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全面阐述Python科学计算基础内容 提供Python科学计算精彩案例 总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验 科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算 使用SymPy进行符号计算的概念和方法 使用matplotlib画图程序库做数据可视化 使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化 Python的并行和高性能计算方法 科学计算应用、库和工具的Python开发案例 方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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适读人群 ：人工智能及相关领域研究人员、程序员，计算机及数据科学专业在校生 算法与代码兼顾，理论与实践结合 很丰富：7种算法，50段实现，55个实例，总代码量5295行，全面而不冗余 很扎实：对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用：将理论实打实地用Python代码写出来，可以解决的任务 很前沿：叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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