Python物理学高效计算 以Python代码为例将Python应用于物理领域的实践指南 Python编程入门教程 含正则表达式 数据可视化 数据存储 流程构建 调试控制代码等实用知识
许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。本书分为4个部分。起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件*、所有权和版权
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Python自然语言处理实战 人工智能NLP教程书籍机器学习ML深度学习神经网络理论TensorFlow入门指南，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序，提供示例代码文件下载。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融入各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 进行词语的语义嵌入以对实体进行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模
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Python编程零基础入门 为初学者精心设计的Python零基础教程书，精美插图，难度适宜的练习，让你迅速掌握使用Python编程的实用方法
学习计算机编程的有效方式就是实践。不管读者是想要提升自己的编程能力还是只想完成一些项目，都可从本书得到一些启发。本书专门为初学者所设计，以一步接一步、一个项目接一个项目的方式帮助他们学习编程。对初学者来说，学习编程正当其时！ 本书使用Python语言向读者介绍计算机编程的基础知识。在这本实操任务驱动的图书中，读者几乎在每一页需要完成一些操作，从而完成38个紧凑的课时和8个基础项目的学习。精美的插图、难度适宜的习题以及恰到好处的提示，可以帮助读者极快地养成程序员的思维方式。 通过本书，你可以： 掌握在任何语言中都可以使用的编程技巧； 不需要任何经验就可以学习编写代码； 学习Python这门面向初学者的语言； 通过大量的习题和实例巩固和提高编程能力。
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