Python

This exhaustive reference identifies and explains the plethora of cultural, historical, and topical allusions in the film Monty Python and the Holy Grail, the first original film by the British comedy

《Python實現Web UI自動化測試實戰：Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》主要介紹如何基於Python使用Selenium、unittest、Pytest、GitLab、Jenkins等工具實現Web UI自動化測試，以幫助讀者提升測試水平。《Python實現Web UI自動化測試實戰：Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》第1章簡要介紹自動化測試的相關概念和思路、Selenium的特點和發展歷史、WebDriver的原理，以及Selenium IDE的簡單應用。第2章和第3章介紹與Python相關的基礎知識，為後續內容的講解做準備。第4章～第15章詳細介紹使用各種框架進行自動化測試的方法和實戰案例，幫助讀者進一步掌握自動化測試技能。第16章從實際情況出發，介紹提升自動化測試用例執行效率的幾種常見方法，供讀者在實際操作中參考。本書適合計算機相關專業的學生、測試行業的從業人員和希望提升自動化測試實戰水平的技術人員閱讀。

全書共10章，第1章講解Python開發環境的搭建與使用，標準庫與擴展庫對象的導入與使用，以及Python代碼編寫規範。第 2 章簡單介紹常用內置類型，隨後重點講解內置函數和運算符的使用。第 3 章講解選擇結構、循環結構、異常處理結構的語法與應用。第 4 章講解列表常用方法、列表推導式、元組與生成器表達式、切片、序列解包的語法與應用。第 5 章講解字典與集合的創建與使用。第 6 章講解字符串的常用方法，標準庫 string、zlib、json 的基本用法，以及中英文分詞、中文拼音處理、簡體中文與繁體中文的轉換。第 7 章講解函數定義與調用的語法，位置參數、默認值參數、關鍵參數和可變長度參數的使用，變量作用域的分類與搜索順序，lambda 表達式、生成器函數、修飾器函數等語法與應用。第 8 章講解面向對象程序設計的相關內容與應用。第 9 章講解文件操作與文件夾操作等內容。第 10 章講解 tkinter 應用開發、網絡爬蟲程序設計、DeepSeek 大模型與“智譜清言”大模型接口調用等內容。本書以 Python 3.13.7 為例進行演示，代碼可運行於 Python 3.5～3.14 以及更高版本，個別對版本有明確要求的代碼進行了說明。本書提供 PPT 課件、教學大綱、電子教案、源代碼、數據文件、課後習題答案、在線練習與考試軟件等教學資源，用書教師如有需要，可登錄人郵教育社區(www.ryjiaoyu.com)免費下載。本書適合作為研究生、本科、專科各專業的 Python 程序設計相關課程的教材，也可以作為 Python 工程師和愛好者的自學用書。

資料科學家是當下炙手可熱的職業，機器學習則是他們的必備技能，機器學習在大資料分析中居於核心的地位，在互聯網、金融保險、製造業、零售業、醫療等產業領域發揮了越來越大的作用且日益受到關注。Python是最好最熱門的編程語言之一，以簡單易學、應用廣泛、類庫強大而著稱，是實現機器學習演算法的首選語言。 本書以快速上手、四分理論六分實踐為出發點，講述機器學習的演算法和Python編程實踐，採用“原理筆記精華

本書是一本系統、實用的Python編程入門教材，旨在幫助讀者在數字化與智能化時代構建核心計算思維與編程能力。全書緊扣 Python 3.12 最新標準，所有示例與案例均基於該版本嚴格編寫與測試，確保實踐體驗的先進性與一致性。本書共11章。第1章為Python語言概述，主要介紹其發展歷程、語言特性及環境部署，助您完成第一個程序；第2章至第3章詳細講解數值、字符串、列表等核心數據類型，以及運算符與表達式的使用，夯實編程基石；第4章深入探討控制結構，包括分支與循環語句，讓程序具備邏輯判斷能力；第5章講解函數的定義與參數傳遞，提升代碼的模塊化水平；第6章剖析面向對象程序設計，掌握封裝、繼承與多態的核心思想；第7章介紹文件讀寫與異常處理，提升程序的健壯性；第8章至第9章引入Pandas與Matplotlib庫，講解數據清洗、處理及直觀的可視化表達；第10章介紹數據庫連接與操作，打通數據存儲環節；第11章通過機器學習案例，帶領讀者初步體驗人工智能的魅力。本書秉持“案例驅動”的教學理念，通過大量貼近實戰的實例，將抽象語法轉化為解決實際問題的能力。書中配套有教學大綱、教學課件、源代碼及習題解答等數字化教學資源，讀者可登錄華信教育資源網免費下載。本書可作為高等院校相關專業的Python編程教材，也可供地理信息系統(GIS)、數據科學等跨學科背景的學習者以及廣大Python初學者參考閱讀。

