python语言生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧实战培训班 各企事业单位： Python是近几年最受欢迎人工智能编程语言。未来，Python也一定会是最受欢迎的编程语言之一。随着高通量测序以及生物信息学的发展，python语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才，除了对生物学数据有独特的理解外，还需具备对生物大数据深度挖掘与分析能力。因此，为辅助提高生命科学研究工作者的生物数据深度挖掘与可视化技能以及论文SCI论文整理能力，我们举办了本次python语言与生物信息学培训班，通过本次培训让各位科研工作者了解python语言的每个元件，如何对这些基本元件进行组装，如何将思想转化为代码，如何将代码应用于生物大数据分析。本次会议我们从生信库中精选一些python代码，进行实际操作演练，包括python语言精髓部分讲解、编写python代码、利用python语言分析生物学数据、利用python语言绘制部分SCI图片。通过本次培训，使学员能够掌握python代码的编写思路进而可以独立进行生物学数据的挖掘，提高学员数据分析技能，增强论文整理技巧，助力科研。

python-uncompyle6：跨版本Python字节码反编译器

cnn_captcha 使用CNN通过张量流识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用张量流实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验，训练，验证，识别，API模块，极大地减少了识别字符型验证码花费的时间和能量。 如果您在使用过程中出现了一个错误和做好的改进，欢迎提出问题和PR，作者会尽快回复，希望能和您共同完善项目。 如果您需要识别点选，拖拽类验证码，或者有目标检测需求，也可以参考这个项目 。 时间表 2018.11.12 初版Readme.md 2018.11.21 加入关于验证码识别的一些说明 2018.11.24 优化验证数据集图片的规则 2018.11.26 tr

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