网上学习python培训班课程靠谱吗？
网上学Python培训班的课程不太靠谱，浪费钱。实在要学的话，建议报线下的Python小班培训，这个比较靠谱些。为什么这么说网上课程不靠谱呢，因为我这边来过不少学员，他们之前都是有报了线上的培训课程，但到最后并没有学到什么。
报培训班之前建议先自学一段时间，如果能学进去，那么说明你是适合学Python的。同学们在一开始自学Python时，需要先安装Python解释器。关于Python解释器的下载，安装与配置，可以参考以下在线教程，讲解地非常详细：
(1) 手把手教你在在Windows中安装Python解释器
而如果你的是mac系统，则可以参考下面这篇教程：
(2) 手把手教你在macOS中安装Python解释器
安装好了Python解释器后，需要再安装一款Python的开发工具。关于Python的开发工具，常用的有PyCharm以及VS Code， 这里向同学们推荐PyCharm。PyCharm分为商业版和社区版，商业版是收费的，社区版面向的是Python社区的学习人员，其提供的功能与商业版并无太大区别，一般来说，使用社区版即可满足初学者的开发需求。关于PyCharm的下载安装与配置，可以参考下面这篇教程：
Python神仙级入门教程-手把手教你安装配置PyCharm
在搭建Python的开发环境时，同学们可能会遇到不少问题。如果实在搭建不了，可以关注薯条老师，私信教你。同时推荐薯条老师与人民邮电出版社最新出版的《Python从入门到精通》。这本书讲解的循序渐进，直白易懂，此外，这本书还提供了编程题库，视频课程等学习资料，非常适合零基础的Python初学者。
系统地学习Python, 需从Python的基础语法开始学起。学完了Python基础后需要再确定你的技术方向，这样不至于盲目。
现在我来讲下如何系统地学习Python。
系统地学习Python可按以下三步来走，把每一步所需学习的知识点熟练掌握就行了:
| (1) Python基础 | 主要是变量，数据类型，控制结构，函数，面向对象这些 |
|---|---|
| (2) Python进阶 | 并发编程，数据库编程，网络编程，设计模式等 |
| (3) 技术领域 | 学完Python基础后再选择一门感兴趣的技术方向来持续地钻研，比如后端，爬虫，大数据分析等 |
至于如何高效地自学Python，同学们可以参考以下学习方法：
- 先找一套适合自己的在线课程或教程
网上有很多免费和付费的Python课程和教程：
- B站的Python 视频课程
- 薯条老师的Python入门教程，这套教程帮助许多小白学会了Python
2. 加强代码的练习
在学习Python时，一定要多花时间写代码。先从最简单的例题开始，逐步地训练逻辑思维，直到训练出将逻辑思维快速转换为代码的能力。反复去学，锲而不舍，那么学会编程就只是时间问题。
3. 参考Python官方文档和Stack O【【微信】】
Python有一个详细的官方文档，其中包含了大量有关Python语言和库的信息。官方文档对于学习Python非常重要，可以在Python官网上找到。Stack O【【微信】】是一个程序员社区，同学们在学Python过程中遇到的问题，大部分都可以在Stack O【【微信】】找到答案。
关于Python的所有免费教程：
自学Python, 非常适合零基础小白自学的Python入门教程：
Python神仙级入门教程-薯条老师的博客，提供高质量Python自学教程自学Django, 想用Python做网站开发的可以参考下:
Django入门教程-Python Web开发从入门到项目实战自学Python爬虫，想学爬虫抓取数据的推荐这套简明的入门教程：
Python爬虫教程-薯条老师的博客，提供高质量Python自学教程自学Python办公自动化:
Python办公自动化教程-薯条老师的博客薯条老师现居广州，是一名有十年工作经验的资深程序员，有任何少儿编程，爬虫，大数据分析，机器学习，量化投资，成人IT小班，以及Python, C++学习上的问题，都可以关注薯条老师，私信提供解答。
微乐踢坑界面 微乐踢坑有啥诀窍
微乐踢大坑透视,微乐填大坑怎么没了,微乐填坑怎么提高胜率,微乐挖坑玩法玩家必备教程微乐踢坑有没有挂!(确实是有挂)-知乎 据国家卫健委网站消息，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增无症状感染者38例，其中境外输入23例，本土15例（江苏6例，其中无锡市5例、苏州市1例；四川3例，均在成都市；黑龙江2例，均在鸡西市；上海2例，均在闵行区；广东1例，在深圳市；云南1例，在文山壮族苗族自治州）；当日转为确诊病例12例（境外输入7例）；当日解除医学观察27例（境外输入26例）；尚在医学观察的无症状感染者686例（境外输入572例累计收到港澳台地区通报确诊病例42554例。其中，香港特别行政区22468例（出院16190例，死亡288例），澳门特别行政区79例（出院79例），*地区20007例（出院13742例，死亡852例）。