史上最強 Python入門 邁向頂尖高手之路 王者歸來 第3版(全彩印刷) 內容簡介 ★★★★★【內容最紮實、應用最廣】【40個主題】★★★★★ ★★★★★【程式實例最多】【約1280個Python實例】★★★★★ ★★★★★【18大類Python潛在應用】★★★★★ ★★★★★【400個是非題、選擇題】【280個習題實作題】★★★★★ 相較於第2版，第3版更增加Python深入解析、多執行緒、多媒體應用，機器人程式設計、同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ☆ 最新Python語法精神、效能發揮極致 ★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield ☆ 增加2D和3D動畫 ★ 傳送、接收與分析電子郵件 ☆ 發送會員信件與未繳會費的會員信件 ★ 多執行緒的應用 - 網路爬蟲、下載YouTube影片 ☆ ffmpeg支援影音檔案轉換 ★ 不同語言的文字、語音翻譯 ☆ AI股市數據分析，繪製與計算股票買賣點 ★ 設計ChatGPT線上客服機器人與Emoji翻譯程式 ☆ 搭配ChatGPT設計Line Bot機器人 ★ 其他修訂小細節超過120處 第3版另一特色是增加說明未來Python個功能的潛在應用： ☆ 基礎語法應用：科學計算與模擬、機器學習與人工智慧、建立事件處理程式、航空公司飛行路線查詢。 ★ 物件導向：商品庫存類別、車輛類別、學生類別。 ☆ 隨機數模組：隨機且公平的廣告信件發送、產品品質控制。 ★ 時間模組：日誌時間戳記錄、資料庫定期備份。 ☆ 檔案管理：自動備份系統設計、記錄活動日誌。 ★ 程式除錯與異常處理：資料庫操作異常處理、網路請求驗證模擬。 ☆ 正則表達式：認證與格式化信用卡號碼、批次調整圖像格式。 ★ 影像處理：批次調整網路圖像、自動生成產品圖像。 ☆ GUI設計：數據監控儀表板、報告生成器。 ★ 詞雲：客戶評論詞雲、產品特點詞雲。 ☆ json：客戶、庫存、員工紀錄、銷售數據的應用。 ★ csv：銷售數據、庫存、財報分析的應用。 ☆ shelve模組：用戶環境設定儲存、會話數據儲存、玩家遊戲數據保存。 ☆ 網路爬蟲：市場研究、社交媒體監控、新聞匯總與監控、產品評論與消費者意見挖掘、徵人訊息收集。 ☆ 控制周邊：自動開啟應用程式與操作、鍵盤快捷鍵自動化。 ☆ 多工作業：多執行緒數據下載、多執行緒同時處理多個用

語法解說 ->範例說明 ->問題分析 ->程式設計 ->APCS詳解 APCS檢測觀念題以C為主，實作題可選用C、C++、Java與Python進行解題。因Python語法簡潔，函式功能強大，適合在時間有限的情況下完成程式實作。因此本書特採用C語言進行觀念題解說，以Python進行實作題練習，使教師好教學、初學者順利高分通過APCS檢測。 ※資深教師共同執筆 由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學院校初學程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。 ※程式設計技能養成 由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，主要訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆擁有APCS應試的能力。 ※內容多元豐富範例 涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，內文解說融入APCS重點，所提供範例貼近日常生活，能學以致用。 ※APCS先修檢測訓練 收錄大量APCS觀念題並加以詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。 ※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道 https://www.youtube.com/@happycodingfun

