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《可爱的Python》的内容主要来自CPyUG社区的邮件列表,由Python的行者根据自身经验组织而成,是为从来没有听说过Python的其他语言程序员准备的一份实用的导学性质的书。笔者试图将优化后的学习的体验,通过故事的方式传达给读者,同时也分享了蟒样(Pythonic式)的知识获取技巧,而且希望将最常用的代码和思路,通过作弊条(CheatSheet,提示表单)的形式分享给有初步基础的Python用户,来帮助大家多快好省地完成功能。《《可爱的Python》》期望成为学习的使用Python的同好们的沟通话题,引发进一步的学习的/应用/创造/推广,就是笔者的追求!因为Python语言本身是种很灵活的动态脚本语言,同一个目标可以使用多种方式完成,笔者为了让拥有各种不同技术背景的读者可以快速无碍地理解,选择了一种实际上可能比较笨拙的方式来实现功能,聪明的读者一定可以看出
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机器人Python极客编程入门与实战 正版图书,下单速发,可开发票
有了先进的软件、硬件开发平台,剩下的只是创意。中国人,特别是中国的年轻人,是全球富有创业、创新精神的一群人,这样的一个群体难道还会缺乏创意吗? n “青少年学编程系列丛书”只是“Pytho极客项目”的起点,也是新一代智能化硬件的起点,我们期待更多的同行、更多的年轻人加入这个领域。 n
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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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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基础模型永久改变了机器学习。从BERT到ChatGPT,从CLIP到Stable Diffusion,当数十亿个参数、大数据集与成百上千个GPU相结合时,结果刷新了纪录。《Python预训练视觉和大语言模型》呈现的真知灼见和示例代码将帮你在AWS和Amazon SageMaker上从头开始预训练和优化基础模型,并将它们应用到整个组织的数百个用例中。 《Python预训练视觉和大语言模型》由经验丰富的AWS和机器学习专家Emily Webber撰写,涵盖的内容十分广泛,包括构思项目,准备数据集,训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例,指导你预训练和准备数据集及模型,配置环境,并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。 学习本书后,你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集,消除偏差,实现高吞吐量以及构建部署管道。最后,你将完全有能力开发个人
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