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《可爱的Python》的内容主要来自CPyUG社区的邮件列表,由Python的行者根据自身经验组织而成,是为从来没有听说过Python的其他语言程序员准备的一份实用的导学性质的书。笔者试图将优化后的学习体验,通过故事的方式传达给读者,同时也分享了蟒样(Pythonic式)的知识获取技巧,而且希望将最常用的代码和思路,通过作弊条(CheatSheet,提示表单)的形式分享给有初步基础的Python用户,来帮助大家多快好省地完成功能。《《可爱的Python》》期望成为学习使用Python的同好们的沟通话题,引发进一步的学习/应用/创造/推广,就是笔者的追求!因为Python语言本身是种很灵活的动态脚本语言,同一个目标可以使用多种方式完成,笔者为了让拥有各种不同技术背景的读者可以快速无碍地理解,选择了一种实际上可能比较笨拙的方式来实现功能,聪明的读者一定可以看出来的,
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从零开始学Python数据分析与挖掘【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python 图像处理与计算机视觉实践教材,面向本科院校
这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材,面向本科院校 计算机视觉 实践课。 本教材主要的特点是: 1.以前沿的算法应用为主,不再花篇幅介绍一些过时的算法。 2.软件采用开源计算机视觉库OpenCV,通用性高,有利学生就业。 3.编程语言采用Python,易于编写和调试,学生可以专注在知识点上面,避免耗费太多时间在配置开发环境和调试程序上。
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基础模型永久改变了机器学习。从BERT到ChatGPT,从CLIP到Stable Diffusion,当数十亿个参数、大数据集与成百上千个GPU相结合时,结果刷新了纪录。《Python预训练视觉和大语言模型》呈现的真知灼见和示例代码将帮你在AWS和Amazon SageMaker上从头开始预训练和优化基础模型,并将它们应用到整个组织的数百个用例中。 《Python预训练视觉和大语言模型》由经验丰富的AWS和机器学习专家Emily Webber撰写,涵盖的内容十分广泛,包括构思项目,准备数据集,训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例,指导你预训练和准备数据集及模型,配置环境,并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。 学习本书后,你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集,消除偏差,实现高吞吐量以及构建部署管道。最后,你将完全有能力开发个人
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假设你正在Maya中为一个角色创建动画。在为此角色创建动画的过程中,你会发现自己在重复以下几个步骤。1. 引用一个角色。2. 导入一个动作捕捉动画。3. 设置帧范围。4. 引用背景场景。5. 配置摄像机。 如果参与一个包含10到50名动画师的大型制作项目,这些简单的步骤可能会带来一些问题。如果分解此过程,可以发现许多适合引入工具的地方。 首先,动画师需要查找角色的正确路径。可以在任意给定时间更改此路径,所以让动画师任意选择此文件可能导致挑选了错误的文件。包含角色列表的简单工具可帮助快速、可靠地完成此任务。 接下来,你需要一个工具来对将运动捕捉数据正确地导入角色控件的过程进行组织和管理。在此过程中,此工具也可设置动画的帧范围并将摄像机移动到正确的位置。 引用正确的背景场景,动画师每次手动搜索正确的文件时
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