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AI可解释性（Python语言版） DeepSeek知识储备,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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很系统：阐释数据工作的全貌，具有全局思维。 很实践：讲解十三个基础算法和七类统计学方法。 很快速：主次分明，在学习时间和难度两方面降低学习成本。 很前沿：实战章节引入近几年的前沿技术。 很典型：六大综合实例：决策、NLP、时间序列、图像处理等。 很易懂：语言风格通俗易懂，包含大量举例和相关基础概念。
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适读人群 ：任何想要学习Python或初次接触编程的人；Python语言的初学者、计算机专业的学生。尤其适合信息技术课教师或培训机构的老师以及青少年读者（初高中学生）阅读。 《Python少儿趣味编》由少儿编程图书作者精心编写，是少儿学习Python编程的趣味指南，全书共17章，按照由简到难、逐步深入的方式组织各章内容。《Python少儿趣味编》精心选取内容，注重难易适度，语言通俗易懂，代码示例丰富。在每章的末尾，还给出了一些练习题并给出了解答。 《Python少儿趣味编》具有以下特色： 精心选取和组织内容，注重难易适度——涵盖基础知识、趣味应用和热门应用。 坚持“做中学”的理念和方法——通过详细的示例和课后练习帮助读者学习和掌握。 体现趣味性——用海龟给图绘制的机器猫、小猪佩奇等卡通角色，编写贪吃蛇游戏，对
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Python项目入门与练习（套装全2册） 谁说学习编程一定很枯燥?本书用21个谜题和游戏的方式讲解Python的基础知识。
趣味微项目，轻松学Python 谁说学习编程一定很枯燥？本书用21个谜题和游戏的方式讲解Python的基础知识，使读者做每个练习时一边获得娱乐，一边学会文本处理、基本算法，以及列表和字典的用法。本书是Python菜鸟获得自信和经验的理想教科书。 项目虽小，收获却大。本书每章帮助读者完成一个新的Python程序挑战，包括密码生成器、押韵器、扰码器等。完成这些有趣的练习后，读者将从一个Python初学者成长为一个自信的程序员，并在此过程中度过一段美好的时光。 Python编程练习与解答 《Python编程练习与解答》通俗易懂，精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题，帮助程序员扎实掌握基础知识，提高编程技能。还提供一部分练习的答案，其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新，呈现更多基础知识，简明扼要地
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适读人群 ：本书不仅适合计算机专业学生自学Python编程语言，也适合需要利用Python提升办公效率的职场人士。 1.Python编程新手入门的优质好书，50万+中国读者的选择，由挪威科技大学教授芒努斯.利.海特兰德亲笔撰写，深入浅出地讲解了Python编程的方方面面。 2.内容详尽丰富，包括Python基础知识、核心概念、Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用等，全面的基础知识+细致入微的编程诀窍，学习效率与效果并重。 3.针对Python3.11升级内容，对结构与细节知识进行了优化和完善，轻松学习Python编程。 4.设计风格简洁明了，内容通俗易懂，附带代码示例，让你有目标地掌握Python，非常适合Python编程初学者入门。 5.提供贴近真实商业环境的案例，并通过PPT和针对求职应聘的习题帮助读者提高 Pytho编程实战能力。
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利用Python实现概率、统计及机器学习方法（原书第2版） 涵盖概率论、统计学和机器学习领域的关键思想，阐释如何基于Python模拟、概念化和可视化随机统计过程
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我跟爸爸学编程：从Python到C++(第2版)＜优选包邮好书＞
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开发规模和复杂性不断增长的大型系统需要深刻理解软件项目的实施过程。软件开发人员、架构师和技术管理团队遵循高级软件设计模式（如微服务架构、事件驱动架构，以及领域驱动设计规定的策略模式），可以简化开发过程。 本书涵盖了这些成熟的架构设计模式，并以前瞻性的方法帮助Python开发人员管理复杂应用程序的开发，令其从Python测试套件中获取最大价值。 本书从系统设计的起始阶段开始，让你了解软件开发的思路和项目中要考虑的重点问题。书中阐述了各种架构模式，如微服务、Web服务和事件驱动架构，以及如何选择最适合你的项目的模式。然后，在建立相关概念的基础上，讨论如何进行开发、调试和测试，以编写高质量的代码，并为系统部署做好准备。此外，本书还讲解了当系统部署到最终用户之后如何实现持续运维，因为软件开发的生命周期永
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不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类； 集合接口的多个实现； 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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Python深度学习实战 简单、易懂、实用的Python深度学习书籍，优秀数据集，训练模型
本书的特色：区别于传统基于python的人工智能深度学习书籍只讲程序、案例、应用，而没有系统性说明如何构建公认的、性能优良的数据集。本书从原理上讲解机器学习，神经网络的应用场景，而这一点，也恰恰为我们国内人工智能领域急需突破的 瓶颈 ，对人工智能研发人员具有很强的启发意义。本书的亮点为第四章、第五章和第十一章。第四、五章论述了深度学习模型训练所用到的数据集如何构造的问题，第十一章论述如何评价所获得的训练模型的性能的问题，都是其他书中较少提及的关键内容。
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基于MATLAB和Python的动态系统建模与仿真实例 [韩] 金钟莱 一本书学握控制工程师的高级编程技能，解锁动态系统建模与仿真实例
理论与实践紧密结合：通过深入探讨基于控制理论的动态系统建模与分析的实用编程方法，将复杂的控制理论知识与实际编程操作紧密相连，大大增强了理论知识的实用性和可操作性。 覆盖领域广泛深入：涵盖了姿态动力学、姿态运动学、自主车辆、系统生物学、最优估计、鲁棒性分析以及随机系统等多个核心控制工程领域，提供了一个全面系统的控制工程知识体系。 编程工具应用丰富：借助 MATLAB 和 Python 等强大工具，对多种动态建模理论及其实际应用案例进行了详细分析，以帮助读者提高编程能力和解决实际问题的能力。 案例分析详细具体：书中提供了姿态估计与控制技术、自主车辆任务规划、生物网络建模等多个具体领域的案例分析，详细阐述了从问题建模到算法实现的全过程，为读者在实际项目中应用所学知识提供了丰富的参考和借鉴。
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从零开始学PYTHON(第2版) [美] 约翰·保罗·穆勒（John Paul Mueller） 著 武传海 译 编程语
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Python应用数值方法——解决工程和科学问题 一本为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的书。扫描封底二维码下载附录和参考文献。
我们正处在一个信息技术高速发展的时代，大数据与人工智能推动着传统技术的智能化变革，对科学和工程技术人员的理论素养与实践能力的要求越来越高。在此技术变革时代背景下，一名合格的技术人员在学术界和工程界立身的基础就是能够发现和分析问题，以及掌握解决问题的工程实践手段。 Python是目前能最大限度地满足这种需求的语言之一, 它具有易学易懂、胶水语言的灵活性及丰富的第三方支持库特性，是技术人员入门、进阶的利器，几乎可满足当前学术界和工程界各个领域的需求。但令人遗憾的是，目前市面上很少有书籍提供从发现和分析问题到工程实践的完整解决方案。本书可满足在校学生在理论和算法学习方面的需求，并提供详细的源代码:按照从相关概念定义、理论分析、算法实现再到源代码示例的逻辑撰写，介绍Python在数值计算中的应用。本书
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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