Python人工智能
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本书以Python为平台,以将概念、实例和经典应用相结合的方式,介绍如何利用Python实现人工智能。全书分为9章,内容包括:人工智能的基础,人工智能背景下的科学计算,人工神经网络,迁移学习,网络爬虫,智能数据分析,机器学习,智能模型分析,人工智能的应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识,书中每章节都通过理论与实例相结合的方式,让读者在掌握概念的同时,掌握程序设计方法,并能利用程序设计解决实际问题。
技术人修炼之道:从程序员到百万高管的72项技能
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《技术人修炼之道:从程序员到百万高管的72项技能》旨在帮助IT技术人员提升职场核心技能、架构思维、团队管理能力、商业认知,让每一位普通的技术从业者,修炼成为“技术职场超级个体”,通过全面升级个人的底层操作系统,突破瓶颈,实现职场跃迁。 本书按照技术职场人的成长轨迹,首先关注技术人的职场定位、思维方式升级、职场沟通、架构思维、学习能力和创新能力。然后介绍从技术转管理会踩的坑、有效管理的原则、造高效组织架构、团队高效执行力、技术人才的选用育留、管理者的自我修养、管理者的商业思维。全书总结了从程序员到技术高管,所需的72项技能。这些技能来自50多位一线互联网公司从业者的经验总结,以及作者将近20年的职场经验。 如果你是技术职场小白,本书的“技术人的自我修养”“思维方式的升级”“学习力与创新力”等章节,可以帮助你树立正确的价值观、培养良好的职业习惯、提升思维能力、提高学习力和创新力,为更大的平台下牢固坚实的基础。如果你是寻求突破的资深工程师,本书的“技术人的难‘言’之痛”“技术人都要学的架构思维”“管理中常见的‘坑’”等章节,可以帮助你提升沟通技巧和架构思维,跨越从技术到管理的鸿沟,发掘更多自身的可能性,突破“35岁职场现象”,技术职场的另一片广阔天地。如果你是技术管理者,本书的“有效管理的原则”“造高效的组织架构”“团队高效执行力”“管理下属:人才的选用育留”“管理者的自我修养”“技术人的商业思维”等章节,可以帮助你提升商业思维,掌握业界领先的团队管理工具,实现“技术驱动商业腾飞”的梦想。
Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
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本书首先讲解Pandas快速门的基础知识,如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、发环境配置、常用的数据结构等;然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理;着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化;然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型,后讲解Pandas数据实战分析。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯,又通过具体实例剖析讲解Pandas实战应用中的热问题、关键问题及种种难题。
每个人的Python:数学、算法和游戏编程训练营
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本书以数学为切,以Python编程语言为工具,介绍大量流行的编程题目的解题思路,并且提供了多种解题方案。本书涉及的编程题目领域广泛,包括数字类题目、图形类题目、字符串类题目、数据结构类题目以及游戏类题目等,由浅深地训练读者的编程思维能力。通过本书的学习,读者可以掌握使用编程工具解决问题的核心思路,并能够独立思考和解决各种场景下的编程问题。 对于从未触过编程的人员来说,本书以问题驱动的教学方法,因为有趣且强调动手实践,非常适合初学者快速门。对于编程人员来说,本书介绍的解题思路和算法可以帮助编程人员提高代码质量。本书也适合编程领域的求职者使用,书中提供的编程题目很多都是面试中常见的算法问题。
Java编程方法论:响应式Spring Reactor 3设计与实现
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本书主要专注于解读Spring Reactor 3的代码设计与实现。全书共10章,其中第1、2章将从口的设计手,逐渐深介绍Reactor中Flux源与订阅者Subscriber的诸多交互实现细节;第3章将通过对调度器的研究来向读者展示其中的优秀设计,可以帮助读者更好地掌握Java并发库,同时可以使读者对使用Reactor行异步编程有更好的认识;第4章将触到一些常用的Reactor操作,方便读者写出可重用度高、逻辑清晰的代码;第5、6、7章将着重分析Reactor中Processor的设计实现,不仅讲述了它的使用场景,还讲解了其中的内在原理,以及如何应对未来项目发过程中可能遇到的种种问题;第8章将介绍并分析Reactor特别提供的Context,这是Reactor为了应对生产-订阅模式下的响应式编程在异步环境中对订阅关系上下文行管理所产生的问题而给出的解决方案,Spring Framework 5.2中的响应式事务也是基于它实现的;第9章将主要介绍Reactor中的测试,同时带着读者一步一步设计实现一个针对Reactor项目的测试库;第10章将主要介绍Reactor中的调试,可以教会读者根据不同的需求采取不同的调试方式。 本书适合有Java编程基础的中高级Java发工程师、想要学习代码设计思路与技巧的读者、对响应式编程感兴趣的读者阅读。
MATLAB R2020a智能算法及实例分析
