课程大纲如下，

• Slide: https://slides.com/sshuair/python-basic
• Notebook: ./day1_am/python_basic.ipynb

1. python安装
   • 科学发行版选择（anaconda、 python 3.5+）
   • 包库安装（pip、 conda、 windows难以安装的包库解决方法）
   • IDLE选择（pycharm、jupyter-lab 、vscode、spider、）
2. Python基础语法讲解
   • 数据类型
   • 函数
   • 面向对象
   • 文件读写

• Slide: https://slides.com/cbjing/python-scientific-computing
• Notebook: ./day1_pm/python-scientific-computing

1. 科学计算常用库讲解
   • numpy、scipy、matplotlib
2. 地理相关库详解
   • fiona、shapely、geopandas
3. 实战
   • 写一个文本读写、并处理的工具。
   • 利用geopandas和shapely读取矢量数据并做空间操作。

• Slide: [./day2_am/machine-learning.key]
• Notebook: ./day2_am/machine_learning/house-price.ipynb
• Notebook: ./day2_am/neural_networks.ipynb

1. 机器学习讲解
   • 以随机森林为例子，结合sklearn讲解房价预测
2. 深度学习讲解
   • 讲解基本CNN原理，简单介绍手写数字识别demo

• Slide: https://slides.com/cbjing/python-imagery
• Notebook: ./day2_pm/day2_pm.ipynb

1. 遥感影像数据读写
   • RasterIO、GDAL
2. 遥感影像数据基本处理
   • 影像金字塔建立
   • 合并
   • 栅格计算
   • 色彩调整
   • 裁剪
   • ...