在阅读本书之前,读者需要了解Python语言的基础知识,需要知道如何在命令行中输入命令(终端、bash或等效命令)。 本书通过实例和视频讲解如何应用Python编程将烦琐工作自动化,全书讲解轻松易懂,适合希望使用和扩展Python知识并将任务自动化的Python初学者,不一定是开发人员。
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在编程中,数据结构和算法非常重要。著名计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式:算法 数据结构 = 程序,该公式在一定程度上揭示了程序的本质,其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的 E=MC2 相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计优秀的算法,编写出复杂而强大的代码,可以帮助我们更高效、更完美地解决问题。 《Python 数据结构和算法实战(第 2 版)》是引进欧美 计算机编程实践 畅销系列书中的一本,用通俗易懂的文字,结合插图和中小示例,介绍了基本的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等,以及数据分析中常见的搜索、排序等算法,各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书,读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解,为后续更深入学习打下坚实的基础,在实际工作中能
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写给新手的深度学习2——用 Python 实现的循环神经网络RNN和VAE、GAN
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学,然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中,主要学习3 项技术:监督学习、无监督学习和强化学习,以及基本的分类与回归技术,如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中,将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构,用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包,如何使用Matplotlib绘制自定义图表,以及应用Boosting算法XGBoost(梯度提升)进行预测分析等。 在后面的章节中,将学习用于图像识别的卷积神经网络(CNN)、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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担心自己基础差学不会? 买过好几本书,python还没入门? ●一网打尽:巧妙地把python的基础知识点,系统地融入到爬虫、人脸识别、数据抓取与分析、验证码识别等精彩而流行的案例之中,即避免了学习的枯燥性,又亲手完成了案例开发。 ●深入浅出:理论与实战无缝融合,一步一图,一点一例,知识点的小例子串联成较大的应用案例。 ●成就感十足:案例中用到的每个知识点,都不会让您感觉凭空飞来,这样在案例的实现中就不会有丝毫障碍,让您充分感受学习带来的成就感! ●超值DVD:DVD包含了本书学习所需用到的重点章节视频、所有案例的源代码等资料。
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本书是一本写给小白的Python入门书,用通俗易懂的语言和简短的代码案例,带领读者快速入门。 全书案例丰富,并附有详细的代码解析,可以让读者在实践中理解知识点,在快速掌握相关技术的同时培养一定的编程思维。 本书配有119段视频讲解和PPT教学课件,方便读者高效率自学。 本书在写作时特别注意各版本之间的功能变化、新功能的应用方法及注意事项,读者无论选择Python 3.x哪个版本(甚至Python 2.x),都能够很好地使用本书学习。 从基础到进阶 ,涵盖实际工作时Python编程所有常用知识点。 从理论到实践 ,勤动手、多动脑,活学活用,快速提升编程水平。 从代码到思维 ,代码有详细解析,潜移默化培养编程思维。
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基础知识 算法原理 经典案例 ,从全连接网络到复杂模型,从数据清洗到翻译模型,一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者:人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色: 入门门槛低,内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难,逐步深入,适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性,理论结合实践 作者以学生的视角,将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累,让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例,让读者能边学习边实践,缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛,注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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这是一本系统讲解Python完整编程语法和实战开发应用的程序设计图书,基础知识的讲解全面详尽,实例丰富,大量的技巧提示与图文解析,和详细的代码注解,帮助读者快速领悟Python编程思想和掌握Python编程的核心知识,本书的实践篇分别从并发编程、IO编程、网络编程、数据库编程、图形界面、网络爬虫、Flask编程等不同应用领域的角度来讲解编程的开发应用,全面提升读者学习Python语言在不同领域的实战应用技能。 本书知识体系全面、系统而详尽, 它不仅可以作为读者学习Python编程开发的起步工具,而且可以作为编程开发过程中的查询手册。 本书配备288集(66小时)的视频讲解和600多个实例源码分析,赠送项目实战、PPT课件和源代码,提供QQ等多种答疑方式,读者可以对照源码边学边操作,轻松享受Python的编程大餐。
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视频教学 本书提供350分钟的视频教学,读者可扫码或者下载学习,学习轻松高效。 内容全面丰富 本书归纳了10大类算法,解析了每类算法原理并提供了典型实例的算法详解,通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码实现、算法对比讲解来学习算法的适用场景。 提供完整代码 为了便于读者理解本书内容,提高学习效率,本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 算法分类明确,原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确,在实例之前先进行原理分析与讲解,为之后的实例展开做铺垫,便于读者理解典型实例。 算法实例典型,讲解详细 本书每一章均提供了多个实例,这些实例都是经典的算法问题,在各种应用与面试场合中出现频率极高,配合详细的讲解,便于读者融会贯通地理解本书所介绍的算法。 提供完善的售后服务 本书提供了