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本书以MATLAB R2020a为平台,以人工智能算法为背景,全面地介绍了如何利用MATLAB各种智能算法求解相关领域中的实际问题。书中内容做到了理论与实践相结合,让读者可以快速、便捷地学习各种智能算法,并利用智能算法解决问题,做到学以致用、举一反三。全书共分12章,第1章为MATLAB基础篇;第2~12章为智能算法篇,分别介绍了各种人工智能算法,包括智能算法的基本概念、差分化算法、种群算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、支持向量机算法、神经网络算法、模糊逻辑控制算法。
密码学原理与Java实现
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现在,Java发可谓如日中天,并且Java安全发是Java发领域中的一个重要内容,每个Java发人员都必须掌握。市面中的绝大多数密码学书籍都是针对C或C 的,本书重介绍Java自带加解密函数的相关技术,以及密码学领域重要的源库OpenSSL在Java发中的应用。 本书共8章,主要内容包括密码学和Java概述、搭建Java密码发环境、对称密码算法原理、利用JCA JCE对称加解密、杂凑函数和HMAC、密码学中常见的编码格式、非对称算法RSA的加解密、数字签名技术等。本书内容非常详细,学习坡度非常平滑,循序渐,就算没有密码学基础,也能从零始到全面掌握。 本书面向的读者是Java发人员、企业内转行计算机信息安全的工作人员、已有信息安全基础并想了解Java加解密新特性的人员。本书也可作为高等院校和培训机构计算机及相关专业师生的教学参考书。
Python全栈开发——高阶编程
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Python全栈系列包括4册书籍,分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列的第2册,将重讲解GUI编程和游戏编程的相关知识,并搭配200多个示例代码和4个综合项目,可以帮助读者快速、深的理解和应用相关技术。 本书共6章,47节。第1章GUI编程,主要包括GUI简介和GUI的发工具包等知识;第2章Tkinter,主要包括Tkinter的安装、Misc类、Wm类、主窗口、控件、布局管理器、事件处理、对话框和ttk模块等知识;第3章wxPython,主要包括wxPython的安装、wxPython的基本要素、应用程序、窗口、控件、布局管理器、事件处理、消息对话框、网格和滚动面板等知识;第4章游戏编程,主要包括游戏编程简介和游戏的发工具包等知识;第5章Pygame,主要包括Pygame的安装、Pygame的基础知识、Surface对象、Rect对象、窗口图层、图片加载、图片变形、图片蒙版、图形绘制、文本显示、时间控制、事件处理、精灵、精灵组、碰撞检测、音效和音乐等知识;第6章Cocos2d,主要包括Cocos2d的安装、Cocos2d的基础知识、导演、节、事件、粒子系统、动作、音效和音乐等知识。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书;也可以作为大中专,以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
Python预测分析与机器学习
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本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据,到基础建模、模型优化,分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中,一步步用详细的图文代码讲解使用到的库,如何正确使用各个库中的方法和函数,以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库,并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节,结合第4章的模型选择,可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。后,第8章总结全书学习到的内容,解决一个实战问题。 本书面向3类读者。第1类,有编程基础但毫无数据科学背景,有意门的读者;第2类,有数据科学理论基础,有意实操的读者,如刚毕业没有业界经验的学生;第3类,有数据科学理论基础与实操经验,但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。
算法设计与分析——基于C++编程语言的描述
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本书注重理论与实践紧密结合,系统介绍算法设计方法、分析技巧和 C 编程实战。作者本着“易理 解,重实用”的指导思想,结合多年的教学经验,以算法设计策略为主线,沿着“算法思想—算法设计—构造 实例—算法描述—算法分析—C 实战”的思路组织学习内容,共包括算法及基础知识、贪心法、分治法、动 态规划、搜索法、随机化算法、线性规划问题与网络流、数论算法及计算几何算法和 NP完全理论等9章内 容。为突出教材的可读性、可用性及前沿性,每章增设了学习目标、阅读材料及习题解析,配套资源包括实 验指导书、教学大纲、教学课件、经典案例源代码、微课视频、课程网站等内容。 本书内容丰富、思路清晰、实例讲解详细、图例直观形象,适合作为计算机及其相关专业的本科生和研 究生教材,也可供工程技术人员和自学读者学习参考,还适合作为参加 ACM 程序设计大赛的爱好者的参 考书或培训教材。
JavaScript 基础语法详解
