本课程面向零基础学员，系统讲解Python编程基础，并逐步引导至机器学习核心应用。课程从开发环境搭建开始，涵盖输入输出、流程控制、数据结构、函数等编程基础，结合Matplotlib进行数据可视化实战。随后引入Pandas进行数据处理与分析，最终通过手写数字识别和猫狗分类等项目，带领学员亲手构建并训练神经网络与卷积神经网络模型，完成从编程入门到机器学习实践的完整学习路径。

视频课程目录：
第1章 引言-准备开始
第2章 输入输出和流程控制
第3章 List和Tuple的操作
第4章 Functions（函数）
第5章 Matplotlib作图
第6章 硬盘文件数据作图
第7章 多维度查看数据（交叉表）
第8章 手把手体验机器学习
第9章 识别照片中的数字
第10章 用CNN提高识别率




课程详细目录：
├─{01}--第1章引言-准备开始
│ ├─{01}--1-1引言
│ │ [1.1.1]--引言.mp4
│ │
│ ├─{02}--1-2安装Python开发环境
│ │ [1.2.1]--安装Python开发环境.mp4
│ │
│ └─{03}--1-3练习-HelloWorld作业
│ #1.3.1#--练习-HelloWorld作业.pdf
│
├─{02}--第2章输入输出和流程控制
│ ├─{01}--2-1Python编程的基本套路
│ │ [2.1.1]--Python编程的基本套路.mp4
│ │
│ ├─{02}--2-2活动-编写温度转换程序
│ │ #2.2.1#--活动-编写温度转换程序.pdf
│ │
│ ├─{03}--2-3编写温度转换程序（一起动手编程序）
│ │ [2.3.1]--编写温度转换程序（一起动手编程序）.mp4
│ │
│ ├─{04}--2-4练习-输入姓名和年龄
│ │ #2.4.1#--作业练习-输入姓名和年龄.pdf
│ │
│ ├─{05}--2-5练习-判断奇偶数
│ │ #2.5.1#--练习-判断奇偶数.pdf
│ │
│ ├─{06}--2-6格式化输出
│ │ #2.6.1#--格式化输出.pdf
│ │
│ ├─{07}--2-7练习-检查密码字符串
│ │ #2.7.1#--练习-检查密码字符串.pdf
│ │
│ ├─{08}--2-8活动-为温度转换程序增加功能
│ │ #2.8.1#--活动-为温度转换程序增加功能.pdf
│ │
│ ├─{09}--2-9为温度转换程序增加功能
│ │ [2.9.1]--为温度转换程序增加功能.mp4
│ │
│ ├─{10}--2-10PyCharm字体和PEP8格式
│ │ [2.10.1]--PyCharm字体和PEP8格式.mp4
│ │
│ ├─{11}--2-11用PyCharm调试程序
│ │ [2.11.1]--用PyCharm调试程序.mp4
│ │
│ └─{12}--2-12了解：正则表达式检查字符串格式
│ [2.12.1]--了解：正则表达式检查字符串格式.mp4
│
├─{03}--第3章List和Tuple的操作
│ ├─{01}--3-1存放集合数据——列表、元组、字典
│ │ [3.1.1]--存放集合数据——列表、元组、字典.mp4
│ │
│ ├─{02}--3-2练习-创建列表
│ │ #3.2.1#--练习-创建列表.pdf
│ │
│ ├─{03}--3-3练习-Tuple
│ │ #3.3.1#--练习-Tuple.pdf
│ │
│ ├─{04}--3-4练习-Tuple和List存放数据
│ │ #3.4.1#--练习-Tuple和List存放数据.pdf
│ │
│ ├─{05}--3-5练习-过滤List
│ │ #3.5.1#--练习-过滤List.pdf
│ │
│ ├─{06}--3-6练习-两个List的交集
│ │ #3.6.1#--练习-两个List的交集.pdf
│ │
│ ├─{07}--3-7练习-ListComprehension
│ │ #3.7.1#--练习-ListComprehension.pdf
│ │
│ ├─{08}--3-8随机生成10个年龄
│ │ [3.8.1]--随机生成10个年龄.mp4
│ │
│ ├─{09}--3-9练习-随机生成List数据
