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使用Python和JAX构建推荐系统 无论是希望客户在你的在线商店中找到最Z具吸引力的商品、获取丰富且有趣的视频，还是获取他们需要了解的新闻，推荐系统（RecSys）都能提供解决方案。
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Python深度学习：基于PyTorch 第2版 畅销书升级，PyTorch领域公认标准著作，20余年研发经验AI专家撰写，详解PyTorch深度学习全栈知识
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python语言因其具有丰富且强大的库，以及简单容易上手的特性，目前几乎活跃在所有的技术领域，包括人工智能、大数据分析处理、机器学习与深度学习、金融量化交易、网络开发、服务器编程、Web编程、运维自动化、物联网等领域。越来越多的新人都急切希望找到一本容易上手的Python入门书。本书就能满足零基础读者的Python需求，书中所有的知识点都通过大小示例让读者反复练习，激发读者学习兴趣，快速掌握Python编程技巧，获得生产力。
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Python的设计理念是无所不用其极地适合人的直觉，这让Python学习者的注意力无需过多纠缠于语法等细节，而可以更多地集中在 程序设计思维 上，这是初学编程非常重要的东西。 为此本书内容编排 均以 用计算机解决问题 、用Python编程思维实现功能 为目标，以Python3.5为蓝本，全面讲解Python的编程基础、软件结构、常用模块等编程知识以及基于Python编程的多个游戏综合设计实例等。 * 以实例引导，注重编程及整体程序的简洁、实用，每个案例都经过调试、验证，可以直接用于开发实践； * 所有实例及程序源代码提供电子资料包直接下载； * 程序开发难点、重点有视频直观讲解，配套视频做成二维码直接扫码学习。
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Python数据科学应用从入门到精通 系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网
《Python数据科学应用从入门到精通》是张甜博士和数据分析领域专家杨维忠合力打造的精心之作，现在已成为编辑推荐。本书全面介绍了Python数据分析的基本概念和技能，包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。重要的是，本书注重实践应用，提供了大量的实例和案例，帮助读者更好地理解和掌握所学知识。无论是经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学还是电子商务等专业学生，都可以将其作为学习Python数据分析的专业教材和参考书。而对于企业和事业单位来说，本书也是数字化人才培养的教科书和工具书。同时，职场人士也可以利用本书自学，掌握Python数据分析，提升数据挖掘、分析和可视化建模能力，从而提高工作效率和改善绩效水平。
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Q：我一点编程基础都没有，也可以学会吗？ 答：完全没有问题！在众多编程语言中，Python可以说是很容易入门的一个。即使你之前没有接触过一点编程，都可以很轻松地入门Python。实际上，现在很多中学都已经开设了Python编程课。 Q：这本书只会介绍入门方面的知识吗？ 答：这几本书可不止于初级水平的教学。在精讲语法的同时，还穿插了各种开发技巧，让你的技术更胜别人一筹。 Q：学完这本书，我可以达到什么水平？ 答：本书旨在让你快速上手Python。读完本书，你已经打下了坚实的基础，也达到了初级开发水平，接下来就可以开始学习更高级的技术，比如数据分析、网络爬虫等。 如果想要成为一名真正的Python工程师，想要更深入地学习Python，小伙伴们可以看一下本书的进阶篇《从0到1：Python进阶之旅》。
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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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人工智能（Artificial Intelligence， AI）是目前非常火的研究方向，应用前景广阔。人工智能的核心是机器学习， Python语言设计非常好，快速、坚固、可移植、可扩展，并且具有很多图像加强库以及数值和科学计算工具。这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。 机器学习和深层学习的深度很深，可以利用的范围也很广，市场上的很多书籍晦涩难懂。这本书采用 理论简述 实际数据集 Python 程序实现算法 分析数据的思路，根据实际数据集的分析目的，采用合适的主流机器学习算法来解决问题。
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