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随着 JavaScript 逐渐成为通用的编程语言,它在软件发中的地位越来越高,已经不再只是给 HTML 编写交互的客户端脚本语言了,而是可以胜任前端、后端、大数据和机器学习等应用的全面语言。 JavaScript 从 2015 年以来走向规范化后,新出了很多新特性,而市面上少有书籍介绍它们,所以本书对ES6 到 ES2021 的新特性作了较为详尽和深的介绍,并且全书的语法可以适应各端发人员所需。 本书共 14 章,涵盖了 JavaScript 的发展历史、运行环境、基础语法、运算符、数组、函数式编程、面向对象基础、原型、异步编程、Event Loop、模块化、迭代器和生成器、Symbol、Reflect 和 Proxy 的概念和使用方法,每个章节都有配套的示例,对于较难理解的部分还会提供视频讲解,旨在让读者真正掌握这些语法和新特性,在以后的发过程中不再有基础语法上的疑问。后给出了两个 JavaScript 综合案例,分别使用面向对象编程风格和函数式编程风格,以掌握 JavaScript 的不同发范式。 本书非常适合有其他编程语言基础或对 JavaScript 语言有初步了解的工程师阅读,如果是初学者,也可以通过仔细阅读加练习达到完全掌握的目的。
从Excel到Python数据分析——Pandas、xlwings、openpyxl、Matplotlib的交互与应用
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本书采用理论与实践相结合的原则,在各章的篇会采用图解方式,将所有知识先贯穿起来,然后对每个知识配套案例讲解。“用读者易于理解且可随时直套用的案例,方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。 全书共分为6篇:第一篇为门篇(第1章和第2章),第二篇为基础篇(第3章和第4章),第三篇为强化篇(第5~7章),第四篇为阶篇(第8章和第9章), 第五篇为高阶篇(第10章和第11章), 第六篇为案例篇(第12章)。书中主要内容包括启Python之旅、Python基础门、Pandas数据提取、Pandas数据转换、Pandas文本与日期、Pandas数据处理、Pandas数据重塑、xlwings高效办公、openpyxl高效办公、Python数据处理自动化、Python数据分析自动化、Excel Python综合应用。 本书适用于具有一些数据分析或Python基础的读者,包括电商客服、质量统计、财务金融、人事行政等与数据分析密切相关的从业人员,也可作为高等院校、IT培训机构或IT专业人士的参考书籍。
大模型动力引擎——PyTorch性能与显存优化手册
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本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中,最大限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者,尤其是希望深了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长,如何高效利用硬件资源,减少训练时间, 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识手,逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练,从显存管理到性能分析的多种 优化策略,力求通过丰富的代码实例和深的原理讲解,使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。
从零开始学Redis
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Redis数据库是目前热门的数据库,拥有巨大的用户量。本书主要分为三个阶段讲解Redis数据库。*部分Redis初始篇,详细介绍了Redis的数据类型、以及Redis的大部分命令并结合实际操作行了演示。第二部分Redis阶篇,深的讲解了Redis的客户端、服务器端、数据结构的底层、以及Redis的排序、事务、持久化、集群等相关功能,同时讲解了它的其他高级功能,比如慢日志查询、流水线、地理位置、位图等,并结合实际操作,步步演示。第三部分Redis实战篇,分别介绍了Java、SpringBoot、Python来操作Redis的实例,帮助读者更好的学习Redis。通过阅读本书,读者可以快速掌握Redis的相关命令及功能用法,并结合实战学习,可以熟练应用于实际的生产发中。 本书面向大多数软件发者,比如Redis初学者或者具有相关后台发经验的发者。
Spark 3.x大数据分析实战(视频教学版)
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本书基于Spark 3.2.x版本,从Spark核心编程语言Scala讲起,涵盖了当前整个Spark生态系统主流的大数据发技术。全书共9章,第1章讲解了Scala语言的基础知识,包括IDEA工具的使用等;第2章讲解了Spark的主要组件、集群架构原理、集群环境搭建以及Spark应用程序的提交和运行;第3~9章讲解了离线计算框架Spark RDD、Spark SQL和实时计算框架Kafka、Spark Streaming、Structured Streaming以及图计算框架GraphX等的基础知识、架构原理,同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析,并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。 本书通俗易懂,案例丰富,注重实操,适合Spark新手和大数据发人员阅读,也可作为培训机构和高校大数据及相关专业的教学用书。
R语言——迈向大数据之路
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R语言——迈向大数据之路【加强版】介绍复变函数论与积分变换的基本概念、理论和方法。全书共8章,主要内容包括:复数与复变函数、解析函数、复积分、无穷级数、留数及其应用、保角映射、 R语言是公分享的免费软件、执行效率高、功能强大,所以被大众广泛受,而成为应用在Big Data领域重要的程序语言。 这本书从零基础始,一步一步教导读者轻松学习**版的R语言,学习本书不需要有统计基础,本书在无形中已灌溉了统计知识给你。本书共19章,内容包含:认识R语言环境,R语言数据类型介绍, R语言函数的使用,程序流程控制,数据输与输出,数据分析,R语言绘制统计图表等。
