学习路径

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一、 Web 开发学习路径

阶段一： Web 开发基础 (入门)

1. HTML: 学习网页结构，掌握常用标签，例如 <div>​、<p>​、<h1>​、<a>​、<img>​ 等。

   • 推荐资源： https://www.w3school.com.cn/html/

2. CSS: 学习网页样式设计，掌握选择器、颜色、字体、布局等知识。

   • 推荐资源： https://www.w3school.com.cn/css/

3. JavaScript: 学习网页交互效果，掌握变量、函数、事件处理等基本语法。

   • 推荐资源： https://www.w3school.com.cn/js/

阶段二： 前端框架 (进阶)

1. 选择一个主流框架学习: 例如 React、Vue.js 或 Angular。

   • React: https://reactjs.org/
   • Vue.js: https://vuejs.org/
   • Angular: https://angular.io/

2. 学习框架相关生态： 例如路由管理、状态管理、UI 组件库等。

阶段三： 后端开发 (可选)

1. 选择一门后端语言学习: 例如 Node.js、Python、Java 或 PHP。
2. 学习数据库相关知识: 例如 MySQL、MongoDB 等。

二、 辅助脚本开发学习路径

阶段一： Python 基础 (入门)

1. Python 语法: 学习变量、数据类型、运算符、流程控制、函数等基本语法。

   • 推荐资源： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

2. 常用模块: 学习使用 Python 内置模块，例如 os​、sys​、time​、random​ 等。

阶段二： 自动化脚本编写 (进阶)

1. 文件操作: 学习读写文件，处理文本、CSV、JSON 等格式数据。
2. Web 自动化: 学习使用 requests​、BeautifulSoup​ 等库爬取网页数据。
3. GUI 自动化: 学习使用 pyautogui​、selenium​ 等库实现自动化操作。

阶段三： 进阶方向 (可选)

• 数据分析: 学习使用 pandas​、numpy​、matplotlib​ 等库进行数据分析和可视化。
• 机器学习: 学习使用 scikit-learn​、tensorflow​ 等库构建机器学习模型。

三、 视觉识别开发学习路径

阶段一： Python 基础 & 图像处理基础 (入门)

1. Python 语法: 参考辅助脚本开发学习路径。

2. 图像处理基础: 学习图像的基本概念、像素操作、颜色空间等。

   • 推荐库： OpenCV-Python​

阶段二： 机器学习 & 深度学习 (进阶)

1. 机器学习基础: 学习机器学习基本算法，例如 KNN、SVM、决策树等。

2. 深度学习基础: 学习卷积神经网络 (CNN) 原理及应用。

   • 推荐框架： TensorFlow​、PyTorch​

阶段三： 视觉识别项目实践 (应用)

1. 选择感兴趣的视觉识别方向: 例如图像分类、目标检测、图像分割等。
2. 学习相关模型和算法: 例如 ResNet、YOLO、U-Net 等。
3. 参与开源项目或开发自己的项目。