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11- python教程 ，包括：python基础、numpy、scipy、python进阶、matplotlib、OOP、tensorflow、keras、pandas、 NLP analysis.
11+ Python教程 ，包括：Python基础，Python高级特性，面向对象编程，多线程，Web开发，数据库，数据科学， NLP，CV，深度学习库使用教程。
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@@ -30,18 +30,18 @@ python教程，包括：python基础、numpy、scipy、python进阶、matplotlib
3030| ** 目录** | ** 主题** | 简要说明 |
3131| --------------------- | -------------------------------------------- | ---------------------------- |
3232| [ 01_base] ( 01_base ) | Python基础 | 提供了数据类型、字符串、list、条件判断、循环的使用例子。 |
33- | 02_advanced | Python高级特性 | 提供了切片、迭代、生成器、迭代器的使用例子。 |
34- | 03_oop | 面向对象编程 | 提供了多重继承、定制类、枚举类、设计模式的使用例子。 |
35- | 04_thread | 多线程 | 提供了多线程、多进程的例子。 |
36- | 05_web | Web开发 | 提供了Web框架、模板、Web API的使用例子。 |
37- | 06_database | 数据库 | 提供数据库（包括SQLite、MySQL、SQLAlchemy）使用例子。 |
38- | 07_data_science | 数据科学 | 提供了几个常用数据科学库（numpy、scipy、scikit-learn、pandas）的使用例子。 |
39- | 08_nlp | 自然语言处理任务 | 提供了NLP任务的模型使用的例子。 |
40- | 09_deep_learning | 深度学习库 | 提供了常用深度模型库（TensorFlow、PyTorch）的使用例子。|
41- | 10_cv | 计算机视觉任务 | 提供了CV任务的使用例子。|
42- | 11_speech | 语音识别任务 | 提供了语音识别任务的使用例子。|
43- | 12_spider | 爬虫 | 提供了爬虫的实现例子。|
44- | 13_tool | 实用工具 | 提供了常用的实用工具，包括文件解析、微信机器人、统计脚本等例子。|
33+ | [ 02_advanced] ( 02_advanced ) | Python高级特性 | 提供了切片、迭代、生成器、迭代器的使用例子。 |
34+ | [ 03_oop] ( 03_oop ) | 面向对象编程 | 提供了多重继承、定制类、枚举类、设计模式的使用例子。 |
35+ | [ 04_thread] ( 04_thread ) | 多线程 | 提供了多线程、多进程的例子。 |
36+ | [ 05_web] ( 05_web ) | Web开发 | 提供了Web框架、模板、Web API的使用例子。 |
37+ | [ 06_database] ( 06_database ) | 数据库 | 提供数据库（包括SQLite、MySQL、SQLAlchemy）使用例子。 |
38+ | [ 07_data_science] ( 07_data_science ) | 数据科学 | 提供了几个常用数据科学库（numpy、scipy、scikit-learn、pandas）的使用例子。 |
39+ | [ 08_nlp] ( 08_nlp ) | 自然语言处理任务 | 提供了NLP任务的模型使用的例子。 |
40+ | [ 09_deep_learning] ( 09_deep_learning ) | 深度学习库 | 提供了常用深度模型库（TensorFlow、PyTorch）的使用例子。|
41+ | [ 10_cv] ( 10_cv ) | 计算机视觉任务 | 提供了CV任务的使用例子。|
42+ | [ 11_speech] ( 11_speech ) | 语音识别任务 | 提供了语音识别任务的使用例子。|
43+ | [ 12_spider] ( 12_spider ) | 爬虫 | 提供了爬虫的实现例子。|
44+ | [ 13_tool] ( 13_tool ) | 实用工具 | 提供了常用的实用工具，包括文件解析、微信机器人、统计脚本等例子。|
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@@ -65,26 +65,17 @@ python教程，包括：python基础、numpy、scipy、python进阶、matplotlib
6565 * 12rnn_num_add: RNN网络学习三位数以内的加法运算
6666 * 13rnn_num_multiplication: RNN网络学习三位数以内的乘法运算
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68- #### xgboost
69- 文本特征分类
70-
71- [ lr.py] ( lr.py )
72- lr 文本分类
73-
74- [ xgb.py] ( xgb.py )
75- xgboost 文本分类
76-
77-
78- [ xgb_lr.py] ( xgb_lr.py )
79- xgboost 提取特征之间的关系，再用lr文本分类
8068
8169# Get Started
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83-
71+ 教程代码大多数为notebook书写，如下所示：
8472![ notebook] ( ./docs/imgs/readme_img.png )
85- <img src =" docs/imgs/readme_img.png " width =" 500 " />
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74+ 方便大家使用jupyter打开学习。
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76+ 1 . 终端使用pip安装jupyter: pip install jupyter notebook
77+ 2 . 执行：``` cd python-tutorial; jupyter-notebook ```
78+ 3 . 在浏览器中打开jupyter-notebook提示的url即可使用
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8980# Contact
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