WebRTC Native 开发实战
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本书是WebRTC方面的专著,WebRTC是一项实时通信领域革命性的技术,在实时音视频通信领域已经产生了深远的影响。本书涵盖了Native端WebRTC SDK基本场景的使用、基本场景下完整流程的源码导读,还介绍了一些高级的功能和场景,比如多人通话、屏幕共享、H.265、美颜、伴奏、本地录制等,*后还对Server端展了一些讨论。本书通过细致的代码分析和源码导读,来讲解WebRTC Native的具体实战,分析WebRTC内部主要的数据流程,力图使读者能够通过实际操作快速门和理解WebRTC Native的发技巧。 本书主要面向的是所有希望从事WebRTC Native发的IT从业人员,且要求读者具备一定的Java/Objective-C/C 语言基础。
TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计
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人工智能是近年来全球*为火热的研究领域之一,尤其是随着深度学习算法研究的突破,人工智能技术被应用到图片识别、机器翻译、语音助手、自动驾驶等一系列领域中,取得了前所未有的智能水平。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤,国内外出版的相关书籍并不算多,有些侧重于理论层面的推导,有些侧重于框架API的介绍,鲜有能结合深度学习算法理论和实战讲解的教材。为了使读者能够深刻理解深度学习算法精髓,本书以探索问题式叙述风格展,从*简单的人工智能问题手,一步步地引导读者分析和解决并发现新的问题,重温当年算法设计人员的探索之路。本书介绍了深度学习算法所需要的基础数学理论、TensorFlow 2.x框架的基本使用方法、回归问题、分类问题、反向传播算法、梯度下降算法、过拟合、全连网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络、强化学习、迁移学习等主流和前沿知识。针对每个算法或模型,本书均详细分析了采用TensorFlow框架的实现方法,并基于多个常见的经典数据集行了算法模型的实战,如基于MNIST和CIFAR10数据集的图片识别实战、基于IMDB数据集的文本分析实战、基于动漫头像数据集的图片生成实战和基于OpenAI Gym环境的平衡杆游戏实战等。通过原理与实战结合的方式,读者可*限度地理解算法理论,同时提升工程实现能力。本书可作为高等院校人工智能课程的教材,也可供从事人工智能、深度学习算法研究与发人员自学或参考。
Vue.js从入门到项目实战(升级版)
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本书从Vue框架的基础语法讲起,逐步深Vue阶实战,并在后配合项目实战案例,重演示Vue在项目发中的一些应用。在系统地讲解Vue的相关知识之余,本书力图使读者更深地理解Vue项目发。 本书共分为11章,涵盖的主要内容有前端技术的发展历程、Vue基本介绍、Vue语法、Vue选项、Vue内置组件、Vue项目化、使用Vue发电商类网站、使用Vue发企业官网、使用Vue发移动端资讯类网站、使用Vue发工具类网站等。 本书内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别适合Vue的初学者和从业人员阅读,同时适合职业生涯遇到“瓶颈”的前端从业人员和其他编程爱好者阅读。另外,本书也适合作为相关培训机构的教材。
HTML+CSS+JavaScript网页设计与布局 从新手到高手
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本书主要介绍使用HTML5、CSS3和JavaScript行网站图像、网页动画、设计以及网页制作的方法和实践经验,并从网站发的角度,详细介绍发不同类型静态网站的经验与过程。全书共分21章,内容包括网页基础、HTML5概述、创建文本和图像、创建表格、创建超、应用多媒体、绘制图形、创建表单、Web应用技术、揭秘CSS3、美化字体与段落、美化菜单和图片、美化背景与边框、美化表格、美化表单、使用变形与动画、盒样式与用户界面、JavaScript概述、JavaScript核心语句与事件处理、JavaScript内置对象、JavaScript核心对象等。 本书图文并茂,秉承了基础知识与实例相结合的特,其内容简单易懂,结构清晰,实用性强,案例经典,适合网页设计初学者、大中院校师生及计算机培训人员使用,同时也是网页设计爱好者的参考书。
深度学习与目标检测
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本书的写作初衷是,从学者的角度,用一种通俗易懂的方式,把与基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者,同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难,行深的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍,而深度学习的内容不止于此。所以,作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类,将图像分类、目标检测、语音识别、人脸识别、对抗生成网络和AlphaGo围棋等应用场景归不同的类别,并分别对其原理行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。

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