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本书是作者在Python教学中针对学生学习时遇到的概念、应用实战等问题的经验总结。基于Python 3.5编写，涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。从Python标准函数库的源码分析与探讨，了解标准函数库中各种语法的应用。涵盖abc、collection.abc、datetime、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess multiprocessing等标准函数库的实用模块。对于描述器、装饰器、meta类的实践等进阶主题进行详细探讨，并以标准函数库中@staticmethod、@abstractmethod等功能的模仿作为实际应用的对象。特以Lab图标标注了重点范例，以便掌握学习重点。
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（1）本书采用以任务为导向的编写模式，按照解决实际任务的工作流程，逐步展开，介绍相关的理论知识点，生成可行的解决方案，后将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。 （2）配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练目按照各个单元分类，约100题，称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构（列表和字典），因此绝大部分题目仅需要3～5行Python代码即可完成。 （3）利用互联网资源来优化学，本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学，读者在网站可以通过闯关练练掌握正则表达式。
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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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由浅入深 快速入门 附赠格外视频讲解 知识全面 实例丰富 配套资源 辅助学习 在线交流 售后无忧 从基础入门讲解，到实战案例解析，再到拓展与应用，真正做到零基础到实战应用的一本实用教程。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、 Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。 本书特色： 1、由浅入深，快速入门 本书定位以零基础为主，充分考虑到初
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深度学习入门 基于Python的理论与实现 人工智能入门学习教程 日本深度学习入门书籍 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
1.日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首，众多五星好评。 2.使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。 4.使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。 6.相比AI圣经 花书 ，本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员，本书将大大降低入门深度学习的门槛；对于在校大学生、研究生，本书不失为学习深度学习的一本好教材；即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者，也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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