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学Python,有哪些好网站?
Leet Code Leet Code是一个刷算法题的网站， 里面有多种语言可 选，题目分为简单、中等和困难三个级别，可以根据自己 的水平进行选择，想进大厂的话，这可能是必不可少的一关。
CodeCademy Codecademy 强调提高整体学习体验。它提供有关Python 编程语言的免费课程。它还提供了一个免费的代码编辑器，以便用户可以练习编写代码，以及一个与朋友和其他成员讨论问题的论坛。
学习Python一定要去的四大网站 Python.org Python官方网站，可以从这里下载、学习、使用Python。官方文档是最权威的学习资料。
Codecademy：Codecademy是一个免费的在线学习平台，提供Python编程课程，可以从基本语法开始学习。edX：edX是一个在线学习平台，提供大量的免费Python编程课程，包括基础和高级主题。
菜鸟教程 这个网站非常适合新手入门！从基础的语法开始，每篇都配有实例。W3school 这个网站的所有***都是永久免费的~实例比较丰富，内容也很全面，还有一些测验，可以用来检验自己是否真正学会了。
适合 Python 入门学习的5个网站 Python官方网站 最权威的 Python 教程。 菜鸟教程 Python 教程 基本入门级教程，还有一些简单的进阶教程。
请推荐几个比较优秀的Python开源项目,用来学习的?
learn-python3 这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识，然后讨论了面向对象编程，以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。
Pocoo 家出的都是精品，比如 Flask， Werkzeug， Jinja 2 ， Pygments， Sphinx 。Flask 号称微框架，0.1的代码才700来行（其中大部分都是注释） 而且代码写得很规范，非常适合学习。
Cubes：轻量级Python OLAP框架 Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。
github上有哪些开源的python机器学习
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。
TensorFlow：TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源库，由Google开发。GitHub上有许多关于TensorFlow的教程和示例代码。React：React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，由Facebook开发。
这位老哥表示，机器学习要用的随机***会影响最终的实验结果，那不如搞个增运加持吧。开源项目：***s：//github***/Spico1***/random-luck 这可真是「东海西海心理攸同，南学北学道术未裂」。
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。，并遵循 BSD 许可协议。
善用GitHub
在GitHub上写作非常简单，只需要一个GitHub账号，然后在GitHub上创建一个仓库，然后在仓库里创建一个Markdown文件，就可以开始写作了。
NcmDump，百度就有 另外也有软件版，支持批量解码 链接：***s：//pan.baidu***/s/1T-7ANHYCwYRc-QxrDFg3kg 提取码：***r6 Github 开源：***s：//github***/yoki123/ncmdump 善用 Github 和 Google。
着眼大局的[_a***_]写作理念。快速写完论文，一定要着眼大局。不要等到你读完所有的文件，所有的问题都清楚了，所有的细节都完美了才开始写作。善用互联网***。
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