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程序员的数学基础 Python实战 [日]谷尻香织 人民邮电出版社 【新华书店正版图书】
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大数据数学基础 Python语言描述 9787115499219
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115499219 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 261页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2019-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等；第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识，包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等；第4章介绍了线性代数的基础知识，包括行列式、矩阵的运算和特征分解、奇异值分解；第5章介绍了数值计算的基础知
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用Python写网络爬虫【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
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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Python深度学习(第2版) 流行深度学习框架Keras之父执笔，涵盖Transformer架构等进展，文字生，简单方式解释复杂概念，不用一个数学公式，利用直觉自然入门深度学习
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络入门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 统计学习方法数学建模 机器人学习方法 机器翻译语言识别技术 人工智能算法书籍
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程序员数学 用Python学透线性代数和微积分 用Python学数学程序员的数学基础课算法几何学微积
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程序员的数学基础课 从理论到Python实践 紧紧围绕程序员的需求，内容涵盖大部分程序员所需的数学知识，涉及面广，案例生动形象，内容经典实用，提供源代码
1.紧紧围绕程序员的需求。 数学的课题非常广泛，但本书没有涉及数学领域的全部课题，而是从程序员的需求出发，精心挑选了编程所需的常用知识点，并实现学以致用。 2.结合生动的案例和形象的比喻解读难点。 降低技术理解的门槛，让程序员更容易理解数学背后的逻辑，并对实际生产问题进行数学建模，进而设计出更有效的算法，编写出更优雅的代码。 3.注重编程实践。 除了阐述理论知识，书中还提供了要通过大量实践才能积累的宝贵经验，让读者有机会亲自动手编写Python 代码，进而加深理解。 4.提供源代码下载。
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1.前Facebook数据科学家带你领略深度学习领域的全貌； 2.从数学、示意图、Python三个维度立体地认识深度学习； 3.提供PyTorch开源神经网络库的使用方法； 4.提供示例代码。 深度学习技术的发展如火如荼，这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件开发工程师的 加分项 。深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。 本书作者认为，理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此，本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念，带你领略深度学习领域的全貌，从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。 - 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。 - 掌握嵌套函数、链式法则等数学概念。 - 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。 - 从零构建CN
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编程超有趣 奇妙Python轻松学 第1辑 Python入门书 人工智能 青少年学编程 少儿编程零基础入门参考书 看动画视频学习Python活用英语单词建立数学建模思维体验人工智能技术
※本书配有动画教学视频，小读者可以看动画直观地学习知识，学习更容易。 ※编程需要用到英语，针对小朋友英语词汇量较少的问题，本书每章开头都会提炼出该章节会使用到的生词，让小读者在编程过程中，不会因为语言障碍而影响编程学习。通过学习编程，还能更加深刻地学习英语单词，一举两得。 ※图书内容生动有趣，以小墨提问，墨博士和墨哥哥回答的形式，在故事中轻松学习编程语言。 ※讲解很生动，不是生硬地讲知识，而是把难懂的内容比喻成小朋友身边常用的物品，通过类比解释，让小读者轻松理解知识。 ※北京大学计算机科学技术研究所所长郭宗明、清华大学软件学院副院长丁贵广、中国劳动经济学会人工智能学院院长王坛倾情推荐。 ※系列书分为Scratch模块、Python模块、人工智能模块。小学生可以学习Scratch模块，初中高中生可以学习Python
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第一性原理方法及应用 Python机器学习深度学习的数学，大圣张晓明人工智能的数学三部曲，程序员的数学基础课
《*性原理方法及应用》由浅入深，较为详细地分析*性原理方法在含点缺陷材料体系，以及IV族材料体系中结构性质的研究结果， 凝聚态物理与量子化学计算相关研究人员广泛使用的基础工具书。
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Python数学编程 有趣、生动、实用，高中生也能看得懂的Python编程书，美国亚马逊青少年学计算机编程畅销书，通过编程来探究代数、统计、几何、概率、微积分等数学主题
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1.本书的重点不在于如何解题，而在于帮助读者在计算机世界里如何利用数学解决算法问题，让程序员更容易理解数学背后的逻辑，进而编写出更优雅的代码 2.本书不是一味的让读者看书，还会用Python创建一些简单的程序，让读者更直观的理解程序的工作模式，通过尝试改变变量值或者改变程序中表达式的某一部分，使读者对数学有更深入的理解 3.通过具体的案例与实践帮助读者把数学知识内化于心 4.本书致力于把数学变得通俗易懂，加强易懂和可读性，不仅适合程序员与“程序员预备役”，也同样适合对人工智能与机器学习感兴趣的初学者，即使是数学基础非常薄弱的读者也可以看懂
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