标题“助教的Tensorflow笔记2：Python语法串讲.pdf”提示了文档的内容是关于Python编程语言的基础语法讲解，这是学习Tensorflow和机器学习的重要基础。Tensorflow是Google开发的一个开源机器学习库，广泛用于各种深度学习应用。
描述中提到这份笔记来自“北大tensorflow机器学习课”，说明其内容具有一定的学术水平和教学价值，有助于学习者消化和理解Tensorflow的学习内容。
标签为“人工智能”，显示这份笔记与人工智能领域紧密相关，Python是人工智能领域广泛使用的编程语言之一。
从提供的部分内容来看，笔记涵盖了以下Python语法知识点：
1. 常用指令：包括打开终端（OpenTerminal）、打印当前目录（pwd）、列出文件和目录（ls）、新建目录（mkdir）、进入指定目录（cd）、运行Python解释器（python）以及打印输出（print）。这些基础指令对于操作文件和目录、运行Python代码等都是必不可少的。
2. Python基础语法点：包括运算符（+-*/%）和运算顺序（先乘除再加减，括号最优先）、变量声明（由字母、数字、下划线组成）、字符串（用双引号或单引号包围）、数值（直接书写数字）、转义字符（如\t表示tab，\n表示换行）以及占位符（%s）等。
3. 列表（[]）：列表是Python中的基本数据结构，可以存储整数、字符串、其他列表等。列表的索引和切片操作、元素的修改、删除和插入操作也是Python编程中常见的操作。
4. 元组（()）和字典（{}）：元组是一种不可变的数据结构，而字典由键值对组成。这两种数据结构在Python编程中用于存储和组织数据。
5. 条件语句：包括if语句、if-else语句、if-elif-else语句等，用于根据不同的条件执行不同的代码块。
6. 逻辑关系：包括等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、大于等于（>=）、小于（<）、小于等于（<=）、逻辑与（and）和逻辑或（or）等。
7. 循环语句：包括for循环和while循环，用于重复执行代码块直到满足某个条件。循环语句中的break关键字可以用来提前终止循环。
8. vim编辑器：这是Linux和Unix系统中常用的一个文本编辑器，掌握它对于编程人员来说非常有用。
9. turtle模块：这是Python中的一个绘图库，可以用来绘制图形和图案，虽然在机器学习中用得不多，但在学习编程时可以帮助理解函数和循环的概念。
这些知识点为Python编程语言的基础，为学习Tensorflow和构建人工智能模型奠定了必要的编程基础。通过掌握这些知识点，读者可以开始编写简单的脚本和程序，进一步学习数据处理、数据可视化和模型训练等进阶主题。
