零基础学 Python（2023 版） 
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课程目录
已完结/共 124 讲
Hello, Python！ (2讲)
时长 05:18
时长 29:15
第一章 非计算机专业学习编程的第一道门槛 (7讲)
时长 15:25
时长 17:10
时长 32:18
时长 12:24
时长 10:35
时长 10:50
时长 00:21
第二章 Python 编程基础知识 (10讲)
时长 19:43
时长 16:58
时长 19:50
时长 11:36
时长 11:09
时长 15:16
时长 12:11
时长 17:02
时长 10:53
时长 00:21
第三章 内置数据类型 (14讲)
时长 14:15
时长 13:04
时长 16:36
时长 07:36
时长 11:06
时长 11:10
时长 18:42
时长 12:03
时长 23:46
时长 23:05
时长 09:51
时长 08:35
时长 07:29
时长 00:21
第四章 判断与循环 (8讲)
时长 14:16
时长 26:10
时长 23:19
时长 18:26
时长 22:36
时长 08:06
时长 00:21
第五章 输入输出与文件操作 (9讲)
时长 18:14
时长 07:59
时长 12:28
时长 23:03
时长 14:31
时长 16:02
时长 09:11
时长 18:27
时长 00:21
第六章 函数 (9讲)
时长 10:53
时长 26:27
时长 17:19
时长 13:42
时长 30:47
时长 10:08
时长 22:52
时长 35:29
时长 00:21
第七章 类 (8讲)
时长 14:41
时长 11:56
时长 20:04
时长 14:51
时长 22:41
时长 17:22
时长 12:52
时长 00:21
第八章 模块与标准库 (6讲)
时长 07:58
时长 17:07
时长 14:46
时长 17:27
时长 09:05
时长 00:21
第九章 异常 (5讲)
时长 08:39
时长 14:27
时长 17:07
时长 05:50
时长 00:21
第十章 高级数据类型与算法 (10讲)
时长 25:09
时长 11:31
时长 22:27
时长 19:16
时长 25:33
时长 16:14
时长 31:44
时长 16:37
时长 17:13
时长 00:21
第十一章 数据分析：数据采集、处理与展示 (7讲)
时长 11:49
时长 34:58
时长 16:22
时长 12:46
时长 11:09
时长 11:12
时长 00:21
第十二章 办公自动化：批量文件处理 (5讲)
时长 16:42
时长 18:27
时长 12:55
时长 08:30
时长 00:21
第十三章 Web开发：编写自己的个人 Blog (6讲)
时长 08:11
时长 15:07
时长 27:07
时长 35:30
时长 15:39
时长 00:21
第十四章 计算机视觉：使用 Python 进行人脸识别 (6讲)
时长 08:39
时长 11:31
时长 09:33
时长 13:51
时长 09:03
时长 00:21
第十五章 物联网：通过手机远程获取室内温度 (7讲)
时长 07:01
时长 08:36
时长 11:17
时长 20:52
时长 21:05
时长 12:57
时长 00:21
结束语 & 结课测试 (2讲)
时长 01:37
时长 00:12
加餐 (3讲)
时长 01:04:52
时长 01:13:46
时长 01:09:14
零基础学 Python（2023 版）
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当前播放: 110｜再回首：“计算机视觉”单元小结
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课程介绍：这次我们都做了哪些升级？
内容综述：明确学习目的
01｜如何配置 Python 开发环境？
02 | 常用 IDE：如何提高开发效率？
03 | 如何站在官方文档的肩膀上自己“造轮子”？
04 | 怎样运行你的第一行代码？
05 | 怎样使用 Gitee 管理你的代码？
06 | 学习编程有问题？去这里找答案！
07｜跨越门槛：Python 开发环境总结及实现原理
08 | 修炼基本功：浅析输入输出
09 | 变量：如何让计算机临时存储数据？
10｜字符串（上）：Python 是如何处理单词的？
11｜字符串（下）：Python 是如何处理单词的？
12｜存储数字应该采用哪种数据类型？
13｜何时使用数，何时使用字符串？
14｜注释：如何写程序的说明书？
15｜小试牛刀：如何制作简单计算器？
16｜变量命名规范：如何编写优雅的程序？
17｜告别新手村：Python 编程基础知识
18｜内置数据类型包括哪几种？
19｜列表如何处理同类数据？
20｜常见常新：列表的常见操作
21｜元组：如何处理一次性数据？
22｜常见常新：集合的常见操作
23｜字典：如何处理映射类型的数据？
24｜常见常新：字典的常见操作（上）
25｜常见常新：字典的常见操作（下）
26｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（上）
27｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（下）
28｜常见的内置数据类型都何时使用？
29｜避坑指南：内置数据类型的常见错误
30｜内置数据类型参考：如何使用官方文档与帮助？
31｜再回首：“内置数据类型”单元小结
32｜if 语句：数据流程出现分支时，怎样编写程序？
33｜match 语句：如何通过 match 关键字来处理程序的分支逻辑？
34｜while 循环：需要多次重复执行某段程序时，怎么做？
35｜for 循环：如何遍历一个对象里的所有元素？
36｜语句嵌套：如何处理多重循环的问题？
37｜小试牛刀：如何设计一个飞机大战的程序？
