
(1)作者背景权威:作者是香港智友数字科技CEO、复旦大学EMBA、加拿大里贾纳大学计算机科学专业(人工智能方向),两家商业银行总行风险管理部和大数据风控部主要负责人(信贷千亿放款规模)。 (2)作者经验丰富:资深AI编程教育专家,在AI编程与数字化转型领域有丰富的产业经验,推动了多个AI技术在传统行业的落地应用,深度参与企业数字化转型项目。 (3)内容系统全面:全面讲解AI编程助手、Python基础、项目开发的核心技术,以及基于DeepSeek和Windsurf的AI编程学习体系、方法与实战的技术细节和路径。 (4)案例丰富实用:书中详细讲解了数据分析报告生成系统、自动化日报工具、本地事务提醒助手等各种实用的项目级案例。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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零负担学习Python语言的语法,理论结合实践,零基础快速上手编程。 浅白的表达方式,丰富的范例,让学习Python语言充满乐趣,全无阅读压力,拓展逻辑思维,在程序设计语言的世界中悠游自在。 完整的范例程序源码 难易适中的课后习题 精心录制的教学视频 = 学习成效事半功倍。
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Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论,以及常见的应用场景和代码实现
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过测试无误。
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Python 3自动化软件发布系统 -Django 2实战 Python 3.6 、Django 2.1及其以上版本
作者提供大量图表便于读者理解,书中的实战项目能够快速了解开发,适合基础和想深入学习的读者。
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数据科学导论:Python语言(原书第3版) 数据科学快速入门指南,全面覆盖进行数据科学分析和开发的所有关键要点
本书对上一版内容进行了全面扩展和更新,将帮助你使用常见的Python库成功地进行数据科学操作。本书提供了对Python核心软件包的前沿见解,包括新版的Jupyter Notebook、Numpy、pandas和Scikit-learn等。 本书提供大量详细的示例和大型混合数据集,可以帮助你掌握数据收集、数据改写和分析、可视化和活动报告等基本统计技术。此外,书中还介绍了机器学习算法、分布式计算、预测模型调参和自然语言处理等高级数据科学主题,还介绍了深度学习和梯度提升方案(如XGBoost、LightGBM和CatBoost)等内容。 通过本书的学习,你将全面了解主要的机器学习算法、图分析技术以及所有可视化工具和部署工具,使你可以更轻松地向数据科学专家和商业用户展示数据处理结果。 通过阅读本书,你将学到: 在Windows、Mac和Linux系统上安装数据科学工具箱 使用Scikit-learn库提供的核心机器学习
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Python玩转数学问题(轻松学习NumPy\SciPy和Matplotlib)/清华开发者书库
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本书特色 本书在内容写作与设计上具有以下特色。 1.趣味案例引导,寓教于乐 本书摒弃了传统编程书籍枯燥乏味的理论讲解方式,通过丰富的趣味案例引导学习。从简单的 Python 快速入门到复杂的游戏编程,每个章节都配备了精心设计的案例,旨在通过实践操作加深理解,让学习过程变得生动有趣, 2.视频教程辅助,学习更高效 为了进一步提升学习体验,本书配套了详细的视频教程。这些视频由经验丰富的讲师录制覆盖了书中的所有知识点和案例解析。读者可以在阅读本书的同时扫码观看视频,加深对内容的理解和掌握。 3.由浅入深,循序渐进 本书内容安排科学合理,遵循由浅人深、循序渐进的原则。从Python的基本语法讲起,逐步深人到函数应用、数据结构、文件与异常处理、模块化编程、面向对象编程等内容。每个章节都设置了练习题,帮助读者巩固所学知
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Python虽然是一门编程语言,但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样,而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件,可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解,让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现,而不是直接学习Python代码,大大降低了学习门槛,消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色,让读者可以像学Excel数据分析一样,轻松学习Python数据分析。
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机器学习 使用OpenCV和Python进行智能图像处理 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,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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Python强化学习:算法、核心技术与行业应用 AI和ML领域的知名专家和博主重磅作品,囊括行业前沿技术
强化学习(RL)是用于创建自学习自主智能体的人工智能方法。本书基于强大的理论基础,采用实用的方法来研究强化学习,并使用受现实世界中商业和行业问题启发的实际示例来教授先进的强化学习知识。 本书首先介绍老虎机问题、马尔可夫决策过程和动态规划,带你深入了解经典强化学习技术,包括蒙特卡罗方法和时间差分学习方法。然后,你将了解深度Q-学习、策略梯度方法、Actor-Critic算法、基于模型的方法以及多智能体强化学习。接下来,本书将介绍一些成功的强化学习实现背后的关键方法,例如,域随机化和好奇心驱动的强化学习。 随着学习的深入,你将使用现代Python库(例如,TensorFlow和Ray的RLlib包)探索许多具有高级实现的新颖算法。你还将了解如何在机器人、供应链管理、市场营销、金融、智慧城市与网络安全等领域应用强化学习技术,同时评估不
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强化学习算法入门实战 机器学习中的分类和回归人工智能丛书 python深度学习机器学习大模型 强化学习的数学原理教程 自 从“平均值计算”开始的强化学习算法入门书
本书读者对象:大中专院校计算机、人工智能相关专业学生,对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发,简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子(多臂老虎机问题和网格世界问题)对各种算法进行比较,使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法,提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码,可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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