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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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正版书籍 图灵程序设计丛书:Python Web开发 测试驱动方法 [英] 珀西瓦尔(Harry J.W. Perciv 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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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精通Twisted：Python事件驱动及异步编程马克·威廉姆斯（Mark Williams） 著；黄凯 谭梦迪 华龙宇 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书探讨了Twisted，一种基于Python的事件驱动型网络引擎框架，并讲解了几个流行的应用程序项目。Twisted由社区引领者们所开发，他们不仅为上述项目做出了巨大贡献，同时也分享了他们来之不易的见解和经验。 本书第①部分首先介绍事件驱动型编程，解释Twisted之所以独特的缘由，然后详细阐述Twisted的设计思路，如何通过增强可测试性来解决事件驱动型编程中所固有的可靠性、调试和从头到尾的因果关联等难题。本书还介绍了异步编程，强调了函数、Deferred和协程的重要性，然后通过treq和Klein这两个流行的应用程序演示了基于Twisted的Web API 编写和调用。 本书第②部分介绍了多个Twisted项目案例。每个案例都描述了项目如何融入Twisted生态，以及其在Twisted生态中所发挥的作用，通过具体的示例使读者能够更快地跟上节奏。读者也可以通过参考资料来获取更深
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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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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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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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