38｜避坑指南：判断和循环中的常见错误
39｜再回首：“判断循环”单元小结
40｜输入：如何接收用户通过键盘输入的数据？
41｜格式化输出：如何将执行结果通过屏幕输出？
42｜F-strings：如何通过定义好的格式进行输出？
43 | 常见常新：文件的打开
44｜文件编码：如何解决不同操作系统的文件乱码问题？
45｜常见常新：文件的读写
46｜常见常新：文件的关闭
47｜小试牛刀：如何使用 Python 合并多个文件？
48｜再回首：“输入输出与文件操作”单元小结
49｜函数的定义：如何优雅地反复引用同一段代码？
50｜函数的参数：怎样实现函数与外部数据通信？
51｜函数的参数：当函数操作对象不固定时怎么处理？
52｜函数的返回值：如何得到函数的执行结果？
53｜小试牛刀：如何利用函数实现电商购物车功能？
54｜避坑指南：列表作为参数传递出错了怎么办？
55｜高阶函数：函数对象与函数调用的用法区别
56｜装饰器：函数嵌套的定义与调用的区别
57｜再回首：“函数”单元小结
58｜编程思想不同会导致怎样的代码差异？
59｜类与实例：如何使用面向对象的思想编写程序？
60｜类的继承：如何解决代码重用的问题？
61｜类的装饰器：如何改变类方法的功能？
62｜小试牛刀：如何开发自动咖啡机？
63｜避坑指南：类的常见错误
64｜init 方法：如何为对象传递参数？
65｜再回首：“类”单元小结
66 | 模块的导入：如何使用其他人编写好的代码功能？
67 | 标准库：Python 默认提供的便捷功能有哪些？
68 | 自定义模块：如何编写一个完整功能？
69 | 第三方模块的使用：如何使用其他人编写的代码？
70 | 小试牛刀：如何使用 Python 为函数求导？
71｜再回首：“模块与标准库”单元小结
72｜初识异常：异常的产生与分类
73｜异常捕获：出现异常时，如何利用程序进行处理？
74｜自定义异常捕获：如何定义业务异常？
75｜避坑指南：编写捕获异常程序时经常出现的问题
76｜再回首：“异常处理”单元小结
77｜扩展数据类型：怎样使用更复杂的数据类型？
78｜魔术方法：怎样通过类构造自己需要的数据类型？
79｜怎样将 Python 和 C++ 结合起来混合编程？
80｜怎样将已有算法改造成符合项目的特定算法？
81｜设计模式：怎样合理组合多个函数和类？
82｜Redis 数据库：怎样使用 NoSQL 数据库？
83｜关系型数据库：怎样使用关系型数据库？
84｜计算资源充足时，如何通过并行设计提高效率？
85｜多进程间如何通信？
86｜再回首：“高级数据类型与算法”单元小结
87｜理论盘点：数据分析的流程及对应的 Python 库
88｜理论盘点：数据采集的方法与 HTTP 协议
89｜理论盘点：任务的并行执行原理
90｜理论盘点：非规范化数据处理的基础与正则表达式
91｜如何获取网页上的数据并存储到文件？
92｜小试牛刀：如何将数据进行图形化展示？
93｜再回首：“数据分析”单元小结
94｜理论盘点：文件类型与对应的 Python 函数库
95｜如何批量读取 Excel 文件？
96｜如何实现数据的批量格式转换？
97｜如何扩展数据类型？
98｜再回首：“办公自动化”单元小结
99｜理论盘点：Web 客户端与服务端
100｜理论盘点：MVC 模型是什么？
101｜如何使用Django搭建简单的Web服务器？
102｜如何使用Django-admin实现文章上传？
103｜如何使用Django实现文章发布？
104｜再回首：“Web开发”单元小结
105｜理论盘点：人脸识别的一般步骤
106｜理论盘点：人脸识别常用的 Python 库有哪些？
107｜怎样通过 OpenCV 采集视频信号？
108｜如何训练人脸模型？
109｜怎样设计人脸识别系统？
110｜再回首：“计算机视觉”单元小结
111｜聚焦异同：物联网与互联网有啥不一样？
112｜理论盘点：基础但不简单的 TCP 协议
113｜理论盘点：物模型与模组
114｜如何为 ESP32 安装 MicroPython?
115｜怎样通过 MQTT 协议构建消息队列？
116｜小试牛刀：在 OLED 屏幕和手机远程同时显示室内温度
117｜再回首：“物联网”单元小结
118｜结束语：人生苦短，我用Pyhon
结课测试｜来赴一场满分之约吧！
直播加餐｜与AI共同编程，用ChatGPT学Python
直播加餐｜用OpenAI API理解Python数据类型
直播加餐｜掌握Gradio框架：为 AI Agent 程序定制界面
本节摘要
你好，我是尹会生。
这一章，我们采用了 OpenCV 库，实现了人脸识别这一计算机视觉领域最热门的技术。
通过视频内容的学习，相信你不难发现 OpenCV 是个非常强大的库，从人脸识别的图像前期处理到人脸标注、图像分类以及识别的全部过程，都可以利用 OpenCV 库独立完成。
其实这些还只能算作 OpenCV 库的冰山一角，那么像 OpenCV 这么强大的库，应该如何完全掌握呢？
像这样功能强大的库，我们在以后的学习和工作中还会接触很多。而如何更好地掌握这些库，也成为了很多人的痛点。比如最近我们学习群里讨论得最多的就是，像 OpenCV、Django 这类强大的第三方库，如何彻底掌握。所以这一讲，我就以 OpenCV 为例，教你如何从零开始掌握一个框架的最佳实践。
学习一个框架，简单来说分成了解历史和动手实践两大环节，首先我们先做的就是了解框架的历史。
了解框架的历史
这里说的历史可不是为了“看热闹”，或者看一个框架取得了什么成绩，而是从历史来看它的核心功能、应用领域以及相似功能。我们以 OpenCV 为例，来了解一下它的“历史”。
OpenCV 是一个在 1999 年开始立项的计算机视觉库，最初由 C 语言开发，后续完善了 C++ 接口。从 2012 年被非营利组织接管后，走上了社区维护的道路。它的功能集中在二维和三维图形特征工具箱、运动估算、人脸识别、姿势识别四个核心功能上。
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2023-12-08
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