Python语言程序设计 面向入门级读者，深入浅出地介绍Python的编程知识和用Python解决实际问题的方法
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Python语言程序设计 第2版 王恺,陈晨,李涛 编著 编 机械工业出版社
本书以Python编程语言为核心工具，以人工智能为脉络，紧密对接国家新兴产业发展战略。书中围绕概念、案例和分析的教学框架展开介绍，既夯实读者对Python语法、面向对象程序设计及调试能力的掌握，又融合国产化计算生态，为产业智能化转型提供方法论支撑。核心特色： 1.筑牢编程根基：从Python语言基础、程序设计到调试优化层层递进，助力读者提高代码实现能力，建立面向对象程序设计的认知框架。 2.问题导向式教学：通过问题驱动式学习模式，引导读者完成从方法研究到结果评估的全流程探索，塑造自主学习与科研创新能力。 3.融合国产生态：将国产计算环境与人工智能案例深度结合，使学习路径与产业技术生态同频共振，助力读者掌握AI问题的建模与求解方法。 4.配套资源丰富：提供课件、代码、视频等学习资源，覆盖知识理解、实践演练与技能拓展，
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Python深度学习 基于PyTorch 【正版图书】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习的著作，旨在帮者低门槛进入深度学习的领域，轻松速掌握深度学习的的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习的进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战 内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进 表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。本书共6章，分为三部分 部分（第~4章）PyTorch基础首先讲解了机器学习的和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的基础知识，详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。第二部分（第5~8章）深度学习的基础这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲
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Python深度学习：基于TensorFlow 从Python和数学，到机器学习和TensorFlow，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈解决方案
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适读人群 ：?对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等?科研院所的研究人员?其他深度学习爱好者，如产品经理、投资人等 （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）书全面升级：版和口碑俱佳，是深度学习领域的书，第2版根据TensorFlow新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。 （3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作，是读者的shou选。 （4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的书。 （5）进行谋划、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
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