制霸5大超強聊天機器人 「智慧客服、即時查詢、發票對獎、多國語音翻譯、 線上旅館訂房」的人工智慧實戰攻略 LINE在全台擁有2,100萬個活躍用戶，使用者橫跨所有領域，深入每個年齡層，樹立不可撼動的地位。LINE Bot是近年來非常受到企業重視與愛用的服務，除了被動的客服答詢，還能主動推播行銷與活動資訊，為企業、社群或團體打造品牌形象，營造出使用者認同感與忠誠度。 書中使用當前最受歡迎的Python程式語言與Flask應用程式框架作為所有內容的技術主軸，從認識LINE Bot運作原理開始，經由LINE 2.0帳號申請、熟悉開發工具，最後再導入五個不同面向的重要專案，用Python全面學會LINE Bot的AI智慧機器人開發。 用最紅程式語言與應用框架打造最受歡迎聊天機器人 從環境建置、帳號申請、開發實作到商業實戰應用 緊扣每項技術的重要環節，由入門到精通！ 【LINE Bot開發設定與介面互動配置】 ■LINE開發者帳號申請與圖文選單設定 ■文字圖片與多媒體回應訊息、快速選單整合 ■按鈕、確認與轉盤回應樣板訊息 ■圖片地圖與日期時間選單應用 ■運用彈性配置設計靈活的訊息樣式 ■利用LIFF在LINE加入網頁應用程式 【Python與Flask合體超強智慧機器人】 ■建置Python開發環境 ■啟動Jupyter Notebook及建立檔案 ■使用Flask打造Web API應用程式 ■Messaging API運用與實作 ■PostgreSQL資料庫建置與使用 ■LUIS為LINE Bot加上會思考的智慧大腦，快速理解詢問內容 ■QnAMaker利用機器學習訓練模型，快速建置問答資料庫 ■HeroKu免費高效的應用程式雲端平台部署 ✶「智慧客服機器人」實戰： 善用機器學習建立語意分析資料庫，開發專屬智慧客服系統。 ✶「天氣匯率萬事通」實戰： 即時查詢氣象與當天匯率，隨時回覆相關資訊。 ✶「發票對獎小幫手」實戰： 結合網路爬蟲收集數據，大幅提升處理效率。 ✶「多國語音翻譯機器人」實戰： 搭配雲端 API，開發多國語音翻譯機器人。 ✶「線上旅館訂房管家」實戰： 結合電子商務應用，成為最佳虛擬助手。 *本書是使用Flask打造Web API應用程式，若想使用Django， 可參考另一本書《Python與LINE Bot機器人全面實戰特訓班》。

本書以理論結合實踐為導向，系統介紹 Python 爬蟲與網絡數據采集知識體系，旨在幫助讀者迅速掌握相關技能，並能靈活運用于實際應用場景的數據采集項目中。本書以Python為開發語言，以PyCharm為集成開發環境，全面介紹網絡爬蟲開發相關知識。本書的主要內容涵蓋爬蟲與網絡數據采集概述、網絡爬蟲基礎知識、爬蟲流程與Requests庫的使用、網頁數據解析與提取、爬蟲數據的存儲、動態網頁數據采集、反爬策略與反反爬技巧、Scrapy爬蟲框架的應用、實踐案例“多類型數據采集與存儲”。本書可以作為高等學校數據科學與大數據技術、計算機科學與技術、軟件工程等計算機相關專業的教材，以及網絡爬蟲技術愛好者、數據分析從業人員的自學用書。

本書以零售和電子商務為業務背景，使用Python工具解決業務場景中的數據分析需求。全書涵蓋數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析、數據可視化和數據建模的內容。本書適合零售和電子商務運營人員以及想要從事商業數據分析工作的人員閱讀，也可以作為高校和培訓機構相關課程的教材。

本書介紹了如何使用雲服務，以較低的成本和較快的速度來開發與部署人工智能產品或服務。通過理論和詳細的步驟講解，書中介紹了數據分區、建模、數據推斷和部署等主題，與此同時，還提供了豐富的Python範例代碼，旨在幫助讀者理解和掌握如何以更快的速度把想法變成上線的產品。從內容上看，書中首先介紹當前AI生態系統的社會背景，然後進一步探索高層級的業務需求和最佳實踐，最後還探討了如何與幹係人與敏捷團隊展開合作。透過本書，讀者可以探究數據管線的協同運作，探究機器學習和深度學習，同時掌握AutoML和AutoAI等人工神經網絡的使用。本書包含AI應用開發、工業案例研究以及實用指南，可以幫助讀者熟練應用NoLo UI。讀者對象： 具有 Python 編程技能並負責AI產品的數據科學家和 AI 顧問。

