Python 跨平台应用软件开发实战 软件行业资深技术专家潜心研发，打造面向初学者的可视化开发工具，帮助开发者迅速掌握基于工具化的Python应用跨平台开发流程。
《Python 跨平台应用软件开发实战》融合了软件行业资深技术专家多年一线工作经验，通过项目实战教你快速上手Python应用跨平台开发，手把手步骤演练，结构紧凑、由浅入深，详尽的代码、图文讲解，配套资源丰富。书中操作部分配有二维码视频，使读者身临其境，迅速、深入地掌握各种经验和技巧。
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![Python设计模式实战 [美]詹姆斯·W.库珀](images/model/guan/url_none.png)
Python设计模式实战 [美]詹姆斯·W.库珀 介绍Python的23种设计模式，提供完整示例程序及数据文件，从而可编写更加健壮高效、功能强大Python代码。
本书基于Python的23种设计模式，展示了面向对象的基础知识、可视化编程，以及如何使用 创建型模式 、 结构型模式 、 行为型模式 ，旨在帮助Python程序爱好者拓宽面向对象编程知识和设计模式相关技能，轻松解决各种复杂的编程问题。本书配有大量清晰直观的可执行代码实例，让读者快速掌握Python语言并轻松实现各种对象不费吹灰之力。
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本书的特色有三： ● 一是聚焦于语料库。所有的代码、代码段或代码块均围绕语料库这一主题展开，所处理的对象是语料库研究过程需要面对的各种相关问题。 ● 二是语言 技术 法律三位一体。这意味着案例的解释都包含了三方面的要素，而非从纯粹的技术角度出发。所选择的语料也多是法律文本，目的是为了呈现法律文本的语篇特征，即以法律文本通过技术研究获取其语言学方面的特征信息。 ● 三是深入浅出，易学易用。本书强调 编程 并非是工科专业的 专利 ，文科生同样可以学会编程，而且能够编写出更为细腻、更利于语言学处理的代码。再者，阅读本书至少可习得一种能力即读懂代码的能力，就像学会一门自然语言一样。
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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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Python 数据科学指南人民邮电出版社9787115435101 软件工具程序设计指南
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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