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计算机视觉与PyTorch项目实战：基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发 一本书，助力数据科学家、机器学习工程师以及Python软件工程师迅速掌握新技能
如爱因斯坦所说： 提出问题往往比解决问题更重要。 李飞飞认为，关键问题的提出会推进计算机视觉，甚至整个AI领域的发展。 本书针对计算机视觉领域尤为重要的业务问题，结合实例，重点阐述了如何基于深度学习框架来设计和开发端到端的产品级商用视觉模型。 通过本书的阅读，读者将能够使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级别的计算机视觉模型。 使用PyTorch来解决计算机视觉问题 实现迁移学习和执行图像分类、对象检测、图像分割和其他计算机视觉应用 面向现实世界中的行业问题设计和开发产品级计算机视觉项目 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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Python Web自动化测试入门与实战 从入门到入行、 一线测试工程师 手把手教学
本书主要分三篇14章，主要内容概述如下： 基础篇（第1章~第7章） 自动化测试基础知识。 本篇主要讲述自动化测试人员需要掌握的基本知识，从代码使用层面进行介绍，包括Python基础、WebDriver API的使用及单元测试框架UnitTest、Pytest等知识。基础篇主要是为自动化测试实践打下牢固基础，适合初学自动化测试的人员学习。 实践篇（第8章~第10章） 自动化测试项目实战。 本篇主要介绍自动化测试项目的应用。首先以数据驱动模型和PO模型为基础进行实战练习，然后介绍持续集成在自动化测试中的应用。项目实战篇适合具有一定基础的自动化测试人员学习。学完实践篇读者会对项目解析、自动化框 架搭建、模块封装、用例组织、测试报告生成和持续集成有一定程度的认知，并运用于自己的项目。 卓异篇（第11章~第14章） 拓展知识面并提高项目质量。 一个完整的自动
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量子计算Python与Q#编程实战 学习量子计算的基础知识，将量子算法投入实践，模拟量子计算机的工作方式
剖析量子计算机工作的基本机制； 使用Python模拟量子位； 介绍Q#和Microsoft Quantum开发工具包； 将量子算法用于现实应用。
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Python数据分析与可视化项目实战 Python数据分析与可视化项目实战，全案例呈现，内容丰富实用，读者可以即学即用。扫码看视频，学习更高效。免费赠送案例代码。
《Python数据分析与可视化项目实战》专注于Python数据分析与可视化的实战指导，打破了传统的理论框架，注重实践和项目实战，适合有一定编程基础、想要深入学习数据分析和可视化的读者。 在内容设计上，采用了循序渐进的方式，逐步引导读者掌握数据分析和可视化的技能。每章以一个具体的项目示例为主线，详细讲解相关的理论知识和基本技巧，并提供实用的代码示例。读者在阅读过程中可以通过实际操作来加深对书中知识的理解和掌握。 书中每个项目案例都选取了具有代表性和实用性的主题，包括股票市场走势预测、城市自行车共享需求预测、电商客户数据分析等，这些项目案例不仅让读者理论与实践相结合，更让读者从不同领域的数据问题中受益良多，将理论知识应用于实际项目中。
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 活用Python、Pandas、Matplotlib、PyEcharts快速绘制 专业图表
适合新手快速上手：本书首先从认识一个Python程序开始，介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范，以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构，然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts，并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧，很适合从未接触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析：本书从数据准备到数据清洗、整理，再到数 据呈现和展示，各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧，并 结合丰富案例进行步骤阐述，可以帮助建立数据可视化整体思路 ，也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合：书中既介绍了数据可视化常用工具，包括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts，又给出了项目案例，可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题，提升职场竞争力。 配套资源丰富：本书还提供了源代码、PPT和教学
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零基础Python编程入门与实战 Python编程从入门到精通
Python的设计理念是无所不用其极地适合人的直觉，这让Python学习者的注意力无需过多纠缠于语法等细节，而可以更多地集中在 程序设计思维 上，这是初学编程非常重要的东西。 为此本书内容编排 均以 用计算机解决问题 、用Python编程思维实现功能 为目标，以Python3.5为蓝本，全面讲解Python的编程基础、软件结构、常用模块等编程知识以及基于Python编程的多个游戏综合设计实例等。 * 以实例引导，注重编程及整体程序的简洁、实用，每个案例都经过调试、验证，可以直接用于开发实践； * 所有实例及程序源代码提供电子资料包直接下载； * 程序开发难点、重点有视频直观讲解，配套视频做成二维码直接扫码学习。