本書是一本關於在AI時代量化交易的實戰指南，以Python編程語言和ChatGPT技術為工具，幫助讀者掌握量化交易的核心概念和實際應用。通過深入的講解和實踐案例，本書將引領讀者從初學者逐步成長為具有實戰能力的量化交易專家。本書討論了機器學習在量化交易中的應用，包括基本的機器學習算法、特徵選擇和模型評估等，幫助讀者理解機器學習策略的基本原理和實踐方法。通過本書的學習，讀者將能夠全面瞭解量化交易的核心概念和方法，掌握Python編程語言和ChatGPT技術在量化交易中的應用，以及各種常見的量化交易策略的實現和優化。無論您是金融從業者、投資者，還是對量化交易和人工智能感興趣的一般讀者，本書都將為您提供豐富而實用的知識，幫助您在量化交易的世界中插上翅膀，實現投資策略的成功和財富的增長。

《TensorFlow深度學習——手把手教你掌握100個精彩案例（Python版）（人工智能科學與技術叢書）》是一本系統論述TensorFlow編程的新形態圖書（含紙質圖書、程序代碼及微課視頻）。全書分為22章：第1～5章介紹了TensorFlow基礎；第6～8章介紹了神經網絡多層感知層編程；第9～12章介紹了人工智能數學；第13章介紹了存儲和讀取；第14章介紹了回歸預測數據結果；第15～17章介紹了圖形辨識和CNN；第18～20章介紹了CNN數學基礎；第21～22章介紹了物體的影像辨識。 為便於讀者高效學習，快速掌握人工智能和機器學習編程與實踐，該書提供所有實例的完整源代碼，並配套製作了微課視頻。 《TensorFlow深度學習——手把手教你掌握100個精彩案例（Python版）（人工智能科學與技術叢書）》適合作為廣大高校計算機專業相關課程的教材，也可以作為從事深度學習與機器學習技術開發者的參考用書。

《AI源碼解讀：循環神經網絡（RNN）深度學習案例（Python版）》以人工智能發展為時代背景，通過20個實際案例應用機器學習模型和算法，為工程技術人員提供較為詳細的實戰方案，以便深度學習。在編排方式上，全書側重對創新項目的過程進行介紹。分別從整體設計、系統流程、實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練及模型應用，並剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便於讀者高效學習，快速掌握人工智能開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題並給予解決方法，可供讀者舉一反三，二次開發。本書從系統設計、代碼實現以及運行結果展示相結合，語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校參考教材，還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術用書。

Selenium是目前非常流行的一種自動化測試工具。本書基於Python 3語言講述了最新的Selenium 3的基本理論與操作，涉及各種高級應用，以及如何進行項目實戰，並提供了詳細的自動化平臺部署步驟。本書共14章，分為4篇。第1篇介紹了Selenium概況、相關的基礎知識及環境的搭建步驟；第2篇介紹了Selenium涉及的各種技術，包括前端技術、Selenium元素定位、Selenium常用方

本書作為Python數據分析的案例實戰教程，不僅介紹了使用Python進行數據分析所涉及的常用知識，而且還介紹了6個數據分析方面的綜合實戰項目。全書共10章，內容包括數據分析基礎、使用NumPy模塊實現數值計算、使用Pandas模塊實現統計分析、使用Matplotlib模塊實現數據可視化、NBA球員薪資數據分析、銷售收入分析與預測、二手房數據分析預測系統、智能停車場運營分析系統、影視作品分析和看店寶。全書以案例引導，每個案例都提供了相關的技術準備和知識講解，有助於學生在理解知識的基礎上，更好地運用知識，達到學以致用的目的。近年來，AIGC技術高速發展，成為各行各業高質量發展和生產效率提升的重要推動力。本書將AIGC技術融入理論學習、實例編寫、複雜系統開發等環節，幫助讀者提升編程效率。本書可作為高等院校計算機及其相關專業的教材，同時也適合作為數據分析人員的參考書。

