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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
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。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法,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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【正版】 Numpy数据处理详解—Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 [日]吉田拓真,尾原飒著,陈欢 译
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OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版) 美亚广泛好评,配合大量可下载的代码示例,以清晰易懂的方式全面阐释OpenCV 4计算机视觉开发实践
计算机视觉是一门发展迅速的科学,涵盖了多种应用和技术。这本书不但适用于计算机视觉的初学者,也适用于计算机视觉相关领域的专家。通过学习本书,你将能够利用OpenCV 4和Python 3构建应用程序,将理论应用于实践。 首先,你将了解OpenCV 4,以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。然后,你将学习如何执行读取、写入、操纵,以及显示静态图像、视频和摄像头回传信号等基本操作,还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割,并通过构建GUI应用程序获得实践经验。接下来,你将处理两类常见问题——人脸检测和人脸识别,还将学习物体分类和机器学习的概念,这将使你能够创建和使用物体检测器及分类器,甚至跟踪电影或摄像头回传信号中的物体。稍后,你将学习3D跟踪和增强现实的技能。*后,你将学习人工神经网络和深度神经网络,学习如何开发
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Python爬虫开发 从入门到实战 (微课版) 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书较为全面地介绍了定向爬虫的开发过程、各种反爬虫机制的破解方法和爬虫开发的相关技巧。全书共3章,包括绪论、Python基础、正则表达式与文件劋作、简单的网页爬虫开发、高性能HTML内容解析、Python与数据库、异步加载与请求头、模拟登录与验证码、抓包与中间人爬虫、Android原生App爬虫、Scrapy、Scrapy应用、爬虫开发中的法律和道德问题等。除第、2、3章外的其他章末尾都有动手实践,以帮者巩固本章和前面章节所学的内容。针对书中的疑难内容,还配有视频讲解,以便更好地演示相关劋作。
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利用Python进行数据分析 (美)麦金尼 著,唐学韬 等译 机械工业出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 通用函数:快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例:漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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作为一门语言教程书籍。 这本书讲得非常不错! 特别是作者将各个概念和实现方式放在一起讲解,让你知其然知其所以然,显得弥足珍贵。而且在我看过的那么多编程书籍里,这本书的许多讲解和理念都很到位, 作为Python入门书来说,是数一数二的。 深圳亚鼎科技有限公司 信息系统部总监 方擎 对于初学者,尤其是以前对编程没什么经验的人来说,这是一本很适合的书。书的章节内容划分合理,从最基础的讲起,循序渐进,让你逐步掌握Python的各种知识。尤其是里面的代码,是作者多年开发经验的总结,有很强的学习价值。 IBM中国商业价值研究院高级分析师 刘京华 在腾讯工作的个月,需要用到Python来做项目。我用三天时间把这本书看完,并马上写代码付诸实践,并得到不错的效果,感谢作者! 腾讯数据商业产品架构师 韩伟
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