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Python语言因其具有丰富且强大的库,以及简单容易上手的特性,目前几乎活跃在所有的技术领域,包括人工智能、大数据分析处理、机器学习与深度学习、金融量化交易、网络开发、服务器编程、Web编程、运维自动化、物联网等领域。越来越多的新人都急切希望找到一本容易上手的Python入门书。本书就能满足零基础读者的Python需求,书中所有的知识点都通过大小示例让读者反复练习,激发读者学习兴趣,快速掌握Python编程技巧,获得生产力。
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算法入门之西游漫记——Python语言版 献给计算机算法小白,具备一定编程基础、想学Python语言的青少年的计算机算法启蒙读物,让《西游记》中的悟空、八戒带你学习算法思维、掌握Python语言。
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并发编程图解 《并行计算与高性能计算》《Python Cookbook》 《Python Distilled》作者联袂推荐:一本实用入门级读物,助你轻松驾驭现代并行计算架构的编程之道。
并发编程技术通过将计算机程序分解为可独立执行的任务单元,实现了程序的高效运行。目前,这一技术被广泛应用于游戏图形加速处理、大型AI模型训练、网络应用快速扩展、大数据流处理等关键领域。虽然并发编程十分复杂,但本书凭借有趣的示例、娱乐性的图解和易于上手的Python代码,为读者构建了一条从入门到精通的完整学习路径。 《并发编程图解》一书秉持 由浅入深 的原则,系统阐释了并发、并行和异步编程的核心原理,并重点聚焦于如何高效利用多核处理器、GPU等高性能计算资源。作者以平实的语言,刻意规避了繁复的数学公式、专业术语和学术辞藻,使复杂的概念变得清晰易懂。本书是初学者及希望程序突破性能瓶颈的进阶开发者的理想选择。
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Python大模型优化策略:理论与实践 北京大学出版社 大模型优化指南:从Transformer架构到遗传算法、蚁群算法调优,涵盖模型压缩、量化部署与DeepSeek集成等,赠送项目代码+教学PPT
1.零基础友好:手把手教你从机器学习小白变身AI优化高手!从基础概念到实战代码,全程图解 案例拆解,哪怕没学过Python也能轻松掌握大模型优化技巧。 2.硬核干货:一本书搞定深度学习全链路优化!覆盖模型训练、压缩、部署全流程,详解梯度下降、遗传算法、神经网络优化等核心技术,附赠可运行代码库。 3.实战派秘籍:真实项目经验直接搬进书里!书中包含自动驾驶、医疗诊断等落地场景优化方案,校企合作案例带你解决实际业务痛点。 4前沿技术解码:国产大模型DeepSeek深度揭秘!独家解析分布式训练、混合专家系统等核心技术细节,手把手教你用API调通大模型。 5.算力焦虑终结者:小设备也能玩转大模型!量化训练、剪枝、蒸馏等黑科技全公开,教你用有限资源榨干模型性能。 6.产学研闭环:内容紧密结合校企合作案例,基于实际业务需求,确保知识点
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人工智能(Artificial Intelligence, AI)是目前非常火的研究方向,应用前景广阔。人工智能的核心是机器学习, Python语言设计非常好,快速、坚固、可移植、可扩展,并且具有很多图像加强库以及数值和科学计算工具。这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。 机器学习和深层学习的深度很深,可以利用的范围也很广,市场上的很多书籍晦涩难懂。这本书采用 理论简述 实际数据集 Python 程序实现算法 分析数据的思路,根据实际数据集的分析目的,采用合适的主流机器学习算法来解决问题。
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Python深度学习:基于PyTorch 第2版 畅销书升级,PyTorch领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解PyTorch深度学习全栈知识
(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。(2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据PyTorch新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。(3)PyTorch领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作,是读者的。(4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。(5)精心谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容: 通过跟踪链接来爬取网站; 使用lxml从页面中抽取数据; 构建线程爬虫来并行爬取页面; 将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗; 解析依赖于JavaScript的网
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