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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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本书读者对象为：有一定编程经验，想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别，以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书，本书没有面面俱到，仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现，并对相关代码进行了分析。
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本书读者对象：有一定Python编程基础，想通过实践提升编程水平的所有人。 中小示例 综合案例 本书针对有一定Python编程基础的读者，用 打砖块 扫雷 等常见的动作游戏和益智游戏串联知识点进行编程练习，最后一章还从零开始编写了一个综合性的 打气球 游戏，并介绍了详细的实现方法和设计思路。 代码丰富，练习较多 全书有200多段代码示例（部分代码给出了详细的代码分析），以及例题、练习题和拓展练习题等，用大量的动手实践提升编程能力。
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1.视频教学 本书提供188分钟的视频教学，读者可扫码或者下载学习，学习轻松高效。 2.内容全面丰富 本书归纳了9大类算法，解析了每类算法原理并提供了65个典型实例的算法详解，通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码展示、算法对比讲解来学习算法、选择*算法。 3.提供完整代码 为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 4.基础知识铺垫，由浅入深 本书考虑到部分没有数据结构基础的人群，先简要介绍常用的基本数据结构，并在之后的各个章节中加以应用，帮助读者奠定理论基础，避免空中楼阁式学习。 5.算法分类明确，原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确，在实例之前先进行原理分析与讲解，为之后的实例展开做铺垫，便于读者理解典型实例。 6.算法实例典型，讲解详细 本书每一章
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配套视频教程 手把手教你学Python 提炼避坑心法 简明、高效懂Python 实战案例分析 轻松、快速玩Python 讲解 实践 案例 视频 源代码 源数据 针对Python新手量身定做，入门的真爱之选 作者简介：余本国，博士，硕士研究生导师。于中北大学理学系任教，主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等著作。
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在阅读本书之前，读者需要了解Python语言的基础知识，需要知道如何在命令行中输入命令（终端、bash或等效命令）。 本书通过实例和视频讲解如何应用Python编程将烦琐工作自动化，全书讲解轻松易懂，适合希望使用和扩展Python知识并将任务自动化的Python初学者，不一定是开发人员。
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Python机器学习入门与实践 从深度学习到生成对抗网络GAN 深入浅出GAN生成对抗网络 实战gan TensorFl 用故事串联知识点，一边阅读故事，一边动手实践，掌握用机器学习技术处理数据的方法
本书的读者对象为：有一定 Python 编程基础，想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想研究人工智能方向的程序员。 用故事串联知识点，趣味性强 采用著名童话故事中的角色 王后 魔镜 白雪公主 小矮人 等，并设定故事情节推动知识点逐步展开，生动有趣，引人入胜，学习过程不枯燥。 注重实践，提升动手能力 用相对简单的Python语言作为工具进行机器学习实践,让读者一边学习每段代码的含义，一边实际动手编写代码，在反复尝试与调试过程中，逐步进入机器学习世界，并能够将学到的知识应用到实际工作中。 注重思考方式的培养 本书在写作时，没有一味地灌输知识点,没有特别追求代码的优雅性，而是通过角色对话、代码分析等，引导读者积极思考，深入理解知识点，有利于读者编程思维方式的养成。
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青少年亲子编程——趣学Python（全彩 微课版） 为教自家孩子“零基础”学编程，资深程序员“黄爸爸“呕心创作
激发兴趣 | 培养创造力 | 锻炼逻辑思维 从最基本的编程概念，到开发出一个完整的打怪游戏， 54个编程实验，精心编排，循序渐进，环环相扣， 让孩子爱上编程，快乐编程，享受编程 扫码即可轻松获取书内视频、源代码 更有交流公众号，随时与作者分享喜悦 全彩印刷 | 护眼阅读
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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Python程序设计案例教程（微课版）（高等职业教育大数据与人工智能专业群系列教材）
