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AI可解释性（Python语言版） DeepSeek知识储备,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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Python asyncio并发编程 通过asyncio实现并发编程,使用一个贯穿全书的示例，介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。源代码下载地址见书封底二维码。
在本书中，通过14章的内容，由浅入深地介绍如何通过asyncio实现并发编程,并使用 一个贯穿全书的示例，介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。看着这个示例由简单变得复杂，在掌握相关知识的同时，也给自己带来了不小的成就感。作为Python和数据科学的教学人员，我建议你在阅读本书时，认真学习书中的示例，并在自己的计算机上运行本书附带的程序，这将让你更好地理解本书所介绍的内容。别担心，本书使用的示例对计算机的要求并不高;我在完成相关练习时，使用的是2015年在拉斯维加斯的Best buy购买的MacBook Pro,配置i5 CPU、8GB内存及128GB SSD,使用这样的机器运行本书的示例代码毫无压力。
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作为一门面向对象的开源编程语言，Python易于理解和扩展，并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面，通过学习《Python编程入门经典》，读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手，重点介绍了Python2．6和3．这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析，读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后，读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入／输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编程
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