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算法与代码兼顾，理论与实践结合 很丰富：7种算法，50段实现，55个实例，总代码量5295行，全面而不冗余 很扎实：对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用：将理论实打实地用Python代码写出来，可以解决的任务 很前沿：叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。 本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。 本书分为4个部分。 起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。 上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。 完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。 发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件许可证、所有
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