简介：今天，首席执行官注意到与您分享Django推荐书籍的相关内容。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
从进入到熟练推荐书籍的Python：
基本文章：
1.“ Python Python”。英语版本的“ Python Python”，前几章有点无聊，但是如果书中的所有代码被敲打一次，它确实可以很好地奠定基础。
2.“ Python学习手册”。
这种由外国人写的书具有共同的特征，特别详细。每个知识点通过解释向您解释。在阅读它时，可以将其作为词典翻转。这本书确实面对初学者。
加入文章：
1.“最快的Python”。
这本书的作者有点高。关键是写这么厚的书。关键是要阅读它。先前的章节是关于数据结构的。适当的数据结构可用于使代码更加简洁，并使代码更有效。
2.“ Python食谱”。
这是第一本书的大部分。图灵的书真的很好。缺点是它太厚了。我们在食谱类法律中应该做什么，我们应该在面对特定问题时做什么。与质量检查相似，充满实用性。这本书还为您提供了不同的问题对您来说，检查非常方便。阅读后，这对于改善代码质量非常有帮助。
就业：
在就业中，您需要划分方向。就业通常只学会Python语法还不够，并且您必须掌握特定的学科知识。
1.Web方向：
（1）烧瓶Web开发。
如果该公司使用Python大多制作网络，则大多数人都使用烧瓶，因为烧瓶是一个小而美丽的框架，它积累了大量的第三方库，值得学习。
（2）“ Django 3 Web的开发”。
2.人工智能方向：
（1）“深度学习”。
深度学习是一本众所周知的书，理论就足够了。通常被称为“ Hua Shu”。
（2）“使用Python进行数据分析”。
您必须与Python一起阅读这本书。
Django基金会
1.视频
建议使用两个免费的在线视频课程作为介绍：
Django首次体格检查
Django开始练习
这两个课程基本上涵盖了Django的核心和最常用的部分。他们将为您提供Django的整体概念，以促进您对Django的陌生和恐惧。
如果您想详细了解有关Django的更多信息，则有一个全面的教程名称
“ Django Enterprise Development Combat”
本教程包括Gibbook E -Books（免费）和视频零件（费用）。
其他中国信息
Self -Strong School：Django教程内容是详细且免费的。值得一提的是，作者使用Django来构建一个站点，该电台正在练习Django的使用，作者一直在基于升级的教学内容来更新教学内容。自2015年以来，Django版本。从最初的Django 1.6到Django 1.10。作者说，最新版本的Django 1.11即将启动。
中文版的Django女孩教程Django Girls使用Django 1.8。
梦想中的人的博客基于Django 1.10，用于开发博客以部署完整的教程。
2.书
Django的两勺：目前有两个版本的Django勺：Django 1.11的最佳实践和Django的两勺：Django 1.8的最佳实践。它基本上会影响大多数Django开发人员。如果您想晋级Django专业开发人员，那么这本书是过去无法看到的书，内容主要涵盖Django的最佳实践。
Django在高级课程中的例子中，这本书很好。尽管某些章节（例如第7章）仍然是错误，但一方面，作者在本书的主页上不断纠正代码。另一方面，对中文读者的最佳是@了在整本书中翻译：“示例”中文版本。
Django释放被广泛覆盖，其他书籍中没有提及许多内容，例如密码的哈希和加密。但是没有实际的战斗项目。
尽管测试驱动的开发（TDD）并未通过测试驱动的开发（TDD）采用，但测试的思维和方法仍然值得掌握。作为一种动态语言，python在没有静态类型测试的情况下尤为重要。本书使用本书使用本书。Django的整个开发过程为例。作者不仅谈论了开发过程单元测试和硒测试，而且还涵盖了部署内容。内容始于Django，但不仅Django，我相信使用其他框架的Python开发人员也可以受益匪浅。
“深度学习介绍”（[Day] Saito Kangyi）e -book在线磁盘下载免费在线阅读
资源链接：
关联：
？PWD = BHCT提取代码：BHCT
标题：深度学习简介
作者：[天] saito kangyi
翻译：卢Yujie
Douban分数：9.4
出版社：人们的帖子和电信出版社
出版年：2018-7
页：285
简介：本书是一本真正的深度学习意义的入门书，它以简单的方式分析了深度学习的原理和相关技术。本书使用Python3尝试不依靠外部库或工具。从基本的数学知识开始，它使读者从零开始创建一个经典的深度学习网络，从而使读者逐渐了解过程中的深度学习。本书不仅介绍了深度学习和神经网络的基本知识，而且还具有 -反向通信方法和卷积神经网络的深度解释。此外，它还引入了与深度学习有关的实用技术。图像产生的自动驾驶和图像产生，加强学习和其他应用以及为什么加深范围可以改善“为什么”“为什么”识别的准确性。
关于作者：
saito kangyi
他毕业于东京技术大学，并完成了东京大学研究生院。研究与开发与机器学习有关的计算机视觉。，使用Python构建机器学习系统。
翻译配置文件：
卢Yujie
中国技术NLP算法工程师。主要的研究方向是自然语言处理及其应用，并密切关注图像识别，机器学习，深度学习的领域。
通常要学习python或相关的包裹。不建议阅读一本书。我自己买了这本书。
Python取决于它的手册。Django访问了其官方网站，并遵循其教程。深入阅读其源代码。
不建议查看哪个教科书。教科书。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的Django建议的相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?