本書為高等職業教育計算機類課程新形態一體化教材，同時是Python大數據技術系列教材中的一本。本書面向實踐系統地介紹了Python網絡爬蟲技數據采集技術。本書採用項目式編排，主要分成5個項目。項目1以學生信息管理系統為依託，講解Python的Web訪問技術，它是網絡爬蟲的程序基礎。項目2以爬取城市天氣預報任務為依託，講解網頁數據的爬取方法，其中重點講解了BeautifulSoup的數據分析與提取方法。項目3以爬取旅遊網站的任務為依託，講解爬取多個網頁數據的方法，重點講解了網頁的深度優先與廣度優先順序爬取路徑的構造方法與多線程分布式網頁爬取技術。項目4以爬取網站的圖書信息任務為依託，講解目前功能強大的分布式爬取框架Scrapy的程序設計技術。項目5以爬取商品網站的數據項目為依託，講解Selenium動態網頁數據的爬取技術。每個項目都遵循由淺入深的學習規律，理論與實踐相結合，提高學生的實踐能力。 本書配套微課、授課用PPT、源代碼、案例素材、習題等資源。與本書配套的數字課程在“智慧職教”平臺(www.icve.com.cn)上線，讀者可以登錄平臺進行在線開放課程的學習，授課教師可以調用本課程構建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見“智慧職教”服務指南。讀者可登錄網站進行資源的學習及獲取，也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com 獲取相關資源。 本書可以作為高等職業院校大數據技術、軟件技術等專業相關課程的教材，還可以作為大數據技術領域從業人員的自學參考書。

本書從基礎的知識開始，講解Web開發的整個流程，展示如何使用Python做測試驅動開發。本書由三個部分組成。第一部分介紹了測試驅動開發和Django的基礎知識，並在每個階段進行嚴格的單元測試。第二部分討論了Web開發要素，探討了Web開發過程中不可避免的問題，以及如何通過測試解決這些問題。第三部分探討了一些話題，如模擬技術、集成第三方認證系統、Ajax、測試固件以及持續集成等。 第2版全部使用Py

本書是面向零基礎讀者的Python探索性數據分析與統計學入門實戰讀物，秉持“統計是實用數據工具”的核心理念，區別于傳統數理統計的理論教學模式，聚焦實操落地，適配具備基礎Python能力、無深厚數學與統計功底的學習者。全書嚴格貼合真實數據分析工作流程，層層遞進拆解核心技能，內容分為三大模塊：基礎模塊講解數據導入清洗、數據分佈表徵、各類經典統計分佈建模方法，依託NumPy、Pandas、empiricaldist庫實現基礎數據處理與可視化；進階模塊聚焦變量關聯挖掘，詳解相關性分析、最小二乘擬合、多重回歸、邏輯回歸等核心技法，助力讀者搭建數據預測模型；高階模塊覆蓋時間序列分析、生存分析、中心極限定理、假設檢驗等專業內容，完善數據分析全棧能力體系。全書所有案例與練習均採用多領域真實公開數據集，貼合實際業務場景。第3版完成全面迭代，整體遷移至Jupyter Notebook環境，簡化代碼邏輯、優化工具應用、更新習題體系，支持在線交互式運行，讀者可通過實操模擬直觀理解抽象統計概念，規避理論學習誤區，高效掌握可落地的統計分析技能，輕鬆實現從理論認知到實戰數據分析的進階。

作為可複用面向對象軟件開發的基礎，設計模式集合了很多軟件開發領域專家的寶貴經驗和良好實踐，其重要性不言而喻。但是，學習設計模式的過程並不是一帆風順的，對於缺乏面向對象開發經驗的設計者尤其如此。就像在游泳池中不能學會海戰一樣，我們不應該指望理解幾個似是而非的例子就可以在實際開發中靈活運用設計模式。學習設計模式最好的方式就是在實際的開發中邊學邊練邊體會。本書利用Python 的標準GUI 工具包tki

本書是一本全面的Python技術及面試指南，旨在幫助讀者深入理解Python編程語言的核心概念，並掌握在技術面試中取得成功的關鍵技巧。全書分為4個部分。第*部分 面試流程。這一部分詳細介紹了矽谷公司的面試流程，包括非技術電話面試、技術電話面試(包括閒談、技術溝通和提問環節)以及現場面試的準備和策略，既為讀者提供了面試前的全面準備指導，也幫助讀者在面試中展現出良好狀態。第二部分 數據結構。從基礎的列表、堆棧、隊列、優先隊列、字典和集合，到更複雜的鏈表、二叉樹、其他樹結構(如前綴樹、線段樹、二叉索引樹)和圖的表示與應用，每一章都通過豐富的實例來展示如何巧妙應用這些數據結構。第三部分 算法。這一部分覆蓋了二分搜索、雙指針法、動態規劃、深度優先搜索、回溯、廣度優先搜索、並查集等核心算法。結合面試真題，通過逐步分析，引導讀者掌握每種算法的思想及其在解決實際問題中的應用。第四部分 系統設計。理論知識部分，從設計需求分析到高層構建，然後到具體組件設計，再到擴展設計，幫助讀者理解如何構建可擴展、高效的系統架構。實戰案例部分，包括分布式緩存系統、網絡爬蟲系統、TinyURL加密與解密、自動補全功能、新聞動態功能、社交媒體應用和出行應用的設計，涵蓋系統設計的關鍵技術。此外，這一部分涵蓋了多線程編程與設計機器學習系統的知識，既幫助讀者理解並行處理的概念和應用，又擴展機器學習的重要知識和麵試技巧，並提供設計搜索排名系統和推薦系統的實例。

