mysql查詢語句隨機，學習完Python從入門到實踐這本書后？

首先謝謝邀請，關于進階可以看一些方向性書籍python之所以火是因為人工智能的發展，個人整理學習經驗僅供參考！

感覺有本書你學的差不多了就基本具備了一名合格的python編程工程師,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。

第 1章 從數學建模到人工智能

1.1 數學建模1.1.1 數學建模與人工智能1.1.2 數學建模中的常見問題1.2 人工智能下的數學1.2.1 統計量1.2.2 矩陣概念及運算1.2.3 概率論與數理統計1.2.4 高等數學——導數、微分、不定積分、定積分第2章 Python快速入門2.1 安裝Python2.1.1 Python安裝步驟2.1.2 IDE的選擇2.2 Python基本操作2.2.1 第 一個小程序2.2.2 注釋與格式化輸出2.2.3 列表、元組、字典2.2.4 條件語句與循環語句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高級操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科學計算庫NumPy3.1 NumPy簡介與安裝3.1.1 NumPy簡介3.1.2 NumPy安裝3.2 基本操作3.2.1 初識NumPy3.2.2 NumPy數組類型3.2.3 NumPy創建數組3.2.4 索引與切片3.2.5 矩陣合并與分割3.2.6 矩陣運算與線性代數3.2.7 NumPy的廣播機制3.2.8 NumPy統計函數3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy數據的保存第4章 常用科學計算模塊快速入門4.1 Pandas科學計算庫4.1.1 初識Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可視化圖庫4.2.1 初識Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib繪圖案例4.3 SciPy科學計算庫4.3.1 初識SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy圖像處理案例第5章 Python網絡爬蟲5.1 爬蟲基礎5.1.1 初識爬蟲5.1.2 網絡爬蟲的算法5.2 爬蟲入門實戰5.2.1 調用API5.2.2 爬蟲實戰5.3 爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1 多進程5.3.2 多線程5.3.3 協程5.3.4 小結第6章 Python數據存儲6.1 關系型數據庫MySQL6.1.1 初識MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初識NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小結6.3.1 數據庫基本理論6.3.2 數據庫結合6.3.3 結束語第7章 Python數據分析7.1 數據獲取7.1.1 從鍵盤獲取數據7.1.2 文件的讀取與寫入7.1.3 Pandas讀寫操作7.2 數據分析案例7.2.1 普查數據統計分析案例7.2.2 小結第8章 自然語言處理8.1 Jieba分詞基礎8.1.1 Jieba中文分詞8.1.2 Jieba分詞的3種模式8.1.3 標注詞性與添加定義詞8.2 關鍵詞提取8.2.1 TF-IDF關鍵詞提取8.2.2 TextRank關鍵詞提取8.3 word2vec介紹8.3.1 word2vec基礎原理簡介8.3.2 word2vec訓練模型8.3.3 基于gensim的word2vec實戰第9章 從回歸分析到算法基礎9.1 回歸分析簡介9.1.1 “回歸”一詞的來源9.1.2 回歸與相關9.1.3 回歸模型的劃分與應用9.2 線性回歸分析實戰9.2.1 線性回歸的建立與求解9.2.2 Python求解回歸模型案例9.2.3 檢驗、預測與控制第10章 從K-Means聚類看算法調參10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means簡介10.1.2 目標函數10.1.3 算法流程10.1.4 算法優缺點分析10.2 K-Means實戰第11章 從決策樹看算法升級11.1 決策樹基本簡介11.2 經典算法介紹11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系數11.2.5 小結11.3 決策樹實戰11.3.1 決策樹回歸11.3.2 決策樹的分類第12章 從樸素貝葉斯看算法多變 19312.1 樸素貝葉斯簡介12.1.1 認識樸素貝葉斯12.1.2 樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3 樸素貝葉斯算法的優缺點12.2 3種樸素貝葉斯實戰第13章 從推薦系統看算法場景13.1 推薦系統簡介13.1.1 推薦系統的發展13.1.2 協同過濾13.2 基于文本的推薦13.2.1 標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2 小結第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅14.1 初識TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安裝TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念與原理14.2 TensorFlow數據結構14.2.1 階14.2.2 形狀14.2.3 數據類型14.3 生成數據十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成隨機數14.4 TensorFlow實戰

希望對你有幫助?。?！

貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！??！