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时间序列预测:基于机器学习和Python实现 [美]弗朗西斯卡·拉泽里(Francesca Lazzeri) 机械工业出 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书基于Python这一处理数据功能强大的高级编程语言,在实践中展示了如何将这些模型应用于真实世界的数据科学场景。Python提供了一系列用于时间序列数据分析的库,可以针对不同的预测解决方案进行通用化的代码部署。
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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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深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发 正版图书,下单速发,可开发票
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OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战 针对使用OpenCV和其他机器学习库开发高级实际应用程序的计算机视觉领域爱好者,以帮助他们掌握相应技能
《OpenCV 4.0 Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念,并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。 在本书的高级项目部分,你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪,以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。 学习完本书之后,你将获得实际编程经验,并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型,例如支持向量机(SVM)和卷积神经网络等,这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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从0到1 Python数据可视化 python数据分析新手入门,系统讲解python三大主流可视化库!案例丰富,技巧实用,涵盖日常工作场景,配套资源丰富!
Q:对于这本书来说,主要介绍哪些方面的内容呢? 答: 这本书介绍的是实际开发工作中经常会用到的可视化库,比如Matplotlib、Seaborn、Pyecharts。并且每一种库,我们都会结合大量实际案例来介绍,以便让读者掌握得更加系统。 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。本书案例丰富、技巧实用,涵盖了各种日常工作场景。 Q:学完这本书,我可以达到什么水平? 答:学完这本书,你可以熟练地掌握Python三大主流可视化库,并且已经打下坚实的基础了,足以应对大多数工作需求。
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适读人群 :本书不仅适合计算机专业学生自学Python编程语言,也适合需要利用Python提升办公效率的职场人士。 1.Python编程新手入门的优质好书,50万+中国读者的选择,由挪威科技大学教授芒努斯.利.海特兰德亲笔撰写,深入浅出地讲解了Python编程的方方面面。 2.内容详尽丰富,包括Python基础知识、核心概念、Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用等,全面的基础知识+细致入微的编程诀窍,学习效率与效果并重。 3.针对Python3.11升级内容,对结构与细节知识进行了优化和完善,轻松学习Python编程。 4.设计风格简洁明了,内容通俗易懂,附带代码示例,让你有目标地掌握Python,非常适合Python编程初学者入门。 5.提供贴近真实商业环境的案例,并通过PPT和针对求职应聘的习题帮助读者提高 Pytho编程实战能力。
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High Level Programming Language Python(高级语言程序设计Python) 全英文Python语言程序设计,包括大量案例,提供教学PPT课件。
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Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳 刘聪琳 全彩印刷,智能汽车?新能源汽车方向本科教材,深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目,配套学习资源和程序代码
1.本书配套刮刮卡,凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座,也可以凭借兑换码加入 智能汽车与深度学习 读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。 2.本书全彩印刷,内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python,由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源,共设计有四大部分共11章内容。 3. 本书深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目,讲述了完整的Python深度学习 智能车开发流程和知识体系。 4. 本书实用性和实践性强,由北京航空航天大学和北京百度网讯科技有限公司联合打造建设,引入了产业级工程实践项目,并基于全国大学生智能汽车竞赛设计各知识点的教学实例,以竞赛内容串
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算法入门之西游漫记——Python语言版 献给计算机算法小白,具备一定编程基础、想学Python语言的青少年的计算机算法启蒙读物,让《西游记》中的悟空、八戒带你学习算法思维、掌握Python语言。
这本书使用Python但不局限于Python,全书尽可能规避了Python语言的特殊语法和工具包,即使是学习其他语言的读者也能轻松理解其中的算法原理。
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![正版 初学者学习游戏开发实战指南:Python游戏编程快速上手(第4版) 9787115466419 [美] Al,Sw](images/model/guan/url_none.png)
本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏,即便你之前没有任何编程经验。 首先,本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏,然后开始学习更加的游戏的开发,例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中, 我们还会学习关键的编程和数学概念,这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。 通过本书,你将学习: 使用组合循环、变量和流程控制语句; 选择合适的数据结构来完成任务,例如列表、字典和元组; 使用pygame模块,为游戏添加图形和动画; 处理键盘和鼠标输入; 编写简单的人工智能程序,从而能够和计算机玩游戏; 使用加密技术把文本信息转换为密码; 调试程序并找出常见错误。 随着你编写每一个游戏,你将打下牢固的Python编程基础,并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
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面向应用的Python程序设计 内容涵盖Python程序知识要点、语句讲解、例题、功能实现等,随书配套视频讲解,手把手教你学Python,快速实现从入门到进阶
内容涵盖Python程序知识要点、语句讲解、例题、功能实现等,随书配套视频讲解,手把手教你学Python,快速实现从入门到进阶。为了帮助读者更好地理解程序设计的过程,本书提供与章节内容配套的视频讲解课程,读者可以通过出版社提供的途径获取视频资料。扫描本书封底的二维码,安装企业微信后,可以收看章节配套视频讲解课程。
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为满足广大职场人士用Python实现Excel办公自动化的需要,我们于2020年8月编写出版了《超简单:用Python让Excel飞起来》。2021年7月,我们又根据读者的反馈进行改进,采用新的编写思路和内容架构,编写出版了《超简单:用Python让Excel飞起来(实战150例)》。这两本书侧重于以基础和案例的形式帮助读者解决实际工作问题,但是由于篇幅有限,对于代码中涉及的模块、函数和属性只做了简要介绍,故而有部分读者反映读起来不够 解渴 。为了更好地满足读者的学习需求,我们又组织编写了这本《超简单:用Python让Excel飞起来(核心模块语法详解篇)》,作为前面两本书的配套用书。
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1.直观性:配套900分钟微课和慕课视频,方便读者随时随地学习。 2.系统性:在讲解机器学习的同时充分补充相关基础知识(特别是数学知识),让机器学习的知识体系更加系统化,方便读者阅读。 3. 实践性:在充分理解概念与原理的基础上开展Python编程实践(Scikit-learn、TensorFlow2),让读者真正掌握机器学习相关编程。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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