让数学公式生动易懂,让算法描述简洁、清晰; 让公式与代码一一对应,让理论与实践相互促进 将算法转换为程序,徒手搭建与TensorFlow搭建精准匹配 贯穿 初学者关怀 原则:以极易理解的示例为起点,逐步引入新知识点,使得整个学习过程平滑而高效。 贯穿 极简体验 原则:每小节的新知识点多不超过3个,所有知识点辅以有针对性的代码示例,帮助读者深刻理解并熟练掌握。 讲解透彻:先以通俗易懂的文字讲解核心算法思想,然后结合必要的数学表达和有针对性的代码示例帮助读者理解。 动手实践:先以纯Python代码实现算法,再给出TensorFlow实现,理论与实践并重,加深读者对算法思想的理解,并提高其动手能力。 立体化方案:构建完整的学习资源,通过全路径学习计划构建立体化学习解决方案。
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(1)作者是AI技术专家,毕业于清华大学; (2)内容围绕机器学 算法涉及的概率统计知识展开 (3)加强基础知识与常用算法、应用案例之间的联系 (4)运用 Python 工具,做到和工程应用的无缝对接 (5)精心设计的典型案例,帮助读者高效构建机器学习概率统计理论与实践体系
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叫叫学院CTO彭守长、字节跳动高级工程师黄豪杰等4位大咖力荐 结合典型的测试场景,全面介绍Python自动化测试涉及的核心技术 搭建一个自研的自动化测试平台,提高测试效率,降低项目测试的成本 80多个实例,2个综合项目案例,提高读者的动手能力 内容全面:涵盖Web测试和App测试涉及的核心技术及典型场景。 讲解详细:详解每个重要的知识点,并给出每个实例和项目案例的详细实现步骤。 由浅入深:从概念讲起,逐步深入核心技术,*后通过项目案例进行实践。 实用性强:从实际的测试场景出发,结合多个典型实例与综合案例进行讲解。 技术前瞻:引入测试驱动开发和行为驱动开发等新技术和编程模式。
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为满足广大职场人士用Python实现Excel办公自动化的需要,我们于2020年8月编写出版了《超简单:用Python让Excel飞起来》。2021年7月,我们又根据读者的反馈进行改进,采用新的编写思路和内容架构,编写出版了《超简单:用Python让Excel飞起来(实战150例)》。这两本书侧重于以基础和案例的形式帮助读者解决实际工作问题,但是由于篇幅有限,对于代码中涉及的模块、函数和属性只做了简要介绍,故而有部分读者反映读起来不够 解渴 。为了更好地满足读者的学习需求,我们又组织编写了这本《超简单:用Python让Excel飞起来(核心模块语法详解篇)》,作为前面两本书的配套用书。
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强化学习:原理与Python实现 数学原理+算法+性能分析,逐章配套Python代码和运行结果,深度强化学习算法还提供TensorFlow2和PyTorch对照实现
适读人群: 1.强化学习算法和研发人员 2. 深度学习研发和算法工程师 3. 大数据架构师 4.其他爱好者。 (1)理论完备,涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法,并配套理论基础和性能分析。 (2)逐章配套Python代码, 深度强化学习算法同时配套TensorFlow 2和PyTorch 1对照代码。 在GitHub上展示全部代码和运行结果。 (3)环境丰富, 理论讲解部分的环境只依赖于Gym的简化安装,使理论学习免受环境安装困扰;综合案例部分环境既涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展,还包括Gym库以外的环境,让读者体验更加复杂的强化学习任务。 全面兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统,书中给出环境配置方法。 (4)多个综合案例,涵盖AlphaGo改进版算法AlphaZero、自动驾驶等。 (5)对硬件配置要求低,理论讲解部分代码不需要GPU即可运行,综合案例代码只需要普通的
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