![利用Python驾驭Stable Diffusion：原理解析、扩展开发与高级应用 [美]安德鲁·朱](http://img3m3.ddimg.cn/40/4/29897743-1_b_1752566783.jpg)
本书是利用Python驾驭Stable Diffusion的实用指南，从原理解析到扩展开发、高级应用全覆盖。含环境搭建、模型优化、图像生成等内容，附大量实战案例，助读者掌握AI图像生成核心技术，适合AI图像爱好者、开发者等。
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强化学习：原理与Python实现 数学原理+算法+性能分析，逐章配套Python代码和运行结果，深度强化学习算法还提供TensorFlow2和PyTorch对照实现
适读人群： 1.强化学习算法和研发人员 2. 深度学习研发和算法工程师 3. 大数据架构师 4.其他爱好者。 （1）理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法，并配套理论基础和性能分析。 （2）逐章配套Python代码， 深度强化学习算法同时配套TensorFlow 2和PyTorch 1对照代码。 在GitHub上展示全部代码和运行结果。 （3）环境丰富， 理论讲解部分的环境只依赖于Gym的简化安装，使理论学习免受环境安装困扰；综合案例部分环境既涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展，还包括Gym库以外的环境，让读者体验更加复杂的强化学习任务。 全面兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统，书中给出环境配置方法。 （4）多个综合案例，涵盖AlphaGo改进版算法AlphaZero、自动驾驶等。 （5）对硬件配置要求低，理论讲解部分代码不需要GPU即可运行，综合案例代码只需要普通的
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数据科学导论：Python语言（原书第3版） 数据科学快速入门指南，全面覆盖进行数据科学分析和开发的所有关键要点
本书对上一版内容进行了全面扩展和更新，将帮助你使用常见的Python库成功地进行数据科学操作。本书提供了对Python核心软件包的前沿见解，包括新版的Jupyter Notebook、Numpy、pandas和Scikit-learn等。 本书提供大量详细的示例和大型混合数据集，可以帮助你掌握数据收集、数据改写和分析、可视化和活动报告等基本统计技术。此外，书中还介绍了机器学习算法、分布式计算、预测模型调参和自然语言处理等高级数据科学主题，还介绍了深度学习和梯度提升方案（如XGBoost、LightGBM和CatBoost）等内容。 通过本书的学习，你将全面了解主要的机器学习算法、图分析技术以及所有可视化工具和部署工具，使你可以更轻松地向数据科学专家和商业用户展示数据处理结果。 通过阅读本书，你将学到： 在Windows、Mac和Linux系统上安装数据科学工具箱 使用Scikit-learn库提供的核心机器学习
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本书有以下特点： （1）市面上，针对少儿学习Python编程书很少，且属于译注，不适合中国儿童的思维。 （2）本书对基本概念的阐述使用了大量儿童易于理解的比喻和故事，避免对其进行专业术语的枯燥讲解。 （3）对计算机软硬件环境要求简单，只要拥有一台电脑，装好Windows操作系统，装好Python，便可以完成本书的所有案例。 （4）本书提供的编程案例，少儿非常感兴趣，愿意使用验证和改编。 （5）本书提供游戏编写，都是孩子们日常接触过的游戏，非常容易理解。 （6）本书使用大量对话式讲解，将读者可能的问题和回答表现出来。 （7）这部故事编程书，共有十四章，每章对应一个故事，每个故事中有一个或多个编程任务，寓教于乐，激发孩子的阅读兴趣。
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