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Python编程入门与实战 第3版 系统、完整地讲解Python语言的基础知识及应用方法，内容丰富，知识点清晰易懂，帮助读者从容面对各种编程难题，有效提高工作效率，成为Python高手！
1.完整丰富的Python编程教程，不仅介绍编程语言本身，还涉及场景实战、错误排查、程序发布等众多实用内容。 2.程序员实用的编程手册。针对多个应用场景给出解决方案，帮助读者有效避免犯错，提高工作效率。 3.内容循序渐进，深入浅出。从Python的基础知识开始，介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念，展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的进阶理念，并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。 4.提供配套代码，易学易用。
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人工智能经典教程 日本深度学习入门经典畅销书 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
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Python之光：Python编程入门与实战 重新定义Python学习，4步从菜鸟到高手，买1得7：视频、案例、练习题、源码、答疑、课件、思维导图
（1）作者背景资深：作者是资深Python技术专家和数据产品专家，在Python数据科学领域有丰富的实战经验。 （2）重新定义Python学习：规避了现有Python入门书知识点杂而不精、内容脱离实际开发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端。 （3）人人可零基础入门，不论年龄，不分职业，不需要任何背景知识。 （4）结构设计合理、学习曲线平滑，轻松打牢Python基础，快速把Python用起来。 （5）4步从菜鸟到高手：安装环境、运行代码、复现案例、举一反三。 （6）图解书中难点和重点，清晰直观，一图胜千言。 （7）代码简洁，变量命名简单，代码逻辑清晰，避免晦涩难懂术语。 （8）知识全面，详略得当，涵盖最新的语言特性。 （9）面向应用，讲解第三方库，配有经典、实用案例。 （10）配套视频：100个视频，近10个小时，边看边学，轻
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Python数据分析与挖掘实战（第2版） 公认经典，第1版销售10万余册，100余所高校用作教材；提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
为了帮助读者更好地使用本书，本书提供配套的原始数据文件、Python程序代码，读者可以从 华章计算机 公众号，回复64002免费获取。为方便教师授课，本书还提供了PPT课件，教师可到网址http://www.tipdm.org/tj/840.jhtml咨询获取。 （1）畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。 （2）作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 （3）本书提供丰富的配套资源，含上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。
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Python自然语言处理实战：核心技术与算法 阿里巴巴、前明略数据和七牛云的高级专家和科学家撰写，零基础掌握NLP的核心技术、方法论和经典算法
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕开各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础入门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
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本书是一本从入门到实战的书籍，适合有Python基础的读者学习，如果无编程经验，则可先学习Python基础知识。为了让读者能够理解并使用各种元素和组件，每节内容都包含了使用说明和丰富示例，也包括代码思路和详细的操作步骤，实操性很强，可以加深对各种元素和组件的理解，逐渐掌握构建Streamlit应用页面的流程。
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Python数据分析与实战(微课版)9787115656216 赵男男 邹平辉主编 人民邮电出版社
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302629672 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 280页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书将Python程序设计基础和数据分析案例相结合，循序渐进地介绍Python基础知识和数据分析及可视化的全过程。全书共2篇13章，*部分Python程序设计基础篇，从第1~8章，分别介绍Python开发环境、Python变量类型运算符与表达式、Python程序控制结构、列表与元组、字典与集合、函数定义使用、Python数据分析基础、Python数据可视化等知识；*部分数据分析综合案例篇，包括第9~13章，共5个数据分析案例，详细阐述了数据分析及可视化的步骤及内容并配有微视频，全书中的每个知识点都有相应的实现
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本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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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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