如何才能持续成长，是每个程序员都绕不开的话题。入行之初，你可能困惑于如何选择适合自己的编程方向；编程前期，你可能想寻找不断培养自己编程思维与能力的方法；成长期，又想了解自己应该具备哪些综合素质；瓶颈期，又要面临着如何做出正确的选择和改变。本课程结合七月老师多年的编程和工作经验，将和同学们一起聊聊程序员的价值、需要培养的综合能力、职场求生和一些有效的学习方法。

本次全栈体系大课（体验课），全面讲解Web开发从前端（小程序+Vue）到服务端（Java+Spring Boot）的知识学习，课程用一个企业级电商项目将主流web技术栈进行一一精讲，涉及项目架构和具体业务各个细节，课程主打实用，主流技术，业务能力，是一门完全针对就业，实用性极强系统化教程。

本课程为《Python3.8系统入门+进阶 (程序员必备第二语言)》体验课。主要目的是让大家更好的了解课程讲师讲课风格、了解课程内容及形式以及Python。正课链接→https://coding.imooc.com/class/136.html

如果说程序开发的根本在于逻辑，那么AI的“根本”在于数学。AI人才的需求在可预见的多年内还将以爆发的态势增长，但普通程序员困于数学知识的欠缺，多局限在AI应用层开发，在模型的构建、训练、微调、优化以及数据处理、性能评估方面无法突破。现在很多数学教程基于高校高等数学基础设计，对多数开发人员有难度，并且偏离AI实践。鉴于此，本课程严选AI强关联数学干货，降低学习门槛、可视化呈现、数学与代码结合的程序员友好课程设计，广泛覆盖AI所必备的数学基础，旨在消除程序员在深入AI领域的数学屏障，无论你是想夯实数学基础，还是深耕AI领域，这门课程都将是你的首选。本课程是数学基础系列的概率与统计部分，概率与统计为人工智能提供了理论支撑，让我们真正理解人工智能的数学逻辑与运行机制。

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如果说程序开发的根本在于逻辑，那么AI的“根本”在于数学。AI人才的需求在可预见的多年内还将以爆发的态势增长，但普通程序员困于数学知识的欠缺，多局限在AI应用层开发，在模型的构建、训练、微调、优化以及数据处理、性能评估方面无法突破。现在很多数学教程基于高校高等数学基础设计，对多数开发人员有难度，并且偏离AI实践。鉴于此，本课程严选AI强关联数学干货，降低学习门槛、可视化呈现、数学与代码结合的程序员友好课程设计，广泛覆盖AI所必备的数学基础，旨在消除程序员在深入AI领域的数学屏障，无论你是想夯实数学基础，还是深耕AI领域，这门课程都将是你的首选。本课程是数学基础系列的线性代数部分，线性代数是人工智能的重要工具，是计算机处理、运算和表达海量数据的数学基石。

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这门课程是《web前端构架师》后端服务器部分旧版课程，由双越老师讲解。