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作者20多年软件开发、大数据实战、企业应用经验积累，10万忠实粉丝读者群，与高校教师、企业精英合力打造Python编程的至高境界 算法编程！ 本书集算法之大全，包含传统典型算法、竞赛算法、大数据算法、人工智能算法、游戏算法；大量图解帮助理解算法思想精髓；83个精简案例分析、大量习题练习和QQ在线服务，助力攀登编程制高点，摘取编程殿堂里的算法皇冠。
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Python编程从零基础到项目实战（微课视频版第二版）python编程 从入门到实践 python学习手册基础教程 零基
考虑到从3.9版本开始，只能在Windows 8及以上版本运行，为了兼顾更多的运行环境，并考虑Python相关的第三方资源库的使用要求，这里选择稳定的、可以在Windows 7及以上操作系统运行的3.8.6版本的Python安装包，作为本书第2版本代码学习的运行环境。 关于第2版 （1）优化了配套代码。 （2）补充了新知识，如新增保留关键字async、await。 （3）在字典章中增加了集合的内容。 （4）对第10章的部分内容进行了完善和补充。 （5）对第11章图形用户界面的主要内容进行了更换。去掉了tkinter库的所有内容，更新为功能更加强大的PyQt5组件库及designer.exe界面设计工具。 （6）对第12章数据库操作的MySQL数据库连接、案例等内容进行了更新。 （7）对第13章的内容进行了补充，主要增加了异步协程内容。 （8）考虑到Web.py技术停止更新的问题，而FastAPI近两年发展迅猛，因其执行效率高、
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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青少年Python趣学编程（微课视频版）青少年 Python 趣学 编程 学习Python编程，成为未来科技的建筑师，设计属于自己的数字梦想家园。
1.《青少年Python趣学编程(微课视频版)》适合刚入门Python的编程爱好者，尤其适合青少年学生以及少儿编程教师。 2.未来已来，Python在手！82集视频 200个代码文件，带你从零基础到实战高手，轻松玩转Python，设计属于你的数字梦想家园！ 3.零基础友好，循序渐进 从Python环境安装到基础语法，再到高级应用和实战项目，内容设计由浅入深，适合零基础读者快速入门，也适合有经验的开发者进阶提升。 4.丰富的配套资源，学习更高效 82集微视频课程（约350分钟） 200个代码文件 220个插图 10个配套PPT 27个GIF图解，全方位辅助学习，让抽象的概念变得直观易懂。 5.实战导向，学以致用 通过 用户登录系统 飞机大战小游戏 等实战项目，将理论知识转化为实际技能，帮助读者真正掌握Python编程的应用场景。 6.覆盖三大应用领域，全面掌握Python 不仅涵盖Python基础语法，还深入Tu
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从零开始：青少年趣味学Python编程从入门到精通（案例视频版） 团购优惠，咨询在线客服
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本书的读者对象为：所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员等，所有编程初学者都可以使用本书学习。 Python 是一门功能强大但对新手友好的编程语言，特别适合作为初学编程的编程语言。Python趣味编程（双色版）是大津真先生以零基础读者为主要阅读对象编写的Python编程入门书。本书独具特色，作者用流畅的笔调借助Python中的内置模块turtle，阐述了Python编程的基本原理和方法。同时用大量丰富的例子来讲解字符串、列表、元组、字典、集合这 5 大主要序列对象的各方面内容。在讲解的同时，还穿插一些人物对话，这些对话的内容针对性非常强，恰如其分地反映了当前章节的重点和难点，使读者少走弯路，尽量不踩坑。 对话形式：本书以编程初学者为对象，对Python学习中的重点和难点以对话的形式
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本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业，技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说，然后通过不同的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras等）编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例，用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点，选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂，避免用复杂的数学
