《你知道的人工智能，你不知道的python》（万门课程）

课程内容：

1.1 人工智能方面的应用

1.2 人工智能背后的技术

1.3 python作为编程语言的优势（一）

1.4 python作为编程语言的优势（一）

1.5 python职业方向

1.6 python实战（一）

1.7 python实战（一）

 

笔记：

AI在生活中有很广泛的应用，比如：支付宝的刷脸支付，购物推荐，语音识别等等。AI是CS的一个分支，机器学习是其重要的技术。

机器学习包含着深度学习，其中神经网络与普通机器学习相比，极大地解放了程序员的工作。（莫名的想到解放生产力）

python有很多成熟的、功能很强大的第三方库，如下：

　　web开发：Django,tornado,flask

　　数据库：pymongo,pymysql

　　爬虫：requests,seleninm,scrapy,beautifulsoup

　　图形界面开发：pyqt,thinter

　　科学计算框架：numpy,scipy,pandas,matplotlib

　　机器学习：scikit_learn,nltk,tensorflow,keras

推荐的学习社区：stack overflow,github

职业方向（划重点）

　　web开发：主要是后台的开发，开发效率很高

　　人工智能：python在人工智能方面的作用越来越重要

　　数据分析：

　　Linux运维：很多服务器都是Linux系统的

　　爬虫工程师：时间短，代码量少

　　自动化测试：找bug，用爬虫访问接口，去找自己想要的数据，虽然没听懂啥意思。

 python实战...emmmmm....

这课有点坑啊

讲课的大佬说给你们演示一下爬虫什么的，然后就自己写了个程序，字小的都看不清，再然后大佬跑出结果，就差咸鱼喊666了

耐心看了下去，把爬虫抄了一下:(虽然还是看不懂)

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
response =requests.get("https://movie.douban.com/subject/26769179/?tag=恐怖&from=gaia")
bs=BeautifulSoup(response.text,"lxml")
name=bs.find("span",attrs={"property":"v:itemreviewed"}).text
score=bs.find("strong",attrs={"property":"v:average"}).text
summary=bs.find("div",id="link-report").text.strip()
print (name,score)