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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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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理\访问输出数据库 监控分析作业\参数分析\优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色: 概念准确,通过大量实例进行讲解,读者很容易理解。由浅入深,循序渐进的科学编排方式,读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释,读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发,文字通俗易懂,深入浅出,读者不需要具备很深的理论知识,即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书光盘给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件,以方便读者学习。
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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】
本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册,既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识,又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法,并提供大量示列代码,可以帮助你掌握机器学习的实用技巧,解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章,第章简要介绍机器学习的基础知识,并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法,以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程,并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论,并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9
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本书讲解了Python爬虫技术的高级进阶知识,帮助有一定爬虫基础的读者进一步提高爬虫技术。本书详解了突破反爬机制的常用手段以及Scrapy和Flask两大商业级框架,并囊括了30个爬虫实战案例,包含2800余行代码,涉及10个网站和App的数据爬取。
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1.金融大数据分析新模式:让金融大数据分析更高效、更快捷、更完美。 2.全流程解析:涵盖架构设计的不同应用场景,介绍从金融大数据分析Python基础、获取、基础库、数据库,再到预处理与清洗、分析、建模等关键环节。 3.实战检验:ChatGPT结合多种金融大数据分析工具及案例实操讲解,理解更加透彻。 4.快速提高金融大数据分析效率:揭秘ChatGPT与金融大数据分析高效融合的核心方法论和实践经验。 5.赠送资源:赠送教学视频及配套工具,供读者下载学习。
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图解算法——使用Python(第2版) 化繁为简,编程小白也能读懂的算法书
一本轻量级算法书,是你提高程序设计水平,提升自我价值的投资。 为了让读者能以容易理解的方式学习算法与基础数据结构的相关知识,本书采用简明的图例介绍常用算法的概念,包括:分治法、循环法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等,并应用不同算法扩展出重要的数据结构,比如数组、链表、堆栈、队列、树结构、图结构、排序、搜索、哈希表等。本次改版进一步强化了计算思维的重要概念和实例演练,并将实战安全与人工智能等相关的算法纳入其中,同时搭配Python程序语言举例实现,是读者入门算法的。
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用,并且展示使用Python做测试驱动开发(TDD)的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试,然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说,你将学会应用TDD理念,写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中,你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识,以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能,本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书,你将: 深入分析TDD流程,包括“单元测试/编写代码”循环和重构; 使用单元测试检查类和函数,使用功能测试检查浏览器中的用户交互; 学习何时以及如何使用模拟对象,以及隔离测试和整合测试的优缺点; 在过渡服务器中测试和自动部署; 测试网站中集成的第三方插件; 使用持续集成环境自动运
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内容涵盖Python程序知识要点、语句讲解、例题、功能实现等,随书配套视频讲解,手把手教你学Python,快速实现从入门到进阶。为了帮助读者更好地理解程序设计的过程,本书提供与章节内容配套的视频讲解课程,读者可以通过出版社提供的途径获取视频资料。扫描本书封底的二维码,安装企业微信后,可以收看章节配套视频讲解课程。
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(1)介绍机器学习、深度学习等基础知识,阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术,探讨TensorFlow流行的原因; (2)使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型,给出建立浅神经网络的实用案例; (3)介绍数据增强和批处理规范化方法,给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例; (4)介绍序列数据与递归神经网络,基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例; (5)研究自然语言处理与推荐系统,给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例; (6)详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习,给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例; (7)详细介绍生成对抗网络,基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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为满足广大职场人士用Python实现Excel办公自动化的需要,我们于2020年8月编写出版了《超简单:用Python让Excel飞起来》。2021年7月,我们又根据读者的反馈进行改进,采用新的编写思路和内容架构,编写出版了《超简单:用Python让Excel飞起来(实战150例)》。这两本书侧重于以基础和案例的形式帮助读者解决实际工作问题,但是由于篇幅有限,对于代码中涉及的模块、函数和属性只做了简要介绍,故而有部分读者反映读起来不够 解渴 。为了更好地满足读者的学习需求,我们又组织编写了这本《超简单:用Python让Excel飞起来(核心模块语法详解篇)》,作为前面两本书的配套用书。
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Python语言简洁、易学、用途广泛,加上丰富强大的软件包模块,是程序设计入门的语言之一,也是人工智能的逻辑编程类基础课程。 本书讲解从程序设计语言基础算法与流程图入门开始。
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1.每章通过生活场景引入编程知识,让读者掌握Python在生活中的应用,轻松入门; 2.书中设计了“观察与思考”“知识加油箱”等模块,问题导向,帮助读者理解编程思维; 3.每章最后通过一个综合案例,帮助读者回顾本章所学,活学活用; 4.每章提供课后习题,帮助读者巩固所学知识; 5.提供配套代码等学习资源下载。
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用Python编程和实践!数学教科书[日]我妻 幸长 著水利水电出版社9787517092773 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《用Python编程和实践 !数学教科书》通过Python ,深入浅出,详细介绍了机 器学习和深度学习中的 数学基础知识,主要内容包 括Anaconda环境的安装、 Jupyter Notebook的使用方 法、Python编程基础、 Numpy和matplotlib的应用 、数学基础、线性代数、微 分、概率·统计相关知识、 利用机器学习实践数学模型 等。本书为双色印刷,内容 讲解浅显易懂,特别适合那 些想从事AI开发但数学基础 薄弱的读者学习。
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Python asyncio并发编程 通过asyncio实现并发编程,使用一个贯穿全书的示例,介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。源代码下载地址见书封底二维码。
在本书中,通过14章的内容,由浅入深地介绍如何通过asyncio实现并发编程,并使用 一个贯穿全书的示例,介绍如何使用asyncio 在服务器与客户端之间进行并发通信。看着这个示例由简单变得复杂,在掌握相关知识的同时,也给自己带来了不小的成就感。作为Python和数据科学的教学人员,我建议你在阅读本书时,认真学习书中的示例,并在自己的计算机上运行本书附带的程序,这将让你更好地理解本书所介绍的内容。别担心,本书使用的示例对计算机的要求并不高;我在完成相关练习时,使用的是2015年在拉斯维加斯的Best buy购买的MacBook Pro,配置i5 CPU、8GB内存及128GB SSD,使用这样的机器运行本书的示例代码毫无压力。
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Python自然语言处理 [英]伯德、[英]克 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《Python自然语言处理(影印版)》提供了很易学的自然语言处理入门介绍,该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤,到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理(影印版)》中,你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集,理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习的,可以帮助你 从非结构化文本中抽取信息,甚至猜测主题或识别“命名实体” 分析文本语言结构,包括解析和语义分析 访问流行的语言学数据库,包括WordNet和树库(treebank) 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。《Python自然语言处理(影印版)》将帮助你学习的运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web
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本书适合学习的Python3的入门读者,也适用对编程一无所知,但渴望用编程改变世界的朋友们!本书提倡理解为主,应用为王。因此,只要有可能,小甲鱼(作者)都会通过生动的实例来让大家理解概念。虽然这是一本入门书籍,但本书的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。本书前半部分是基础的语法特性讲解,后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。编程知识深似海,小甲鱼没办法仅通过一本书将所有的知识都灌输给你,但能够做到的是培养你对编程的兴趣,提高你编写代码的水平,以及锻炼你的自学能力。,本书贯彻的核心理念是 实用、好玩,还有参与。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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