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Python机器学习和图像处理实战:面部识别、目标检测和模式识别 [印]希曼舒·辛格(HimanshuSingh),骆铃 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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Python编程入门经典 (美)佩恩 著,张春晖 译 清华大学出版社【正版书籍】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
《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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Python是一种功能强大的脚本编程语言,简洁而优雅,且易于入门,计算机人士和非人士都能快速入门。在理论方面,《Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容,针对编程初学者的需求,对Python编程相关的知识进行了的讲解。在实例方面,本书以数据的处理和分析为主题,强调编程的基础和实践,通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书,读者不仅能掌握Python开发的相关知识,还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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全面涵盖当今应用开发中的众多领域为中级Python开发人员提供实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言,它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中,Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域,而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外,本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例,以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。本书讲解了如下内容:学习专业的Python风格、实践以及好的编程习惯;使用TCP、UDP、XML-RPC来开发客户端和服务器,并供高级的库(比如SocketS
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本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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作为一门面向对象的开源编程语言,Python易于理解和扩展,并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面,通过学习的《Python编程入门经典》,读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手,重点介绍了Python2.6和3.这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析,读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后,读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入/输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编
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