，建议多做练习，可以参考菜鸟教程的C语言100题和LeetCode。 Java的学习建议 𐟚늊这个学期在学习数据结构时，我接触到了Java。不过，我不建议非计算机科学专业的同学去学习Java，因为它的泛用性实在不太好。当然，计算机科学专业的同学们也不推荐Java，毕竟Java已经被很多人吐槽了。希望这些心得能对你们有所帮助，如果有任何问题，欢迎随时交流！

5本书，从零掌握JS！如果你刚开始学习JavaScript，别担心，这里有5本书从基础到高级，帮你逐步掌握这门语言。𐟓š 𐟌𑠧쬤𘀩˜𖦮𕯼šJavaScript基础教程、JavaScript DOM编程艺术首先，你需要了解JavaScript的基础语法。阅读《JavaScript基础教程》是个不错的选择，它会让你对JavaScript有个基本的认识。接着，挑战一下《JavaScript DOM编程艺术》，这本书围绕一个网页效果例子展开，跟着敲一遍代码，你会发现其实你也能做出酷炫的网页效果，这会给你的学习带来成就感。 𐟚€ 第二阶段：ECMAScript 6入门现在，你已经掌握了JavaScript的基础，接下来是时候了解ECMAScript 6（ES6）了。这是现代项目中最常用的技术，能大大提高你的开发效率和质量。推荐阅读阮一峰的《ECMAScript 6入门》，这本书会让你迅速掌握ES6的核心概念。 𐟌 第三阶段：JavaScript高级程序设计、JavaScript设计模式这两本书是重量级的经典之作，能让你的JavaScript技术更上一层楼。虽然我现在才刚开始看这两本书，但它们确实是我工作中的宝贵财富。 𐟒ᠤ𘀤𚛥🠥‘Š和建议：初学者不要急于求成，先从简单的代码开始，逐步提高难度。不要只看速成视频，系统的学习才能让你更扎实。学习是一个长期的过程，不要想着一两个月就能成为大牛。 ❤️ 最后，让我们一起学习，一起进步！

生信分析入门指南：从零开始到实战生信分析的入门其实并没有想象中那么难，只要你愿意花时间和努力。下面我从几个方面给大家分享一下如何从零开始学习生信分析。编程基础 𐟒𛊩斥…ˆ，编程是生信分析的基础。你需要掌握R和Python这两种语言。可以先从基础开始，学习数据操作和可视化。比如，用R语言的ggplot2进行数据可视化，或者用Python的pandas进行数据处理。这些工具会让你在后续的分析中事半功倍。统计学基础 𐟓Š 生信分析离不开统计学。你需要理解一些基本概念，比如均值、标准差、t检验、线性回归等。这些知识会帮助你更好地理解数据分析的方法和原理。生物学基础 𐟌𑊧”Ÿ信分析的本质是利用生物学的数据来提取信息。因此，你需要掌握一些基础的生物学知识，尤其是基因组学、转录组学和蛋白质组学的相关概念。了解DNA、RNA、蛋白质的功能和它们的相互作用是理解生信分析的前提。工具和软件 𐟛 ️ 生信分析有很多专用的工具和软件，比如Seurat、DESeq2、GSEA等。你可以从一些简单的数据集入手，尝试使用这些工具进行分析，积累实际操作经验。数据库的使用 𐟌 学会如何使用常见的生物数据库，如GEO、TCGA、ENSEMBL等，从中获取数据并进行分析。这些数据库是生信分析的重要资源。实战练习 ⚙️ 最后，实战练习是必不可少的。可以找一些公开的数据集进行练习，例如从GEO或TCGA下载数据，尝试使用不同的生信工具进行分析。通过实际操作，你会更好地理解整个流程。生信分析的学习需要时间和耐心，从基础逐步积累，通过不断实践，掌握各种分析技术和工具。希望这篇文章能帮到你，祝你早日成为生信分析的高手！

