这几个月学习下来，发现真的好难，但是也知道了解了许多未知的领域，十分满足了。谢谢飞桨。

一．函数基础

1.函数的定义：

格式：def 函数名（参数1，参数2，………）:

          函数体

      Return 返回值

2.函数调用：

内部函数与外部函数

3.匿名函数lambda：

………

二．面向对象

1.定义类

2.定义类的属性

A.     直接在类里定义

B.     在构造函数里定义

3.类的方法

………

三、文件处理及常见模块：

1.文件操作：

打开文件：open（）与之对应关闭文件：close（）

（方便操作：with open（））

读取文件：使用readline()、readlines()或read()函数读取文件。

写入文件：write()、writelines()

…………………

若数据有问题：方法：1.使用异常跳过有问题的数据

2.增加代码判断

…………………

2.模块：

OS（Python中处理文件和目录的模块）

…………………

四、类的相关：

1.类的继承与多态

super（）……

2.继承中私有变量处理：

用单下划线_

…………………

图像处理

1.相关概念及OpenCv库的应用介绍

2.基本操作

基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。

五、图像分类基础

一、基础理论

步骤：Training：建立模型   损失函数   参数学习

Texting

1.建立模型

神经元、网络结构、激活函数………

2.损失函数

常见的：平方损失函数、交叉熵损失函数

3.参数学习

梯度下降法

二、建模实战

自定义线性回归模型，验证机器是否能学到真实参数。

SoftMax分类器适用于多分类预测问题。

多层感知机模型。

卷积网络LeNet-5。

卷积神经网络基础进行改进

…………

各类相关图像分类题型