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为满足广大职场人士用Python实现Excel办公自动化的需要，我们于2020年8月编写出版了《超简单：用Python让Excel飞起来》。2021年7月，我们又根据读者的反馈进行改进，采用新的编写思路和内容架构，编写出版了《超简单：用Python让Excel飞起来（实战150例）》。这两本书侧重于以基础和案例的形式帮助读者解决实际工作问题，但是由于篇幅有限，对于代码中涉及的模块、函数和属性只做了简要介绍，故而有部分读者反映读起来不够 解渴 。为了更好地满足读者的学习需求，我们又组织编写了这本《超简单：用Python让Excel飞起来（核心模块语法详解篇）》，作为前面两本书的配套用书。
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（1）作者是骨灰级树莓派极客，对树莓派有非常深入的研究，并进行了大量的实践，本书中的解决方案和案例均经过作者亲身实践。 （2）本书为图像分析、人脸识别、文字识别、人脸追踪、视频监控等常见的机器视觉应用提供了全套的树莓派解决方案。 （3）书中7个综合性案例，不仅讲解了技术原理和实现方法，而且给出了实现代码，所有代码均可运行在树莓派上并可移植到ARM开发板上。
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强化学习：原理与Python实现 数学原理+算法+性能分析，逐章配套Python代码和运行结果，深度强化学习算法还提供TensorFlow2和PyTorch对照实现
适读人群： 1.强化学习算法和研发人员 2. 深度学习研发和算法工程师 3. 大数据架构师 4.其他爱好者。 （1）理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法，并配套理论基础和性能分析。 （2）逐章配套Python代码， 深度强化学习算法同时配套TensorFlow 2和PyTorch 1对照代码。 在GitHub上展示全部代码和运行结果。 （3）环境丰富， 理论讲解部分的环境只依赖于Gym的简化安装，使理论学习免受环境安装困扰；综合案例部分环境既涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展，还包括Gym库以外的环境，让读者体验更加复杂的强化学习任务。 全面兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统，书中给出环境配置方法。 （4）多个综合案例，涵盖AlphaGo改进版算法AlphaZero、自动驾驶等。 （5）对硬件配置要求低，理论讲解部分代码不需要GPU即可运行，综合案例代码只需要普通的
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机器学习中的概率统计 Python语言描述 资深AI技术专家撰写，清华大学毕业，GitChat畅销专栏升级，系统讲解机器学习中概率统计核心知识和计算技巧
（1）作者是AI技术专家，毕业于清华大学； （2）内容围绕机器学 算法涉及的概率统计知识展开 （3）加强基础知识与常用算法、应用案例之间的联系 （4）运用 Python 工具，做到和工程应用的无缝对接 （5）精心设计的典型案例，帮助读者高效构建机器学习概率统计理论与实践体系
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深度强化学习：基于Python的理论及实践（英文版） 无门槛学习ChatGPT核心技术-深度强化学习算法的理论、语言和实现。谷歌首席科学家推荐，深度强化学习软件库开发者力作
适读人群 ：本书可以作为高等院校人工智能、计算机、大数据等相关专业的本科或研究生教材，也可以作为人工智能相关领域的研究人员和技术人员的参考书籍。此外，对强化学习感兴趣的读者也可以将本书作为自学的参考教材。 1、名人推荐。本书由谷歌首席科学家Vincent Vanhoucke推荐。 2、作者资深。在AI巨头企业谷歌从事深度强化学习和人工智能的开发和应用。 3、译者资深。主要译者为南开大学人工智能学院副院长，机器智能所所长，教授，博士生导师。 4、内容精彩详细。讲解深度强化学习问题的每个关键方面。叙述结构合理，知识学习的实用性，本书内容设置合理，重点突出。详细解释深度强化学习算法的理论。 5、热点议题。近些年涌现出一批深度强化学习的新模型与新算法。本书采用理论结合实践的方法，围绕深度强化学习的体系特征进行了深入
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