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本书读者对象为:想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员,以及有一定Python编程和机器学习经验,想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法,并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书,读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理,以及各种算法的实现方法。学完本书后,读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现,如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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Numpy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算尾原飒中国水利水电出版社【现货实拍 可开发 代寻稀缺书老书,有问题可联系在线客服15011482491
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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发,利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用,全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导,也没有生涩难懂的专业术语,而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识,从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容,构成了机器学习从经典到现代的体系框架,每章也可独立阅读。限于篇幅,书中没有讲解Python语言的基础知识,如果读者没有Python语言的基础,建议先学习Python语言入门知识,这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***,以便对机器学
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《轻松学SQL Server从入门到实战(案例 视频 彩色版)》从初学者容易上手、轻松快速学会的角度,采用Java SQL Server 2019开发环境,用通俗易懂的语言、丰富实用的案例和8个典型行业管理信息系统开发项目实战,深入浅出、循序渐进地讲解SQL Server 2019关系数据库系统的核心知识点及应用开发技术,实现手把手教你从零基础入门到快速学会SQL Server数据库系统应用项目开发。 本书既适合零基础入门的初读者、有一定数据库基础的初、中级工程师阅读,也适合作为高等院校或培训机构相关专业数据库课程教材以及学生课程设计或毕业设计的参考书。本书具有以下几个特点: (1)内容精练,阅读性好。 本书内容及组织结构经过作者精心编排,符合人们的认识规律(循序渐进、由浅入深),而不是杂乱无章地随意堆砌,不是大而全、面面俱到,而是站在初学者的角度
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学编程,选择一本能看懂学会的图书很重要。好的图书能引导你快速入门相关领域并传递给你完整的知识体系。本书就是这样一本能让你快速入门Python编程和Python数据分析的图书,配有高清视频讲解和大量的中小案例,以及方便教师教学的PPT课件;另外本书还设置了大量的练习题,几乎每节都设置有 随堂练习 模块,每章*后还设置了 学习检测 模块,通过练习,让读者学会举一反三,融会贯通,切实提高编程能力;本书不光介绍了Python编程技术,还介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas等AI时代科学计算、大数据分析的第三方软件包的使用方法和技巧,让读者可以一本书掌握Python编程技术和数据分析的基础能力。 易学习 本书针对零基础读者,从*基础的程序逻辑开始,用浅显易懂的文字和简短的程序代码,带领读者快速入门Python编程世界。 范例多 本书以范例为
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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式,用通俗易懂的语言,简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程,涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识,本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述,而是对知识点进行简要介绍,并通过具体的例子对知识点进行综合应用,后通过测试题(也给出了详细答案)对所学知识进行巩固,举一反三,以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中,在合适位置给出了一些图形图示,让知识展示更直观,更易理解。 在每章首页,给出一个有趣的图形,可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者,在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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Keras深度学习Keras入门教程Python编程数据结构神经网络深度学习人工智能书籍python代码Keras编程框
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Python网络爬虫与数据可视化应用实战 陈允杰 水利水电出版社 9787517090540
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论,又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型;既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识,又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用,通过本书学习,你将能够: 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习,了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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数据结构(Python语言描述)(普通高等教育人工智能专业系列教材)
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Python开发实践教程(第二版)(高等职业教育通识类课程新形态教材)
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