先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

yolov8做了更简单的部署，可以用于检测，分类，分割等，速度更快，精度更高。具体yolov8的复现可以参考：

一、代码，权重的下载

1. 打开上面的源代码地址，下载源代码压缩包。

2.下载后解压。

3.权重的下载 ：建议点击上面的链接直接下载，后面的predict.py虽然设置了自动下载，但是往往因为网络或者环境配置的问题cut掉。因为作者复现的是检测任务，权重放在detect文件下。

二、配置环境

1.建议每次做新项目都重建一个新环境，避免了各种包的版本的冲突，同时也为了避免在新项目跑通后旧项目又要重新配置环境的麻烦，所以重建环境是不错的选择。

1.打开Anaconda Prompt（如果没有Anaconda，建议下载一个，在配置环境的方面还是很方便的，具体的下载方式参考：(54条消息) 史上最全最详细的Anaconda安装教程_OSurer的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/wq_ocean_/article/details/103889237?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168653306416782427441050%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=168653306416782427441050&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_alltop_positive~default-1-103889237-null-null.142%5Ev88%5Econtrol,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&utm_term=anaconda%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B&spm=1018.2226.3001.4187）

2.具体操作：

(1) 创建环境

conda create -n yolov8 python==3.7

(官方要求>=3.7,所以python3.8也完全可以)

（2）激活环境

conda activate yolov8

(3)下载Pytorch，这个步骤也十分重要！根据自己电脑配置下载。官方要求Pytorch>=1.7。

首先查看自己的显卡配置：win+R  ，输入nvidia-smi

去官网下载对应或者不大于箭头指出的版本，官网地址：PyTorchhttps://pytorch.org/

pip下载会比conda下载略快。

（4）配置好环境后，使用pycharm打开源代码工程文件

（5）选择下载的yolov8环境。

选择python.exe文件。

（6）配置yolov8要求的包，点击Temina，输入代码：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/这是一次性换源代码，要关掉梯子才能链接。

三、验证一下代码是否可以预测例子

1.打开predict.py

2.直接运行，结果会保存在runs里。

3.可能碰见的错误是关于torchvision版本的问题，重新安装即可。

四、制作自己的数据集

先介绍YoLov 8 最终所需要的数据集格式：

datasets

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。

分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
术提升。**

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