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并发编程图解 《并行计算与高性能计算》《Python Cookbook》 《Python Distilled》作者联袂推荐:一本实用入门级读物,助你轻松驾驭现代并行计算架构的编程之道。
并发编程技术通过将计算机程序分解为可独立执行的任务单元,实现了程序的高效运行。目前,这一技术被广泛应用于游戏图形加速处理、大型AI模型训练、网络应用快速扩展、大数据流处理等关键领域。虽然并发编程十分复杂,但本书凭借有趣的示例、娱乐性的图解和易于上手的Python代码,为读者构建了一条从入门到精通的完整学习路径。 《并发编程图解》一书秉持 由浅入深 的原则,系统阐释了并发、并行和异步编程的核心原理,并重点聚焦于如何高效利用多核处理器、GPU等高性能计算资源。作者以平实的语言,刻意规避了繁复的数学公式、专业术语和学术辞藻,使复杂的概念变得清晰易懂。本书是初学者及希望程序突破性能瓶颈的进阶开发者的理想选择。
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算法入门之西游漫记——Python语言版 献给计算机算法小白,具备一定编程基础、想学Python语言的青少年的计算机算法启蒙读物,让《西游记》中的悟空、八戒带你学习算法思维、掌握Python语言。
这本书使用Python但不局限于Python,全书尽可能规避了Python语言的特殊语法和工具包,即使是学习其他语言的读者也能轻松理解其中的算法原理。
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正版书籍 Python 深度学习算法实战 苏达桑·拉维尚迪兰 著,何明 译 中国水利水电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Excel+Python轻松掌握数据分析 Excel、Python与数据库数据分析实战指南,灵活搭配使用三大主流数据分析工具,贴近实际职场的应用案例,附赠源代码及彩图文件,提升数据分析能力。
综合性强:本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合,使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法,提升数据分析能力。 内容丰富:详尽地比较了Excel、Python以及数据库等三大主流数据分析工具的优势和局限,同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。 循序渐进:内容解析深入浅出,能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解,附赠书中涉及到的源代码及图片文件,供读者边学边连。 案例翔实:本书采用了生动的实际案例模拟方法,这些案例贴近职场实际,旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。 使用 本书学习,读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧,在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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Python编程(第4版) (美)卢茨(Mark Lutz) 著;耿邹晓,瞿乔,任发科 等 译 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
本书是 Python 应用的手册指南,它涵盖了 Python 编程的方方面面,从系统管理到图形界面编程,从文本处理到网络编程,从数据库到语言扩展……这些主题的探讨中,作者提供了大量的实际代码,通过对这些代码的研读,对读者的 Python 编程水平以及实际业务问题的解决都将不无裨益。
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Python大模型优化策略:理论与实践 北京大学出版社 大模型优化指南:从Transformer架构到遗传算法、蚁群算法调优,涵盖模型压缩、量化部署与DeepSeek集成等,赠送项目代码+教学PPT
1.零基础友好:手把手教你从机器学习小白变身AI优化高手!从基础概念到实战代码,全程图解 案例拆解,哪怕没学过Python也能轻松掌握大模型优化技巧。 2.硬核干货:一本书搞定深度学习全链路优化!覆盖模型训练、压缩、部署全流程,详解梯度下降、遗传算法、神经网络优化等核心技术,附赠可运行代码库。 3.实战派秘籍:真实项目经验直接搬进书里!书中包含自动驾驶、医疗诊断等落地场景优化方案,校企合作案例带你解决实际业务痛点。 4前沿技术解码:国产大模型DeepSeek深度揭秘!独家解析分布式训练、混合专家系统等核心技术细节,手把手教你用API调通大模型。 5.算力焦虑终结者:小设备也能玩转大模型!量化训练、剪枝、蒸馏等黑科技全公开,教你用有限资源榨干模型性能。 6.产学研闭环:内容紧密结合校企合作案例,基于实际业务需求,确保知识点
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正版书籍 概率统计与Python解法 张尧学 著,徐子珊 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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正版书籍 Python网络爬虫实战(第2版) 胡松涛 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Python GUI设计:tkinter菜鸟编程【正版图书,电子发票】 【正版】
《Python GUI设计——tkinter菜鸟编程》是首先使用tkinter设计GUI的中文Python书籍之一;为了详细讲解GUI设计,本书共使用了270个程序实例,详细讲解各种Widget的用法。
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Python AI-机器学习-深度学习 循序渐进,看了就能掌握!扫码看视频,你想知道的知识点,这里都有!
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是目前非常火的研究方向,应用前景广阔。人工智能的核心是机器学习, Python语言设计非常好,快速、坚固、可移植、可扩展,并且具有很多图像加强库以及数值和科学计算工具。这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。 机器学习和深层学习的深度很深,可以利用的范围也很广,市场上的很多书籍晦涩难懂。这本书采用 理论简述 实际数据集 Python 程序实现算法 分析数据的思路,根据实际数据集的分析目的,采用合适的主流机器学习算法来解决问题。
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Python深度学习:基于PyTorch 第2版 畅销书升级,PyTorch领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解PyTorch深度学习全栈知识
(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。(2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据PyTorch新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。(3)PyTorch领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作,是读者的。(4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。(5)精心谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python Qt GUI与数据可视化编程 PyQt5和其他模块GUI和数据可视化编程方法 pyqt5教程书籍 pyqt 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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用Python写网络爬虫 理查德 劳森 人民邮电出版社【正版可开发票】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容: 通过跟踪链接来爬取网站; 使用lxml从页面中抽取数据; 构建线程爬虫来并行爬取页面; 将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗; 解析依赖于JavaScript的网
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对照EXCEL,零基础学PYTHON数据分析 杨开振 人民邮电出版社 9787115607881
适读人群 :本书适合没有Python基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读,也可以作为学习Python数据分析的入门教程。 .围绕数据分析的全流程,系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。 .对照Excel学习Python数据分析,降低学习门槛,方便快速上手。 .知识点全面,覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 .突出案例实战,帮助读者形成数据分析的思维模式。 .提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码,供读者免费下载使用。
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Flask Web应用开发项目实战 基于Python和统信UOS Python FlaskWeb应用开发,详细讲解国产操作系统----统信UOS上的一手开发经验
· 以完整的项目开发为例系统的介绍Flask Web编程; · 统信软件官方推荐 · 来自信创领域一线开发人员的开发经验 · 提供完成的项目源代码+PPT 虽然所有代码在UOS系统开发调试,但在Windows、MacOS和任何Linux平台均可以运行。
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OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战 针对使用OpenCV和其他机器学习库开发高级实际应用程序的计算机视觉领域爱好者,以帮助他们掌握相应技能
《OpenCV 4.0 Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念,并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。 在本书的高级项目部分,你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪,以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。 学习完本书之后,你将获得实际编程经验,并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型,例如支持向量机(SVM)和卷积神经网络等,这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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