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GPU编程实战：基于Python和CUDA 9787115560919 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
适读人群 ：有Python基础，对GPU感兴趣的读者。 1.本书基于Python和CUDA介绍GPU编程 2.重点介绍如何通过GPU编程来实现高性能的并行计算 3.本书为读者供习题，并以“习题提示”的方式给出解题思路 4.异步社区为读者提供配套代码
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适读人群 ：Python程序员，有Python语言基础想要得到进阶和提高的读者 Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论，本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈，以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优点？如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统？有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案，以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 通过阅读本书，你将能够： ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器； ■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构； ■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈； ■ 通过选择合适的数据结构
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★一本有用的书籍，通俗易懂，列举大量实用的示例。 我此前买过好几本机器学习书籍，但心中的疑团并未消失，愁肠百转。本书的出现令我眼前一亮，茅塞顿开。本书是我迄今为止读到的作品！我是一个实用型学习者，希望先找准前进方向，然后奋力前行；Alexey就是这么做的，是我的知音。 在此强烈推荐本书。 ——Amazon Customer ★讲解细腻，令我陶醉！ 非常棒的书！Alexey以非常详细和简洁的方式传授机器学习知识。我对机器学习很感兴趣，也在YouTube上关注Alexey的Zoomcamp。 感谢Alexey为我们提供了如此精彩的内容！ ——Humberto
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《像计算机科学家一样思考Python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。《像计算机科学家一样思考Python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习的来引导读者渐入佳境。作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习的变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。每一章都配有术语表和
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《计算机科学丛书：Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法，帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术，强调问题求解，而非语法。通过广泛的趣味性实例（涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域）来激发学生的学习兴趣，为求解这些问题，适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。～6章使用内置的Turtle图形模块，其余部分使用Tkinter，这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例，每章末尾还有专门的GUI练习。
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《Python源码剖析：深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C 程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言，无论是使用Python语言本身，还是将Python与C/C 交互使用，深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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Python地理数据处理 Chris,Garrard,加勒德,张云金,张明希 人民邮电出版社 Chris,Garrard 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验，本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解，再结合丰富的代码示例，读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理，同时参考代码示例的注释，了解每一段代码的真实含义。
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适读人群 ：对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣，并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 （1）核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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