研三学长分享FPGA入门与进阶心得嘿，学弟学妹们，大家好！我是你们的前辈，一个正在研三奋斗的学长。今天我想和大家分享一些关于FPGA入门和进阶的小经验，希望能帮到你们。入门阶段：从基础到实践 𐟚€ 首先，如果你是刚开始接触FPGA，建议从基础入手。比如，你可以先学习一些基础的Verilog编程知识，了解FPGA的基本结构和原理。这个过程可能会有点枯燥，但千万不要放弃哦！因为只有掌握了这些基础，你才能在后续的进阶阶段游刃有余。进阶阶段：专攻方向与优化技巧 𐟚€ 当你对FPGA有了基础了解后，就可以开始进阶了。这里有几个小建议：根据你自己的研究方向来设计Verilog模块。比如，如果你是做信号处理的，可以尝试自己编写FIR滤波器、CIC抽取滤波器和CORDIC算法模块等。考虑优化设计方法。从时序、功耗和面积三个角度出发，思考如何进行时序优化、降低功耗和平衡面积。推荐书籍：理论与实践的结合 𐟓š 在这一阶段，我强烈推荐几本书籍，这些书都是我自己看过的，觉得非常不错：《高级FPGA设计结构、实现和优化》《时序约束与分析》《Verilog高级数字系统设计技术与实例分析》《硬件架构的艺术》准备秋招：简历与面试技巧 𐟓ˆ 如果你正在准备秋招，那就要注意写简历、看面经、整理八股文和梳理自己的项目经验了。这个时候，你可以看看我整理的一些八股资料，包括《AXI灵魂20问》、《AHB高频30问》、《FPGA面试八股97道》和《手撕代码经典8道及源码》。这些资料都会分享在我的知识星球上，欢迎大家加入一起学习！希望这些建议能帮到你们，祝大家在FPGA的道路上越走越远！如果有任何问题，随时联系我哦！

深度学习入门指南：从零开始到实战作为一个研一新生，刚开始接触深度学习可能会有点迷茫。别担心，我来给你捋一捋，让你快速入门深度学习！首先，你得搞清楚几件事：数学基础 𐟓š 编程的本质还是数学。线性代数、微积分、概率论这些都得搞定。数学基础不扎实，后面的路会很难走。 Python基础+数据科学入门 𐟒𛊐ython是编程的基础，强烈推荐《Python从入门到实践》这本书。这本书从零开始教你Python编程，包括matplotlib、NumPy等强大库的使用，还有列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容。理论学完后，还有三个项目实战练习，包括简单的2D游戏开发、数据交互式信息图生成和Web应用创建。机器学习 𐟤– 机器学习是深度学习的基础。可以先看看吴恩达老师的《机器学习》课程，配合课后作业练习巩固。然后再看看《机器学习》这本书，详细到每一步算法推导。如果觉得还不够，可以再看看李航老师的《统计学习方法》，对初学者非常友好。参加Kaggle比赛 𐟏† 参加比赛能让你把理论知识应用到实践中去。做一个完整的项目，用Python建立机器学习模型，进行数据挖掘与分析。打比赛还能了解最新的技术和算法，为论文积累数据和灵感。深度学习 𐟌 经过前期的铺垫，现在可以开始学习深度学习了。李沐老师的《动手学深度学习》系列课程是个不错的选择，从深度学习基础到卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、优化算法、高性能计算等方面都有详细讲解。当然，霹雳吧啦Wz、李宏毅等的课程也可以看看，选择适合自己的节奏。综述和论文 𐟓ƒ 按照研究方向，看看对应的综述文章，选择最经典的几篇。主要是为了确立你的研究方向。然后要阅读50-100篇顶刊顶会论文！找一些比较新的论文，先看摘要，找出与你研究方向一致的，研究其中的创新点，在阅读中产生新的idea。希望这些建议能帮到你，祝你早日成为深度学习大师！𐟚€

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