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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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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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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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OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)
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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