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本书内容易于理解,而且读起来生动有趣,是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识,然后逐渐深入多种主题,结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python,并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书,你将能够: 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服
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Python语言及其应用,卢布诺维克(Bill Lubanovic) 著,丁嘉瑞,梁杰,禹常隆 译,人民邮电出版社,97
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计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络 快速入门计算机视觉应用开发,涉及多种深度学习算法及其实现,基于Python语言,以真实数据集为例,结合流行技术框架
深度学习已在人工智能的多个应用领域(尤其是计算机视觉)中展示了其强大功能。计算机视觉是理解和处理图像的科学,并且在机器人技术、自动化等领域有广泛的应用。 本书通过实例展示了如何利用深度学习的力量来开发计算机视觉应用程序,介绍了与图像分类、图像检索、目标检测、语义分割、图像题注、生成模型等有关的各种技术。你将使用流行的Python库(例如TensorFlow和Keras)探索计算机视觉应用程序,从而掌握各种深度学习算法及其实现。 使用TensorFlow和Keras设置深度学习的环境 探索图像分类方法并训练一个深度学习模型 使用预训练的卷积神经网络模型进行图像检索 了解检测方法并实施行人检测 了解图像题注中的各种问题及其实现 训练一个使用生成对抗网络生成图像的模型 了解视频分类的方法及其实现 部署深度学习模型并进行优化
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