财联社
过去美国人在谷歌上问诊，中国人在百度上问诊，现在，更多人开始在ChatGPT上问诊。
虽然OpenAI研发ChatGPT时志不在此，但顾客才是上帝。随着ChatGPT被更多“上帝”拿来充当医疗顾问，OpenAI也只能不断重复对外宣称，永远不要使用语言模型来为严重的医疗状况提供诊断或治疗服务。
然而，ChatGPT越来越人性化的回答，很多时候充当起“解语花”的作用。这一点对需求心理咨询的患者来说，尤其有诱惑力。
而脱离开OpenAI这个创造者，ChatGPT本身对扮演“赤脚医生”一事的看法又十分矛盾。
用户Milo 【【微信】】爆料，他在咨询变性人问题时，插空询问ChatGPT如何看待其医疗角色。ChatGPT一方面回答，在线资源或许有帮助，但其不能替代专业的意见。另一方面，这个人工智能又称，话虽如此，如果【【微信】】有任何具体问题或疑虑，它很乐意解答。
多年来一直接受人类咨询师辅导的【【微信】】已经倒戈，他表示会继续和人类治疗师会面，但和ChatGPT聊私人话题显然更加自在。
AI的道德陷阱
早在1960年代，就已经有人用聊天机器人代替人类咨询师，在医疗领域治疗病人。麻省理工学院教授Joseph Weizenbaum研发的Eliza就是一款模仿人类治疗师的机器人。
此后，Woebot、Wysa等聊天机器人也在医疗领域进行尝试，并在心理健康方面持续深耕。这些机器人的好处是，永远不会感到疲倦，也不会被病人情绪影响，而且成本不高。
但世界上不可能出现十全十美的东西。诸如ChatGPT一类的新模型并非专门用于治疗的技术，其引用的很多信息就可能暗藏陷阱。
比如，这种人工智能目前没有被设定必须要遵守更加严格的、适用于医疗方面的道德和法律准则。
此外，ChatGPT没有自己的“病历本”。这就可能导致患者在咨询时不得不重复描述自己过去的病情，如若不然，ChatGPT很可能不仅无法提供帮助，甚至会因为过于胡说八道而让病人更加“暴躁”。
因此，堪萨斯大学的教授和临床心理学专家Stephen Ilardi警告，把ChatGPT当作医生有点儿戏，其被应用于严重精神疾病治疗时会产生巨大的风险。
但他也认为，如果提供正确的指引，ChatGPT之类的人工智能显然可以在心理健康服务供不应求的时候发挥作用。
人工智能公司Hugging Face的首席道德科学家Margaret Mitchell也支持这一观点，提出人工智能可以在接听更多危机求助的热线电话上帮忙。
OpenAI的道德陷阱
ChatGPT道德感天生薄弱，而Mitchell本人对OpenAI的道德感也有怀疑。
事实上，OpenAI会审查用户与人工智能的对话，并将这些应用于机器训练。对于那些向OpenAI倾吐私密烦恼的用户来说，隐私泄露很可能会加深他们的痛苦。
今年3月，部分ChatGPT用户的对话内容被泄露，导致其他用户可以看到聊天内容，OpenAI因此紧急关闭ChatGPT。而这还可能只是用户隐私事故中属于最轻量级的。
根据使用条例，ChatGPT用户的账户信息在删除申请后，仍将保留至多4个星期。
有些人担忧隐私问题，而有些人则是觉得向机器人寻求心理安慰极其别扭。用户Aaron Lawson就指出，虽然ChatGPT的回答很人性化，但它毕竟不是真人，因此他很难配合ChatGPT进行治疗步骤。
对此，Stability AI的创始人兼首席执行官Emad Mostaque表示，ChatGPT确实会提供很好、很合理的建议，但不会替代人类医生的治疗，充其量是在找不到人交谈时候的一个替代品。
来源：华尔街见闻 韩旭阳
花旗认为，几乎所有推动市场上涨的流动性因素都将陷入停滞或彻底逆转，这可能会在未来几周使全球流动性减少6000至8000亿美元，从而削弱这一过程中的风险情绪。
全球央行的“隐形”量化宽松政策催生了市场繁荣，但随着市场流动性潜在的急剧收缩，美股和风险资产将受到打击。
4月18日，花旗分析师 Matt King 在最新研报中表示，全球各国央行向市场注入了超过1万亿的流动性，推动了年初至今的风险情绪上涨。这些流动性压低了实际收益率，支撑了股票市盈率，并在盈利预期不断下降的情况下收紧了信贷息差。
但花旗的高频流动性指标表明，这一势头已经停滞，未来几周越来越有可能出现急剧逆转。King?指出，由于债务上限问题，更高的利率和存款准备金率，以及欧洲央行也转向QT，全球流动性可能会减少6000至8000亿美元。这种情况甚至在利率进一步飙升之前就会出现，从而削弱这一过程中的风险情绪。
