《漫画学Python:简单入门》是一本与众不同的编程指南,它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中,作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识,还融入了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说,让学习过程轻松愉快,充满乐趣。 与传统的编程教材不同,《漫画学Python:简单入门》将编程知识呈现得活灵活现,仿佛在与读者进行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界,让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者,也适合有一定经验的开发者。无论你是想学习一门新技能,还是希望巩固和拓展自己的编程知识,本书都将是你的理想选择。通过本书,你将轻松掌握Python编程的核心概念,从变量和数据类型到函
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《漫画学Python:快速提高》是一本与众不同的编程指南,它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中,作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识,还融入了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说,让学习过程轻松愉快,充满乐趣。 与传统的编程教材不同,《漫画学Python:快速提高》将编程知识呈现得活灵活现,仿佛在与读者进行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界,让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者,也适合有一定经验的开发者。无论你是想学习一门新技能,还是希望巩固和拓展自己的编程知识,本书都将是你的理想选择。通过本书,你将轻松掌握Python编程的核心概念,从变量和数据类型到函
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《漫画学Python:完美实践》是一本与众不同的编程指南,它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中,作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识,还融入了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说,让学习过程轻松愉快,充满乐趣。 与传统的编程教材不同,《漫画学Python:完美实践》将编程知识呈现得活灵活现,仿佛在与读者进行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界,让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者,也适合有一定经验的开发者。无论你是想学习一门新技能,还是希望巩固和拓展自己的编程知识,本书都将是你的理想选择。通过本书,你将轻松掌握Python编程的核心概念,从变量和数据类型到函
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深入理解Transformer自然语言处理使用PthonPvTorch TensorFlow B
ChatGPT 红得发紫,强得让人类心悸。 但在它的背后,还隐藏着一位 真正的大佬 。 它的名字叫做 Transformer ! 本书将带领你深入探究Transformer架构,从基础知识到高级应用,揭示了这一革命性技术在自然语言处理领域的无限潜力。 本书首先介绍了Transformer模型架构的基础知识,从背景知识、原理到多头注意力机制,逐步剖析了它的核心思想。随后,通过具体实例,你将学会如何微调BERT模型,了解BERT带来的全新NLP体验。接着,本书探讨了从零开始预训练RoBERTa模型的方法,以及使用Transformer处理各种下游NLP任务的技巧。你将掌握机器翻译、文本生成、文本摘要等领域的应用实践,深入了解Transformer在自然语言处理中的广泛应用。 在更深入的专题内容中,本书介绍了语义角色标注、问答系统、情感分析、假新闻检测等高级任务,为你提供了丰富的实战经验。最后,
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实际问题实际解决, 西瓜书 的终极拓展:《Python机器学习:核心技术与开发实战》不仅是 西瓜书 的最佳伴侣,更是机器学习和Python程序员在解决实际问题时的终极拓展工具。 《Python机器学习:核心技术与开发实战》(原书第2版)深入探索了人工智能的精髓,将你引领进入这个充满前沿科技和激动人心可能性的领域。无论你是初学者、研究者还是实践者,这本书都为你提供了一份全面、深入且充满洞见的实用指南。 翻译者在保持原著深刻内涵的同时,精心调整语境,为中文读者提供了一份入门和深入AI领域的精华。从基础的AI概念、算法,到具体的应用场景和前沿技术,本书详实地解析了人工智能的方方面面。无论你是初涉机器学习领域的新手还是具备多年经验的工程师,都能在本书中找到实用指南和深刻理解。 全书囊括了推荐系统、特征工程、逻辑编程、遗
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深入理解 Transformer 自然语言处理:使用 Python、 PyTorch、TensorFlow、BERT、R
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C h atGPT 红得发紫,强得让人类心悸。 但在它的背后,还隐藏着一位 真正的大佬 。 它的名字叫做 Transformer ! 在大数据和人工智能时代,机器学习 (Machine Learning,ML) 和 深 度 学 习 (DeepLeamning,DL) 已经成为各行各业解决问题的有效方法,自然语言处理 (Natural Language Processing,NLP) 是深度学习的重要应用领域之一。在过去的二十年中,自然语言处理经历了翻天 覆地的变化:从传统的自然语言处理方法 (n-gram 语言模型、基于TF-IDF 的信息检索模型、独热编码文档术语矩阵等)到深度学习方法 (RNN、CNN、FFNN、LSTM 等),再到Transformer。 目前,基于Transformer 的语言模型主导了自然语言处理领域的研究,已经成为一种新的范式。 Transformer模型是谷歌公司于2017年推出的自然语言处理经典模型。在自然语言处理任务中,Transformer 的表现超越了RNN 和 CNN,只需编码器/解码器就能达到很
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