│ │ #3.9.1#--练习-随机生成List数据.pdf
│ │
│ ├─{10}--3-10练习-多人猜数字游戏
│ │ #3.10.1#--练习-多人猜数字游戏.pdf
│ │
│ └─{11}--3-11猜数字游戏效果样例
│ [3.11.1]--猜数字游戏效果样例.mp4
│
├─{04}--第4章Functions（函数）
│ ├─{01}--4-1函数的作用
│ │ [4.1.1]--函数的作用.mp4
│ │
│ ├─{02}--4-2练习-旱季和雨季
│ │ #4.2.1#--练习-旱季和雨季.pdf
│ │
│ ├─{03}--4-3函数实现分段统计年龄
│ │ [4.3.1]--函数实现分段统计年龄.mp4
│ │
│ ├─{04}--4-4练习-编写旱季雨季函数
│ │ #4.4.1#--练习-编写旱季雨季函数.pdf
│ │
│ ├─{05}--4-5练习-取List的头和尾
│ │ #4.5.1#--练习-取List的头和尾.pdf
│ │
│ ├─{06}--4-6练习-消除List重复项
│ │ #4.6.1#--练习-消除List重复项.pdf
│ │
│ ├─{07}--4-7Argument(函数参数)
│ │ [4.7.1]--Argument(函数参数).mp4
│ │
│ ├─{08}--4-8List作为函数参数
│ │ [4.8.1]--List作为函数参数.mp4
│ │
│ ├─{09}--4-9Hangman猜字游戏
│ │ [4.9.1]--Hangman猜字游戏.mp4
│ │
│ ├─{10}--4-10练习-编写Hangman猜单词游戏
│ │ #4.10.1#--练习-编写Hangman猜单词游戏.pdf
│ │
│ ├─{11}--4-11Hangman游戏升级
│ │ [4.11.1]--Hangman游戏升级.mp4
│ │
│ ├─{12}--4-12练习-从文件读入词汇
│ │ #4.12.1#--练习-从文件读入词汇.pdf
│ │
│ ├─{13}--4-13清理词汇
│ │ [4.13.1]--清理词汇.mp4
│ │
│ ├─{14}--4-14去除换行符
│ │ [4.14.1]--去除换行符.mp4
│ │
│ ├─{15}--4-15练习-去除文件中不可用的词汇
│ │ #4.15.1#--练习-去除文件中不可用的词汇.pdf
│ │
│ ├─{16}--4-16Hangman的猜测
│ │ [4.16.1]--Hangman的猜测.mp4
│ │
│ └─{17}--4-17练习-编写辅助猜单词的程序
│ #4.17.1#--练习-编写辅助猜单词的程序.pdf
│
├─{05}--第5章Matplotlib作图
│ ├─{01}--5-1直方图
│ │ [5.1.1]--直方图.mp4
│ │
│ ├─{02}--5-2练习-第二次世界大战阵亡人数
│ │ #5.2.1#--练习-第二次世界大战阵亡人数.pdf
│ │
│ ├─{03}--5-3练习-首字母单词数BarChart
│ │ #5.3.1#--练习-首字母单词数BarChart.pdf
│ │
│ ├─{04}--5-4散点图（ScatterPlot）
│ │ [5.4.1]--散点图（ScatterPlot）.mp4
│ │
│ ├─{05}--5-5练习-绘制散点图
│ │ #5.5.1#--练习-绘制散点图.pdf
│ │
│ ├─{06}--5-6折线图（LinePlot）
│ │ [5.6.1]--折线图（LinePlot）.mp4
│ │
│ ├─{07}--5-7练习-折线图
│ │ #5.7.1#--练习-折线图.pdf
│ │
│ ├─{08}--5-8饼图（PieChart）
│ │ [5.8.1]--饼图（PieChart）.mp4
│ │
│ ├─{09}--5-9练习-绘制饼图
│ │ #5.9.1#--练习-绘制饼图.pdf
│ │
│ ├─{10}--5-10Histogram（条形分布图）
│ │ [5.10.1]--Histogram（条形分布图）.mp4
│ │
│ ├─{11}--5-11练习-Histogram看数据分布
│ │ #5.11.1#--练习-Histogram看数据分布.pdf
