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人工智能是python语言的一大应用领域，python也是最适合人工智能的语言，需要学习python，以下是学习大纲：
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阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
语料库文件以特殊格式编码。这是种子语料库和生成语料库的相同格式。
下面是一个语料库文件的例子：
第一行用于通知模糊引擎文件的编码版本。虽然目前没有计划未来版本的编码格式，但设计必须支持这种可能性。
下面的每一行都是构成语料库条目的值，如果需要，可以直接复制到 Go 代码中。
在上面的示例中，我们在 a []byte后跟一个int64。这些类型必须按顺序与模糊测试参数完全匹配。这些类型的模糊目标如下所示：
指定您自己的种子语料库值的最简单方法是使用该 (*testing.F).Add方法。在上面的示例中，它看起来像这样：
但是，您可能有较大的二进制文件，您不希望将其作为代码复制到您的测试中，而是作为单独的种子语料库条目保留在 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中。golang.org/x/tools/cmd/file2fuzz 上的file2fuzz工具可用于将这些二进制文件转换为为[]byte.
要使用此工具：
语料库条目：语料库 中的一个输入，可以在模糊测试时使用。这可以是特殊格式的文件，也可以是对 (*testing.F).Add。
覆盖指导： 一种模糊测试方法，它使用代码覆盖范围的扩展来确定哪些语料库条目值得保留以备将来使用。
失败的输入：失败的输入是一个语料库条目，当针对 模糊目标运行时会导致错误或恐慌。
fuzz target： 模糊测试的目标功能，在模糊测试时对语料库条目和生成的值执行。它通过将函数传递给 (*testing.F).Fuzz实现。
fuzz test： 测试文件中的一个被命名为func FuzzXxx(*testing.F)的函数，可用于模糊测试。
fuzzing： 一种自动化测试，它不断地操纵程序的输入，以发现代码可能容易受到的错误或漏洞等问题。
fuzzing arguments： 将传递给 模糊测试目标的参数，并由mutator进行变异。
fuzzing engine： 一个管理fuzzing的工具，包括维护语料库、调用mutator、识别新的覆盖率和报告失败。
生成的语料库： 由模糊引擎随时间维护的语料库，同时模糊测试以跟踪进度。它存储在$GOCACHE/fuzz 中。这些条目仅在模糊测试时使用。
mutator： 一种在模糊测试时使用的工具，它在将语料库条目传递给模糊目标之前随机操作它们。
package： 同一目录下编译在一起的源文件的集合。
种子语料库： 用户提供的用于模糊测试的语料库，可用于指导模糊引擎。它由 f.Add 在模糊测试中调用提供的语料库条目以及包内 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中的文件组成。这些条目默认使用go test运行，无论是否进行模糊测试。
测试文件： 格式为 xxx_test.go 的文件，可能包含测试、基准、示例和模糊测试。
漏洞： 代码中的安全敏感漏洞，可以被攻击者利用。
、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。
2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。
3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念，包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。
4、深度学习。简而言之，深度学习就是包含多个中间层的神经网络，数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。
5、神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已经被用于各种应用场景，并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。
7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动，在诸多实际问题的处理中，人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用，包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。
本教程介绍了 Go 中模糊测试的基础知识。通过模糊测试，随机数据会针对您的测试运行，以尝试找出漏洞或导致崩溃的输入。可以通过模糊测试发现的一些漏洞示例包括 SQL 注入、缓冲区溢出、拒绝服务和跨站点脚本攻击。
在本教程中，您将为一个简单的函数编写一个模糊测试，运行 go 命令，并调试和修复代码中的问题。
首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。
1、打开命令提示符并切换到您的主目录。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 fuzz 的目录。
3、创建一个模块来保存您的代码。
运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。
接下来，您将添加一些简单的代码来反转字符串，稍后我们将对其进行模糊测试。
在此步骤中，您将添加一个函数来反转字符串。
a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 main.go 的文件。
独立程序（与库相反）始终位于 package 中main。
此函数将接受string，使用byte进行循环 ，并在最后返回反转的字符串。
此函数将运行一些Reverse操作，然后将输出打印到命令行。这有助于查看运行中的代码，并可能有助于调试。
e.该main函数使用 fmt 包，因此您需要导入它。
第一行代码应如下所示：
从包含 main.go 的目录中的命令行，运行代码。
可以看到原来的字符串，反转它的结果，然后再反转它的结果，就相当于原来的了。
现在代码正在运行，是时候测试它了。
在这一步中，您将为Reverse函数编写一个基本的单元测试。
a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 reverse_test.go 的文件。
b.将以下代码粘贴到 reverse_test.go 中。
这个简单的测试将断言列出的输入字符串将被正确反转。
使用运行单元测试go test
接下来，您将单元测试更改为模糊测试。
单元测试有局限性，即每个输入都必须由开发人员添加到测试中。模糊测试的一个好处是它可以为您的代码提供输入，并且可以识别您提出的测试用例没有达到的边缘用例。
在本节中，您将单元测试转换为模糊测试，这样您就可以用更少的工作生成更多的输入！
请注意，您可以将单元测试、基准测试和模糊测试保存在同一个 *_test.go 文件中，但对于本示例，您将单元测试转换为模糊测试。
在您的文本编辑器中，将 reverse_test.go 中的单元测试替换为以下模糊测试。
Fuzzing 也有一些限制。在您的单元测试中，您可以预测Reverse函数的预期输出，并验证实际输出是否满足这些预期。
例如，在测试用例Reverse("Hello, world")中，单元测试将返回指定为"dlrow ,olleH".
模糊测试时，您无法预测预期输出，因为您无法控制输入。
但是，Reverse您可以在模糊测试中验证函数的一些属性。在这个模糊测试中检查的两个属性是：
（1）将字符串反转两次保留原始值
（2）反转的字符串将其状态保留为有效的 UTF-8。
注意单元测试和模糊测试之间的语法差异：
（3）确保新包unicode/utf8已导入。
随着单元测试转换为模糊测试，是时候再次运行测试了。
a.在不进行模糊测试的情况下运行模糊测试，以确保种子输入通过。
如果您在该文件中有其他测试，您也可以运行go test -run=FuzzReverse，并且您只想运行模糊测试。
b.运行FuzzReverse模糊测试，查看是否有任何随机生成的字符串输入会导致失败。这是使用go test新标志-fuzz执行的。
模糊测试时发生故障，导致问题的输入被写入将在下次运行的种子语料库文件中go test，即使没有-fuzz标志也是如此。要查看导致失败的输入，请在文本编辑器中打开写入 testdata/fuzz/FuzzReverse 目录的语料库文件。您的种子语料库文件可能包含不同的字符串，但格式相同。
语料库文件的第一行表示编码版本。以下每一行代表构成语料库条目的每种类型的值。由于 fuzz target 只需要 1 个输入，因此版本之后只有 1 个值。
c.运行没有-fuzz标志的go test； 新的失败种子语料库条目将被使用：
由于我们的测试失败，是时候调试了。