King 表示：
随着流动性峰值的过去，如果市场现在突然出现压力损失，我们一点也不会感到意外。
流动性趋势即将逆转
King?首先表示，今年以来，受科技股大涨推动，美国股市今年迄今上涨了8.2%，纽交所科技巨头FANG+指数上涨了36%，这种市场走势给人一种明显的量化宽松的感觉。
即便是在盈利预期不断下降的情况下，美股科技股的市盈率也不断上升。股市和债市的估值似乎都无法与央行的言论甚至基本面相符。衡量风险的重要资产――比特币，价格自去年12月底以来几乎翻了一番。
King?表示，市场普遍认为，年初至今的风险情绪上涨是来源于经济前景的改善，但事实上，这是因为全球各国央行向市场注入了超过1万亿的流动性，即“隐形”的量化宽松政策。
在两家银行倒闭引发金融市场动荡之后，美联储已经向美国金融系统提供了超过3000亿美元的紧急贷款，扩大了4400亿美元的资产负债表。甚至在美联储加入之前，其它央行就已经在增加流动性了。
King?认为，这些流动性压低了实际收益率，支撑了股票市盈率，并在盈利预期不断下降的情况下收紧了信贷息差。按照花旗的分析框架，这种流动性的规模相当于推动全球股市上涨10%，或50个基点投资级债券的信贷息差。
King?现在预计，几乎所有推动这种趋势的因素都将陷入停滞或彻底逆转，这可能会在未来几周使全球流动性减少6000至8000亿美元，从而削弱这一过程中的风险情绪。
根据花旗的高频流动性指标，这种情况已经在发生，只是市场还没有注意到。King?认为，虽然各国央行可以通过干预来防止流动性的急剧枯竭，但在没有进一步银行挤兑的情况下，考虑到他们正在与通胀斗争，以及对流动性操作对市场的影响存在意见分歧，央行们不太可能出手干预。
King?表示，如果央行们纷纷退出刺激计划并启动QT，美国股市和风险资产将受到冲击，这可能会导致加密货币市场出现更大的资金流入。由于市场相关性，比特币也可能首当其冲。
King 并不是唯一持有这种观点的分析师，其他人也开始怀疑今年的风险反弹。对冲基金 【【微信】】agement 的首席投资官 Nick Ferres?此前表示，全球股市定价过于乐观。
Ferres?在一份报告中表示：
支撑股市反弹的市场广度极其薄弱。股票投资者似乎想要享受降息带来的所有好处，却不想承受降息带来的痛苦。
美联储是最大的不确定因素
King?认为，未来几周最大的不确定性来源于美联储。美联储的准备金不仅受到法定QE或者证券持仓的影响，还受到其银行定期融资计划BTFP、财政部TGA账户水平，以及逆回购工具RRP的影响。这些影响正从最近几周的强劲正效应转向负面。
他表示，美联储在SVB遭遇挤兑后提供的大量贷款推动了准备金的大幅增加，但总额在未来应该会继续下降，BTFP贷款工具也会逐渐被贴现窗口取代。
这意味着，未来美联储将按照到期不再续作的方式被动缩表，再加上TGA和RRP工具的变化，美联储的准备金将在短时间内大幅增加数千亿美元（这就代表着市场流动性的紧缩）。即使银行开始支付更高的存款利率，未来的RRP可能会继续上行：最近几周，货币市场基金仍在继续吸纳资产，并持续流向RRP工具。
King?还指出，除了美联储之外，日本央行最近几天也继续通过购买证券来增加流动性，可能是为了对抗持续的日本国债做空。但由于欧洲央行的政府存款处于低位，且考虑到持续进行的QT，欧央行可能会开始抽走全球流动性。
King?最后总结道，过去市场流动性的注入正在大幅放缓，并可能开始急剧减少。由于股市正处于今年以来的高位，各国央行们可能都不愿考虑这些影响，因此许多投资者并没有注意到这一点。但市场必须关注流动性数据，“并系好安全带”。
据路透社，美联储理事沃勒4月20日表示，随着越来越多的金融机构将人工智能用于客户服务应用、欺诈监控和承保，美联储与其监管的银行就管理与人工智能相关的风险进行了“定期讨论”。
沃勒警告称，虽然人工智能可以为银行流程带来新的效率，但它也涉及新的风险。
沃勒还表示，所谓的智能合约―或区块链上的自动执行交易，其结果取决于预编程的输入―可以为交易结算的现代化带来“相当大的希望”。不过，他指出，智能合约也会带来风险，例如网络漏洞。
石油输出国组织（OPEC）预计，本季度全球石油市场将陷入供应过剩，同时下调需求前景，上调非OPEC供应预估。根据OPEC的最新月度报告，其将第三季度原油产量预测下调124万桶/天，至2，827万桶/天。这比OPEC 13个成员国7月的产量低了约57万桶/天。OPEC位于维也纳的研究部门将本季度全球原油需求预期下调72万桶/天，同时上调非OPEC供应预期52万桶/天。预计本季度原油消费均值为9993万桶/天。
