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Day 88：【99天精通Python】实战篇（二）总结与复盘 - 数据与智能的融合

前言

恭喜你！🎉

经过 Day 71 到 Day 87 的项目实战，你已经完成了 Python项目篇 (一)和实战篇 (二)的修炼。

• 项目篇 (一)：我们从零开始，搭建了一个全栈的金融数据看板，打通了数据采集、存储、分析和 Web 可视化的全链路。
• 实战篇 (二)：我们深入了AI和机器学习领域，学会了如何接入大模型、训练分类/回归模型、以及处理高维数据。

现在的你，已经不再仅仅是一个"会写代码"的程序员，你掌握了用 Python 解决真实世界问题的能力，无论是开发一个网站，还是训练一个预测模型。

今天，我们来对这 18 天的内容做一个系统的复盘，并展望最后冲刺的项目篇（二）。

一、项目篇与实战篇知识体系回顾

我们将这部分内容划分为两大核心板块：

1. 全栈项目开发 (Day 71-74)

我们通过金融数据看板项目，将进阶篇的知识融会贯通。

• 后端 (Backend)：
  • Flask框架搭建。
  • Flask-SQLAlchemy定义数据模型 (ORM)。
  • BaoStock API获取真实股票数据。
  • Pandas进行数据清洗和指标计算 (MA)。
  • API 设计，返回 JSON 给前端。
• 前端 (Frontend)：
  • HTML/CSS搭建页面结构。
  • JavaScript (Fetch API)异步请求后端数据。
  • ECharts绘制交互式 K 线图。

2. 人工智能与机器学习 (Day 75-87)

我们系统地学习了 AI 开发的各个层面。

• 大语言模型 (LLM)：
  • OpenAI API (Day 75)：接入 ChatGPT，实现多轮对话。
  • LangChain (Day 76)：实现 RAG，让 AI 读取本地知识库。
• 计算机视觉 (CV)：
  • OpenCV (Day 77)：图像/视频处理，实时人脸检测。
• 深度学习 (Deep Learning)：
  • PyTorch (Day 78-79)：张量运算、自动求导、搭建神经网络 (MNIST 实战)。
• 传统机器学习 (Machine Learning)：
  • Scikit-Learn (Day 82-87)：
    • 回归：线性回归 (房价预测)。
    • 分类：逻辑回归、决策树、随机森林、SVM (鸢尾花/泰坦尼克号)。
    • 聚类：K-Means (客户分群)。
    • 降维：PCA (手写数字可视化)。

二、技能树点亮情况

三、常见问题与思维转变 (复盘)

四、下一步：项目篇（二）展望 (Day 89-99)

实战篇教了你很多"算法"和"模型"。接下来的项目篇（二），我们将挑战更接近真实工业界的大型项目，将所有知识串联起来。

我们即将挑战：

1. 电商推荐系统：
   • 结合Pandas用户行为分析 和Scikit-Learn协同过滤算法。
   • 用Flask搭建推荐 API。
2. AI 智能客服：
   • 结合LangChain和Django。
   • 让 AI 能够查询数据库，回答关于"我的订单状态"等问题。
3. 自动驾驶目标检测 (简化版)：
   • 结合PyTorch和OpenCV。
   • 加载预训练的YOLO模型，对视频流进行实时车辆和行人检测。

五、给同学们的建议

1. 建立自己的项目：把金融看板或 Todo List 部署到服务器上，发给朋友玩。这个过程会让你遇到很多部署、网络相关的真实问题。
2. 参加 Kaggle 比赛：Kaggle 是数据科学界的"世界杯"，有很多入门级的比赛，是练习数据处理和模型调优的绝佳平台。
3. 阅读优秀源码：去 GitHub 看 Flask, Django, Scikit-Learn 这些库的源码，看看大师们是怎么写代码的。

六、结语

项目篇（一）和实战篇（二）的结束，意味着你已经从"能用 Python" 进阶到了"用 Python 解决问题"。你掌握的技能已经覆盖了 Web、数据、AI 三大热门领域。

现在，你距离成为一名合格的 Python 工程师，只差最后的一步——大型项目的架构与实践。

休整一下，明天 (Day 89)，我们将正式开启最终冲刺的项目篇（二）。第一个大项目——基于协同过滤的电影推荐系统，等你来战！

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