本書以人工智能發展為時代背景,通過20個機器學習模型和算法案例,為讀者提供較為詳細的實戰 方案,以便進行深度學習。 在編排方式上,全書側重對創新項目的過程進行介紹,分別從整體設計、系統流程和實現模塊等角度 論述數據處理、模型訓練和模型應用等過程,並剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便於讀者高效學習, 快速掌握人工智能程序開發方法,本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題及 解決方法等資料,可供讀者舉一反三,二次開發。 本書語言簡潔,深入淺出,通俗易懂,不僅適合對Python編程有興趣的愛好者,而且可作為高等院校 相關專業的參考教材,還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。

*作者親自錄製影音教學影片，是初學者學習與教師教學的最佳輔助工具。 *Python指令相關規範複雜，本書審慎挑選對初學者重點部分整理說明，配合範例學習均可順利完成。 *書中所用的指令精簡，變數盡可能用簡單字母定義，程式簡單易懂。 *運算式的運算範疇有些相當細膩瑣碎，作者僅挑重要部分說明，對於初學者應游刃有餘。 *本書強調對學習者建立「運算思維」，從簡單範例說明逐步建立學習者編寫程式的技巧。建議學習者在觀摩執行範例之後，能夠利用很短的時間，自行撰寫程式一次，對於學習會有很大的幫助。 *本書範例程式、影音教學影片請至http://gg.gg/py-book下載。 *書中附有APCS大學程式設計先修檢測（離線和上傳程式的）測資讀取方法說明，應考前不可不知。

2016年，一隻阿法狗(AlphaGo)為全世界打開了一條窄窄的門縫，通往未來之路就此展現。通過超強硬件和大量的數據積累，人工智能浪潮第三次興起。借助人工智能技術，公安部門可以輕鬆抓捕潛逃多年的罪犯，“AI換臉”已經成為普通用戶的娛樂方式之一，智慧城市、自動駕駛開始在多個城市有試點……GPT-3、Switch Transformer開啟了新的時代，而智源研究院的悟道2.0參量則高達1.75萬億。訓練有素的結構生物學家花費上千萬美元歷時多年的研究結果，AlphaFold v2.0在朝夕之間便完成預測。今天，主動擁抱新變化，積極學習新知識，愈發顯得重要。很多人積極投入熱情、時間和金錢後，沒能堅持多久就中斷了學習。也有很多同學對此表示觀望甚至放棄，覺得憑自己的基礎不足以把握這次機會。誠然，僅憑一本書很難幫助普通讀者深刻理解並熟練掌握深度學習中的全部知識，因此“AI精研社”規劃了一個系列圖書，給出完整的解決方案，希望能幫助讀者循序漸進、平滑而高效地成長為合格的人工智能算法實踐者(practitioners)。本書是“人工智能與大數據技術大講堂”系列圖書的第2部。本書從體驗手寫數字(k近鄰算法)識別開始，循序漸進地不斷加深讀者對神經網絡模型的理解，進而可以設計並實現自己的模型。另外，本書通過Python+NumPy從零開始構建神經網絡模型，強化讀者對算法思想的理解，並通過TensorFlow構建模型來驗證讀者親手從零構建的版本。前饋神經網絡是深度學習的重要知識，其核心思想是反向傳播與梯度下降。本書從極易理解的示例開始，逐漸深入，幫助讀者充分理解並熟練掌握反向傳播與梯度下降算法，為後續學習打下堅實的基礎。本書延續理論與實踐並重的風格，先以圖文方式講解算法思想，再以Python+NumPy實現算法，然後再給出TensorFlow實現的版本，幫助讀者不斷加深對核心的算法理解，同時提升實際動手能力，從而鍛煉將算法思想轉化為程序代碼的能力。