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l 磨砺编程技能,平替ChatGPT! l 看漫画学Python,黄皮书全新修订版,超简单入门Python,有趣、简单!提供配套视频、定期答疑等,小灰、大胡子、臧秀涛等力赞! l 版2年近10万册,修订版对版进行了全新修订 l Python版本、代码形式等都有新的展现 l 适合所有喜欢Python的读者!中小学生能看懂 l 若您想在入门Python的基础上深度学习Python,请一并购买《看漫画学Pytho2》 l 实践证明,本书适合所有Python课程培训机构及高校Python课程选用,可放心购买 l 本书提供了读者群、全书配套视频、课件、源码、在线答疑等,资源丰富
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人生苦短,我用Python! 这是CPyuG(中文Python用户组)的倡议。因为Python同时拥有这些非凡魔力:跨平台的/电池内置的/面向对象的/高级数据类型内置的/解释型脚本语言的/Pythonic的/令人快乐的! 本书由一群富有Pythonic体验的“行者”撰写,试图用一种草根的形式来分享这些体验;所以: 本书不是教材,不能期望可以由本书研究出考试大纲来获得认证: 本书不是课本,而是用互动的开发故事来探讨Pyfhonic,对于大多数已习惯学院式系统学习的读者来说,这是全新的体验: 本书宣扬:“学习Python不是什么大事儿”——不用将所有语法规则学会就已经可以用Python来解决实际问题了!
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适读人群 :写给青少年及其家长,可通过本书建立青少年学习编程的兴趣。 本书利用TumipBit口袋编程计算机(兼容Micro:Bit)进行实验,力求通过有趣的实验,将Python编程学习中乏味的数据类型、逻辑运算、变量、循环、判断、函数等基础知识融为一体,便于青少年学习掌握。注重动手能力,从“如何做”的角度切入,抓住要点,让青少年真正DIY起来,记住知识点,掌握内容,亲手做出创意作品。这是一本有技术支持的机器人DIY实战书籍,可提供以下技术支持渠道。
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零基础:专注于入门,层层进阶,帮助读者轻松掌握Python基础知识;通俗易懂:轻松幽默,毫无做作、晦涩之感,让编程不枯燥、不乏味;深入浅出:指导读者理解Python编程思想,领略Python魅力,授之以渔。
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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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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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本书特色: 1.本书结构合理,层次清晰,内容丰富,难易程度适中,易于被读者接受和掌握; 2.本书语言风趣活泼,图文并茂,引人入胜; 3.本书例程贴近中小学生的生活场景,使读者在学习Python编程的过程中印象更加深刻; 4.本书全彩印刷,可读性强,使读者轻松学习; 5.本书注重读者的实践与思考能力,设计了 划重点 拓展与提高 你掌握了没有 学编程 多动手 等内容环节,其中有大量的代码练习,答案以二维码的形式给出,方便查询,互动性强,可使读者独立思考归纳,迅速掌握编程技能。
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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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本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的 轮子 ,仅使用Python,从零开始创建自己的深度学习模型,并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码,解释深度学习、AI相关的通用技术,让读者了解AI技术的底层原理,掌握深度学习技术的本质,从而掌握自己 造轮子 的方法。 本书特点: 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码,引导读者一边学习一边上机实践,提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习,扎实的数学和编程基础是非常重要的,本书首先用一定的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固,以加深印象,为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为 写给新手 的第2本书,对神经网络的基础知识,如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固,让读者可以顺利过渡到循环神
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Python预训练视觉和大语言模型 DeepSeek工作原理 大模型数据集构建、预训练、微调、评估和部署的一站式解决方案。Amazon SageMaker 首席工程师作序推荐。
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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