│ │
│ ├─{12}--5-12pandas读取csv格式数据
│ │ [5.12.1]--pandas读取csv格式数据.mp4
│ │
│ ├─{13}--5-13练习-绘制某日气温和PM值的散点图
│ │ #5.13.1#--练习-绘制某日气温和PM值的散点图.pdf
│ │
│ └─{14}--5-14了解更多-中文显示
│ [5.14.1]--了解更多-中文显示.mp4
│
├─{06}--第6章硬盘文件数据作图
│ ├─{01}--6-1练习-Histogram显示掷骰子的结果
│ │ #6.1.1#--练习-Histogram显示掷骰子的结果.pdf
│ │
│ ├─{02}--6-2用Histogram展示两个骰子之和
│ │ [6.2.1]--用Histogram展示两个骰子之和.mp4
│ │
│ ├─{03}--6-3文件数据统计
│ │ [6.3.1]--文件数据统计.mp4
│ │
│ ├─{04}--6-4练习-统计一个目录下的文件数量
│ │ #6.4.1#--练习-统计一个目录下的文件数量.pdf
│ │
│ ├─{05}--6-5按文件扩展名统计数量
│ │ [6.5.1]--按文件扩展名统计数量.mp4
│ │
│ ├─{06}--6-6练习-按文件扩展名统计文件数量
│ │ #6.6.1#--练习-按文件扩展名统计文件数量.pdf
│ │
│ ├─{07}--6-7用Matplotlib显示文件数量
│ │ [6.7.1]--用Matplotlib显示文件数量.mp4
│ │
│ ├─{08}--6-8练习-用BarChart和PieChart，按扩展名展示文
│ │ #6.8.1#--练习-用BarChart和PieChart，按扩展名展示文件数量.pdf
│ │
│ ├─{09}--6-9pandas统计文件数量
│ │ [6.9.1]--pandas统计文件数量.mp4
│ │
│ ├─{10}--6-10练习-用pandas的groupby统计文件数量
│ │ #6.10.1#--练习-用pandas的groupby统计文件数量.pdf
│ │
│ ├─{11}--6-11Matplotlib显示dataframe
│ │ [6.11.1]--Matplotlib显示dataframe.mp4
│ │
│ ├─{12}--6-12微项目-图形化呈现文件所占空间
│ │ [6.12.1]--微项目-图形化呈现文件所占空间.mp4
│ │
│ └─{13}--6-13项目-图形显示各类文件所占容量
│ #6.13.1#--项目-图形显示各类文件所占容量.pdf
│
├─{07}--第7章多维度查看数据（交叉表）
│ ├─{01}--7-1问题背景和数据集
│ │ [7.1.1]--问题背景和数据集.mp4
│ │
│ ├─{02}--7-2显示所有列
│ │ [7.2.1]--显示所有列.mp4
│ │
│ ├─{03}--7-3练习-加载数据集
│ │ #7.3.1#--练习-加载数据集.pdf
│ │
│ ├─{04}--7-4哪类客户消费更多？
│ │ [7.4.1]--哪类客户消费更多.mp4
│ │
│ ├─{05}--7-5练习-交叉表汇总账单数量
│ │ #7.5.1#--练习-交叉表汇总账单数量.pdf
│ │
│ ├─{06}--7-6多维数据作图
│ │ [7.6.1]--多维数据作图.mp4
│ │
│ ├─{07}--7-7练习-图形显示交叉表数据
│ │ #7.7.1#--练习-图形显示交叉表数据.pdf
│ │
│ ├─{08}--7-8项目1-小费一般多少比例？
│ │ [7.8.1]--项目1-小费一般多少比例？.mp4
│ │
│ ├─{09}--7-9sns.stripplot
│ │ [7.9.1]--sns.stripplot.mp4
│ │
│ ├─{10}--7-10项目-餐饮小费比例分析
│ │ #7.10.1#--项目-餐饮小费比例分析.pdf
│ │
│ ├─{11}--7-11项目2–Titanic（泰坦尼克号的灾难）
│ │ [7.11.1]--项目2–Titanic（泰坦尼克号的灾难）.mp4
│ │
│ ├─{12}--7-12项目-泰坦尼克乘客数据分析
