python技能树(内测版)

时间: 2023-06-16 22:07:31 浏览: 57
以下是 Python 技能树的内测版: 1. 基础语法 - 常量与变量 - 数据类型 - 运算符 - 控制流程语句(if, for, while) - 函数与模块 - 异常处理 2. 面向对象编程 - 类与对象 - 继承与多态 - 封装与抽象 - 特殊方法与属性 - 装饰器 3. 数据结构与算法 - 列表、元组、字典 - 集合、堆、栈、队列 - 递归、排序、查找算法 - 动态规划、贪心算法 4. 网络编程 - TCP、UDP协议 - socket编程 - HTTP协议、爬虫 5. 数据库操作 - MySQL、SQLite、MongoDB - SQL语言 - 数据库连接、查询、更新 6. 并发编程 - 线程、进程、协程 - GIL、锁、信号量 - 多线程、多进程、多协程 7. Web开发 - Flask、Django框架 - HTML、CSS、JavaScript - RESTful API 注意:该技能树仅供参考,实际应用中可能会有所不同。
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python泰坦尼克号生存预测

泰坦尼克号生存预测是一个经典的机器学习项目,可以用来练习数据分析、特征工程和模型构建等技能。下面是一个简单的Python代码示例,用于进行泰坦尼克号生存预测: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取数据集 data = pd.read_csv('titanic.csv') # 数据预处理 data = data.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1) data = data.dropna() data['Sex'] = data['Sex'].apply(lambda x : 1 if x == 'male' else 0) # 特征选择 X = data.drop(['Survived'], axis=1) y = data['Survived'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) # 构建决策树模型 model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测并计算准确率 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) ``` 这段代码首先读取了一个名为`titanic.csv`的数据集,然后进行了数据预处理和特征选择,接着将数据集划分为训练集和测试集,并使用决策树模型进行训练和预测,最后计算了模型的准确率。

prometheus技能树

抱歉,我目前没有与Prometheus相关的技能树信息。但是,我可以告诉你一般软件工程或计算机科学领域常见的技能树,例如: 1. 编程语言:熟悉至少一种主流编程语言,如Python、Java、C++等。 2. 数据结构与算法:了解各种数据结构(如数组、链表、树等)和算法(如排序、查找等)的基本原理和使用。 3. 网络编程:掌握网络通信的基本概念和常用的网络协议,如TCP/IP、HTTP等。 4. 数据库:熟悉关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)和NoSQL数据库(如MongoDB、Redis)的使用和设计。 5. Web开发:掌握前端开发技术(如HTML、CSS、JavaScript)和后端开发框架(如Django、Flask)的使用。 6. 操作系统:了解操作系统的基本原理和常用命令,如Linux、Windows等。 7. 软件工程:了解软件开发的基本流程和常用的开发方法论,如敏捷开发、DevOps等。 8. 版本控制系统:熟悉使用Git等版本控制工具进行代码管理和团队协作。 9. 云计算和容器化:了解云计算平台(如AWS、Azure)和容器化技术(如Docker、Kubernetes)的基本原理和使用。 10. 软件测试:掌握软件测试的基本方法和工具,如单元测试、集成测试等。 当然,具体的技能树还会根据个人的兴趣和专业领域有所不同。希望以上信息对你有所帮助!如果你有其他问题,欢迎继续提问。

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