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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视频教学 本书提供350分钟的视频教学，读者可扫码或者下载学习，学习轻松高效。 内容全面丰富 本书归纳了10大类算法，解析了每类算法原理并提供了典型实例的算法详解，通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码实现、算法对比讲解来学习算法的适用场景。 提供完整代码 为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 算法分类明确，原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确，在实例之前先进行原理分析与讲解，为之后的实例展开做铺垫，便于读者理解典型实例。 算法实例典型，讲解详细 本书每一章均提供了多个实例，这些实例都是经典的算法问题，在各种应用与面试场合中出现频率极高，配合详细的讲解，便于读者融会贯通地理解本书所介绍的算法。 提供完善的售后服务 本书提供了
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人工智能 是一种 为机器赋予人的智能 的技术， 机器学习 是 一种实现人工智能的方法 ， 深度学习 是 一种实现机器学习的技术 。 本书是日本*的人工智能学习平台热门课程 通过深度学习创建图像识别编程模型 的官方教科书，是 动手学 和 现场使用 大型系列畅销书中的深度学习教科书，它从机器学习的基础知识开始，以一种易于理解的方式解释Python的基础知识，数据处理方法，监督学习以及深度学习的基础知识和应用程序开发。 本书以解决问题的方式来引导大家积极思考，同时提供样本文件，读者可根据样本实际操作，在帮助理解问题的基础上，提高动手能力。 本书正文中每节都有习题，共350多道，包括选择题和编程题，读者可以在检查学习效果的同时推进后续内容的学习。通过阅读本书，读者可以一次从机器学习基础跨越到深度学习的相关知识
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Python数据分析从入门到精通（微课视频版）python 数据分析原理 利用python进行数据分析 深入浅出数据分析
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精选Facebook、Google、Microsoft、Amazon和BAT等大型企业的Python算法面试题，并进行详细的剖析、分类归纳，提炼出算法面试的各种应对技巧，是一本Python程序员算法面试的图书宝典。 全面介绍Python程序员面试笔试技巧和方法，教你如何以 不变应万变 。 全面：两万多行代码，100多个知识点，全面覆盖Python程序员各类面试题型。 权威：15年开发经验、实战技巧总结，站在 巨人 的肩膀上，让学习走捷径。 深入：采用抽丝剥茧式分析，深入解释计算机科学的底层逻辑 算法及原理。 实战：包括60多个算法题目，针对性强，拿来就用。通过实战学习解题思路。
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Python数据分析之道——Thinking in Pandas
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Numpy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 chatgpt聊天机器人 人工智能 深度学习
适读人群：NumPy经常作为Python的基础软件库使用，任何学Python编程的读者几乎都需要掌握NumPy的使用方法，是机器学习工程师、数据科学家、数据分析师和科研人员都需要掌握的Python软件库。 内容丰富： 全面系统地讲解NumPy的使用方法，涵盖NumPy数组操作、NumPy数学函数应用和NumPy机器学习编程等知识。读者可将此书作为案头手册，随时查阅。 通俗易懂： 用通俗易懂的语言、详细介绍了大数据时代，NumPy在机器学习和数据科学中的高性能计算方法，读者可快速学会。 代码演示： 用大量代码对知识点进行演示，Ipython交互式执行环境让结果可视化，可让学习更简单。后还以案例的形式介绍了NumPy在机器学习中的应用，包括基础篇、理论篇、实践篇，以及深度学习篇、文字识别篇和强化学习篇。 装帧讲究： 全文双色印刷，版面设计精美，让学习过程不枯燥。
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编辑推荐： 漫画示讲解，实操流程图 悄悄学Python，然后惊艳所有人！ 1.跳出画面看画，跳出语言看Python 本书没有一头扎入编程语言的迷潭，而是先从基础的角度讲述什么是程序，怎样开发程序，进而引出Python的特点和作用。居高望远，方向明确。 内容专注，简明扼要，干货满满 涵盖了Python基础、进阶中重要又容易出错的知识点，舍去无关紧要的语法特征，不浪费学习的每分每秒。 重实践，边玩边学边做！ 每段基本语法之后配备 猜数游戏 图形移动 和 PDF横幅制作 等编程游戏，由浅入深地掌握Pyhton。 谁一开始不是小白呢！ 从零开始学Pyhton，一起提升自己的技能吧！
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读者对象：有一定Python基础，想学习人工智能、机器学习、深度学习的所有人员。 用Python直接实现机器学习和深度学习相关算法，可以让读者更好地理解机器学习和深度学习算法的本质，更好地理解其中的原理。 用程序范例呈现机器学习和深度学习程序处理的核心框架，对机器学习和深度学习的相关技术进行具体、深入的说明。
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