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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
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本书结合作者的项目经验,从实际工程需求出发,循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例,全书分为三部分,核心内容概要如下: 部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括: 数据采集与存储,主要涉及数据结构类型和采集方式,着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理,涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基
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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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