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Flask Web开发 基于Python的Web应用开发实战 正版图书,下单速发,可开发票
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Python深度学习：模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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FastAPI学习手册 本书详细讲解了FastAPI框架及其周边产品，让读者迅速而全面地掌握如何用这套技术做Web开发，用当代的Python语言开发当代的Web程序。
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Python进阶：实际应用开发实战 介绍从设计原型到实际产品的Python开发全流程，涵盖Python3.8和3.9的内容，提供示例代码下载
●本书按照构建一个真实软件的顺序，通过一个贯穿全书的示例，解释其他教程中一般不会讲解的各种Python语言特性：从利用入口点让可重用的控制台脚本成为微服务，一直到高效使用asyncio整理来自多个数据源的数据。在此过程中，本书将介绍基于类型提示的linting、低开销的测试，以及其他自动执行的质量检查，以演示真实的开发过程。 ●通过阅读本书，你将了解以下内容： Python异步编程。 插件架构。 如何使用类型注解。 Python相关测试技术。 打包和依赖项管理。 ●具体而言： 第1章和第2章介绍开发环境和相关的工具； 第3~6章涵盖代码打包和依赖项分发、插件架构、接口、聚合服务器等实用内容； 第7章与第8章讨论线程和异步编程相关内容，以及一些高级主题； 第9~12章涉及可视化、调优、错误处理以及数据分析相关主题。 ●本书提供示例代码下
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