Python从0到1: 让你达到独自实现深度学习项目的水准

从0到1的深度学习项目实践

0. 选定一篇经典论文；

1. 怎么搜索，怎么下载论文；

2. 怎么阅读论文：链式反向阅读法+综述阅读法；

3. 怎么找到训练数据集；

4. 怎么分析数据集；

5. 怎么实现论文的模型结构；

6. 怎么处理数据集；

7. 复现论文模型需要找到哪些参数；

8. 评估结果，调试模型；

9. 配置GPU服务器环境的流程；

10. 训练好的模型如何使用

核心课程大纲

第7集 Python中的函数与函数式编程（下）

7.1函数式编程概述

7.1.1程序的状态与命令式编程

7.1.2 函数式编程

7.2 ⼀等函数

7.2.1 ⼀等对象

7.3 ⾼阶函数

7.3.1 map⾼阶函数

7.3.2 filter⾼阶函数

7.3.3 reduce⾼阶函数

7.3.4 sorted⾼阶函数

7.3.5 partial⾼阶函数

7.4 匿名函数

7.4.1 ⽤ lambda 与⽤ def 的区别在哪

7.4.2 lambda 速写

7.4.3 List + lambda

7.4.4 ⼊⻔⼩坑系列之---惰性计算

第8集 闭包

8.1 再谈变量作用域

8.1.1 从内层函数的角度看，变量使用的两个维度

8.1.2 变量作用域识别三要素

8.1.3 三种变量作用域

8.1.4 实践和金句

8.1.5 Python解释器如何识别变量的作用域？

8.1.6 为什么会有 nonlocal 关键字？

8.2 什么是闭包？

8.2.1 闭包的各种实现方式

8.3 闭包的作用

第9集 装饰器

9.1 概述

9.2 Why？为什么会出现装饰器这个东西？

9.2.1 不引入多余变量名

9.2.2 显示调用，就近原则

9.2.3 分层封装，充分服用

9.3 What? 什么是装饰器

9.3.1装饰器的堆叠

9.3.2装饰器在导入时立即执行

9.3.3带参数的装饰器

9.4 How？装饰器怎么用

9.4.1装饰器的常见使用场景

9.4.2 注册机制或授权机制（与应用开发相关）

9.4.3 参数的数据验证或清洗

9.4.4 复用核心计算模块，仅改变输出方式

9.5 总结

未完待续

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