本课程使用了TensorFlow 2.x录制。

本课程采用Python 3.x录制，适合于Python3.5及以上的所有Python版本。视频以及源代码适合于Windows、macOS和Linux系统。

包含了Tensorflow2.x和神经网络的核心知识，包括tensorflow的基本用法，感知机，神经网络原理等

本课程使用Python 3.7进行讲解，更高的Python版本仍然可用。 本课程的程序适合于Windows、macOS和Linux平台。学员不必纠结操作系统平台和Python的版本。Python是跨平台的。从Python3.5开始，兼容性非常高。

《Python数据结构与算法面试》系列课程不仅详细讲解了数据结构的核心知识点，也同样可以用于相关领域的面试准备，因为本系列课程中包含了大量各大厂的面试原题，以及经过改进的题目。

这一系列课程主要包括如下内容

递归、数组、字符串、栈、队列和双端队列、链表、树、优先级队列、映射、哈希表和跳跃表、搜索树、排序与选择、文本处理、图

本课程是《Linux与macOS核心命令实战》系列课程的第1个课程。本系列课程不仅仅介绍Linux的核心命令，而且会与macOS的相关命令进行对比，同时在Linux和macOS上做相同的实验。

尽管Linux和macOS的命令很多都是同名的，但这些命令还是有很多区别的，本系列课程除了深入讲解这些核心命令的用法外，还会让学员重复了解Linux和macOS命令的区别。让学员可以同时搞定Linux和macOS。

本系列课程采用了CentOS 7.x和macOS 10.14.4进行讲解。本系列课程也同时适合于其他Linux发行版（如Ubuntu、Redhat等）和macOS版。

本课程搜集了各大互联网公司的Python面试题以及类似的题目。课程体系包括Python语言本身的知识、Python SDK、Web、Python爬虫以及算法等内容。所以的源代码都使用Python3.x编写。Python相关知识包括基本语法、正则表达式、字符串、数据库、网络、Web等。算法包括了一些出镜率高的内容、如与链表、树、数组相关的算法。

本课程使用了TensorFlow 2.x录制。

本课程采用Python 3.x录制，适合于Python3.5及以上的所有Python版本。视频以及源代码适合于Windows、macOS和Linux系统。

本课程包括了感知机、神经网络的基础知识，用tensorflow实现神经网络等内容。

本课程主要介绍Dart，以及Flutter的核心知识。主语包括Dart语言的基本语法、循环、条件、函数、类、异常、以及其他高级特性。Flutter主要用于开发跨平台Android App和iOS App。主要包括Flutter的安装，Flutter布局，常用组件、Android和iOS风格的组件、手势、图像、网络、数据库等核心操作。

本课程适合与Windows、Linux和macOS系统，请各位同学不必纠结操作系统版本问题，因为git是跨平台的，任何操作系统版本都一样。

本课程主要介绍了git的基础知识，包括git简介，安装git，克隆git仓库、查看文件状态、跟踪新文件、暂存文件、忽略文件、提交变更、移动文件、撤销操作、查看提交历史、远程仓库，分支管理、Git服务器搭建、github、bitbucket、gitlab等高级技术