1.请问怎么学习Python？
2.聚合图床，牛图p牛一个好用的床源床源免费稳定图床
3.NAS如何成为生产力？分享一下我是如何使用绿联DX4600 Pro搭建图床并实现创作自由的
请问怎么学习Python？
这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的码p码开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、云图Python面向对象、牛图p牛Python高级进阶、床源床源源码月光路灯MySQL数据库、码p码Linux操作系统。云图
1、牛图p牛Python编程基础，床源床源语法规则，码p码函数与参数，云图数据类型，牛图p牛模块与包，床源床源文件IO，码p码培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，开发后不给源码装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，广西快三源码HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，德州扑克php源码ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网**评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，php微商店源码Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
聚合图床，一个好用的免费稳定图床
问题，是Markdown文档爱好者们的棘手难题。
本地存储，海量堆砌，不仅耗费存储空间，整理起来也是一大挑战，稍不留神，资源就会丢失。
曾尝试过众多图床服务，包括GitHub、Gitee，虽然它们提供了方便快捷的托管功能，但速度问题和限制条件始终困扰着用户。
尝试过微博图床、七牛图床、腾讯云存储桶等，每次都是折腾一番，最终却未能找到理想的解决方案。
直到年，对于托管的烦恼达到了顶点，最终选择了一个简单易用、无需额外设置的图床服务：聚合图床。
聚合图床以其无流量限制、稳定快速的特性，成为了不喜折腾用户们的首选。操作简便，上手容易，为Markdown文档爱好者们提供了稳定可靠的托管服务。
对于有需求的同好们，不妨一试，聚合图床确实是一款好用的免费稳定图床。
NAS如何成为生产力？分享一下我是如何使用绿联DX Pro搭建图床并实现创作自由的
NAS如何提升工作效率？让我来分享搭建绿联DX Pro图床并实现创作自由的实战经验。
首先，用Markdown编辑器Typora创作时，以往的图床七牛虽便宜，但偶尔上传失败，操作不便。为了解决这个问题，我升级了家中的NAS设备绿联DX Pro，决定自建图床。
第一步，我部署了Lsky Pro图床，这是一个功能强大且安全的管理工具。在Docker文件夹里创建相关目录，并从官方库拉取镜像。安装时，设置好重启策略、存储路径和端口映射，确保稳定运行。
第二步，为图床提供数据库支持，我安装了MySQL，并在Docker目录下创建数据库文件夹。设置好数据库连接信息，包括密码和端口，确保图床与数据库的顺利链接。
第三步，创建名为“lsky-pro”的数据库，通过数据库工具连接并配置。接着，启动lsky-pro容器，通过公网IP和端口号访问其web界面，进行详细配置，包括数据库连接信息和管理员账号。
第四步，确保lsky-pro图床与Typora编辑器的连接。安装PicGo插件，输入正确的服务器域名和Token，通过API调试获取Token并配置到PicGo。最后，验证Typora的上传设置，确保上传和链接获取顺利。
搭建完成后，所有的存储在绿联私有云的lsky-pro存储目录下，方便备份和管理。通过这种方式，NAS不再只是数据仓库，而是提升创作效率的得力助手。
总结来说，灵活使用NAS的功能，可以大幅提升工作和生活中的生产力。如果你也想尝试，记得关注存储设备的扩展和定制，以适应你的个性化需求。感谢阅读，期待你的反馈！