│ │ #7.12.1#--项目-泰坦尼克乘客数据分析.pdf
│ │
│ └─{13}--7-13了解更多-读取SQLServer数据库
│ #7.13.1#--了解更多-读取SQLServer数据库.pdf
│
├─{08}--第8章手把手体验机器学习
│ ├─{01}--8-1怎样让机器自动学习——极简理论
│ │ [8.1.1]--怎样让机器自动学习——极简理论.mp4
│ │
│ ├─{02}--8-2动手体验神经元网络（玩玩看）
│ │ [8.2.1]--动手体验神经元网络（玩玩看）.mp4
│ │
│ ├─{03}--8-3构造神经元网络需要的软件工具
│ │ [8.3.1]--构造神经元网络需要的软件工具.mp4
│ │
│ ├─{04}--8-4安装Tensorflow
│ │ [8.4.1]--安装Tensorflow.mp4
│ │
│ ├─{05}--8-5构造神经元网络识别手写数字—准备数据
│ │ [8.5.1]--构造神经元网络识别手写数字—准备数据.mp4
│ │
│ ├─{06}--8-6构建神经元网络模型
│ │ [8.6.1]--构建神经元网络模型.mp4
│ │
│ ├─{07}--8-7训练神经元网络
│ │ [8.7.1]--训练神经元网络.mp4
│ │
│ └─{08}--8-8测试神经元网络模型
│ [8.8.1]--测试神经元网络模型.mp4
│
├─{09}--第9章识别照片中的数字
│ ├─{01}--9-1引言
│ │ [9.1.1]--引言.mp4
│ │
│ ├─{02}--9-2练习-用opencv打开图片
│ │ #9.2.1#--练习-用opencv打开图片.pdf
│ │
│ ├─{03}--9-3中心切割图片_CenterCrop
│ │ [9.3.1]--中心切割图片_CenterCro.mp4
│ │
│ ├─{04}--9-4练习-CenterCrop
│ │ #9.4.1#--练习-CenterCrop.pdf
│ │
│ ├─{05}--9-5进一步处理图片
│ │ [9.5.1]--进一步处理图片.mp4
│ │
│ ├─{06}--9-6练习-黑白翻转处理
│ │ #9.6.1#--练习-黑白翻转处理.pdf
│ │
│ ├─{07}--9-7训练MNIST分类模型（DNN全连接）
│ │ [9.7.1]--训练MNIST分类模型（DNN全连接）.mp4
│ │
│ ├─{08}--9-8练习-训练MNIST模型，避免过度拟合
│ │ #9.8.1#--练习-训练MNIST模型，避免过度拟合.pdf
│ │
│ ├─{09}--9-9识别手写数字
│ │ [9.9.1]--识别手写数字.mp4
│ │
│ └─{10}--9-10练习-用MNIST模型识别手写数字照片
│ #9.10.1#--练习-用MNIST模型识别手写数字照片.pdf
│
└─{10}--第10章用CNN提高识别率
├─{01}--10-1抓取图片特征
│ [10.1.1]--抓取图片特征.mp4
│
├─{02}--10-2练习-手动计算Convolution和MaxPoolin
│ #10.2.1#--练习-手动计算Convolution和MaxPooling.pdf
│
├─{03}--10-3构造CNN神经元网络
│ [10.3.1]--构造CNN神经元网络.mp4
│
├─{04}--10-4练习-构造CNN网络
│ #10.4.1#--练习-构造CNN网络.pdf
│
├─{05}--10-5加载训练数据_训练CNN模型
│ [10.5.1]--加载训练数据_训练CNN模型.mp4
│
├─{06}--10-6练习-训练CNN模型
│ #10.6.1#--练习-训练CNN模型.pdf
│
├─{07}--10-7了解-GPU提高训练速度
│ [10.7.1]--了解-GPU提高训练速度.mp4
│
├─{08}--10-8测试CNN模型
│ [10.8.1]--测试CNN模型.mp4
│
├─{09}--10-9练习-测试CNN模型
│ #10.9.1#--练习-测试CNN模型.pdf
│
└─{10}--10-10项目-CNN识别猫狗
[10.10.1]--项目-CNN识别猫狗.mp4