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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 [日]吉田拓真,尾原飒著,陈欢 译 中国水利水
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。最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，让学习过程不枯燥,版面设计精美
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写给新手的深度学习2——用Python实现的循环神经网络RNN和VAE、GAN 9787517099116
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517099116 Author 作者 (日)我妻幸长 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 320页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2022-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《写给新手的深度学习2——用Python实现的循环神经网络RNN和VAE、GAN》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN及生成模型中的VAE、GAN的构建方法进行了详细解说。其中在前3章对深度学习和Python编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN的工作原理及编程实现，这也是本书的主要内容，*一章作为进阶准备，介绍了很优化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试
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这是一本权威的人工智能从入门到精通的读本从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了Python入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow与PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。
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本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始，先图解，再实现，后是更多的实战应用案例，循序渐进地进行讲解，不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习，更可以了解各种神经网络的来龙去脉，深入且真正了解神经网络的理论基础，终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式，让你快速理解工作原理，数学不好也没关系。 ●大量案例，教你用适当的算法调整模型，提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法，让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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读者对象：已经掌握量子力学基础知识、想通过数值模拟学计算机工作原理的所有读者。 √ 用基本方行数值模拟，实践强 量子计算机涉及内容较多，对于那些已经了解量子计算机概念但又觉得量子计算机太抽象、难以深入学来说，本书使用量子力学的基本方程薛定谔方程对量子计算机的基本要行数值模拟，以此来了解量子计算机的工作原理。 √ 生动角色对话引导，趣味强 因为本书为前沿技术类图书，而且量子计算、量子计算机涉及内容又较为枯燥，所以本书设置了“模拟君”（学）和“程序仙人”（教师角色）两个角色，通过角色对话展开叙述，在程度上图书的生动趣味。
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1.本书围绕TensorFlow 2.0框架讲解人工智能的项目开发 TensorFlow 2.0的优势 （1）工具种类齐全 l有基本的神经网络计算函数（接口），如卷积计算、池化计算、损失计算， l有丰富的工具函数（接口）， l具备Python的多个工具库功能，如图像处理中实现了OpenCV、Pillow、Matplotlib的功能，能完成图像读取、图像编码和解码、图像剪裁、图像亮度调节等任务，文件读写中实现了Open函数的功能，数据处理与计算实现了Numpy的部分功能，完成了数据封装TFRecord、矩阵计算等。 （2）简单易用 lTensorFlow 2.0在TensorFlow1.x的基础上，删除了冗余的接口，并提供了高度封装的接口，将具体的计算过程都封装成函数，供开发者调用，大大降低了学习成本与使用难度 lTensorFlow 2.0内置了Keras，这个工具就是高度封装的计算框架，Keras提供了完整的神经网络开发工具，简单易用。 （3）兼容性好
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Python是一款非常强大、易学易用的数据处理和数据分析工具，而大量第三方软件库的支持，更是使其成为人工智能时代非常重要的编程工具。pandas就是一款非常重要的基于NumPy的Python数据分析软件库，它提供了大量能快速便捷处理数据的函数和方法，提供了高效操作大型数据集的工具，通过pandas和Python，可以顺利完成数据科学、机器学习或日常工作中的几乎所有数据分析任务。本书就利用pandas，结合简单易懂的示例代码，对机器学习和数据科学领域数据预处理的知识和各种预处理方法进行了透彻、全面的讲解。学完本书，你会发现Python之所以在数据处理和分析领域如此强大，pandas是其重要的影响因素之一。 1.用浅显易懂的语言，全面介绍pandas的使用方法和应用技巧。 2.用简洁清晰的代码，结合日常工作中需要处理数据的实际场景，学习pandas的实际用法，掌握解决实
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