Python

本書內容分為22章，包括Python類庫的安裝和使用、TensorFlow基本數據結構和使用、TensorFlow數據集的創建與讀取、人工神經網絡介紹、反饋神經網絡的理論基礎，深度學習模型的創建以及相關特性介紹等內容，並在本書各個模型部分特別介紹了模型調參的初步知識。本書強調理論聯繫實際，著重介紹了TensorFlow編程解決圖像識別的應用，提供了大量數據集供讀者使用，也以代碼的形式實現了深度學習

《大學計算機基礎：基於CDIO項目教學》共計6章內容，內容包括計算機組成、Python基礎、算法之美、數據庫及應用、網站設計、網絡與信息安全。《大學計算機基礎：基於CDIO項目教學》從教學內容和教學模式上努力創設高階課堂、對話課堂、開放課堂、知行合一、學思結合的課堂素材和方法，注重學科知識體系構建，以實際問題過程為載體，利用樹莓派計算機設置創客項目，通過CDIO項目學習網絡技術，進行一體化課程設計

使用scikit-learn探索各式機器學習模型，實作多種機器學習演算法 機器學習是近年的熱門話題，它將電腦科學與統計學結合在一起，打造智慧又有效率的模型。你可以使用機器學習提供的強大演算法和技術，來自動化任何分析模型，而scikit-learn正是一個優秀的Python機器學習函式庫，它可以實作多種機器學習演算法，是非常好用的工具。 本書詳細介紹一系列機器學習模型和scikit-learn的使用

With its intuitive yet rigorous approach to machine learning, this text provides students with the fundamental knowledge and practical tools needed to conduct research and build data-driven products. The authors prioritize geometric intuition and algorithmic thinking, and include detail on all the essential mathematical prerequisites, to offer a fresh and accessible way to learn. Practical applications are emphasized, with examples from disciplines including computer vision, natural language processing, economics, neuroscience, recommender systems, physics, and biology. Over 300 color illustrations are included and have been meticulously designed to enable an intuitive grasp of technical concepts, and over 100 in-depth coding exercises (in Python) provide a real understanding of crucial machine learning algorithms. A suite of online resources including sample code, data sets, interactive lecture slides, and a solutions manual are provided online, making this an ideal text both for grad

本書為《翻譯實踐指南》(TranslationPracticesExplained)系列叢書之一，是本地化翻譯領域的最新研究成果總結。本書緊跟行業技術的發展步伐，結合當前本地化行業發展的最新特點，從跨學科視角出發，將翻譯與本地化工程技術緊密結合，系統地講解了應用程序本地化的相關知識與技能。全書共分為七章，內容涵蓋國際化與本地化基礎、Python語言編程基礎、國際化問題和解決方案、應用程序本地化基礎

This third edition provides a concise yet approachable introduction to seismic theory, designed as a first course for graduate students or advanced undergraduate students. It clearly explains the fundamental concepts, emphasizing intuitive understanding over lengthy derivations, and outlines the different types of seismic waves and how they can be used to resolve Earth structure and understand earthquakes. New material and updates have been added throughout, including ambient noise methods, shear-wave splitting, back-projection, migration and velocity analysis in reflection seismology, earthquake rupture directivity, and fault weakening mechanisms. A wealth of both reworked and new examples, review questions and computer-based exercises in MATLAB®/Python give students the opportunity to apply the techniques they have learned to compute results of interest and to illustrate Earth's seismic properties. More advanced sections, which are not needed to understand the other material, are fla

This third edition provides a concise yet approachable introduction to seismic theory, designed as a first course for graduate students or advanced undergraduate students. It clearly explains the fundamental concepts, emphasizing intuitive understanding over lengthy derivations, and outlines the different types of seismic waves and how they can be used to resolve Earth structure and understand earthquakes. New material and updates have been added throughout, including ambient noise methods, shear-wave splitting, back-projection, migration and velocity analysis in reflection seismology, earthquake rupture directivity, and fault weakening mechanisms. A wealth of both reworked and new examples, review questions and computer-based exercises in MATLAB®/Python give students the opportunity to apply the techniques they have learned to compute results of interest and to illustrate Earth's seismic properties. More advanced sections, which are not needed to understand the other material, are fla

《自學是門手藝：沒有自學能力的人沒有未來》以自學Python編程為例，闡述了如何培養、習得自學能力，並運用自學能力在競爭激烈的社會中獲得一席之地，不斷地升級、進化，實現真正的成長。作為一本“硬核”的“雞湯”書，本書不僅僅以紙質的形式呈現，還配套了XUE.cn互動學習平臺。讀者不僅可以通過閱讀本書學到自學的方法，還能在XUE.cn上把這些方法付諸實踐，不斷練習、提升自己的技能，真正成為有積累、有前途

The Earth and environmental sciences are becoming progressively more quantitative due to the increased use of mathematical models and new data analysis techniques. This accessible introduction presents an overview of the mathematical methods essential for understanding Earth processes, providing an invaluable resource for students and early career researchers who may have missed (or forgotten) the mathematics they need to succeed as scientists. Topics build gently from basic methods such as calculus to more advanced techniques including linear algebra and differential equations. The practical applications of the mathematical methods to a variety of topics are discussed, ranging from atmospheric science and oceanography to biogeochemistry and geophysics. Including over 530 exercises and end-of-chapter problems, as well as additional computer codes in Python and MATLAB®, this book supports readers in applying appropriate analytical or computational methods to solving real research questi

A complete resource for finance students, this textbook presents the most common empirical approaches in finance in a comprehensive and well-illustrated manner that shows how econometrics is used in practice, and includes detailed case studies to explain how the techniques are used in relevant financial contexts. Maintaining the accessible prose and clear examples of previous editions, the new edition of this best-selling textbook provides support for the main industry-standard software packages, expands the coverage of introductory mathematical and statistical techniques into two chapters for students without prior econometrics knowledge, and includes a new chapter on advanced methods. Learning outcomes, key concepts and end-of-chapter review questions (with full solutions online) highlight the main chapter takeaways and allow students to self-assess their understanding. Online resources include extensive teacher and student support materials, including EViews, Stata, R, and Python so

《Python3.6編程實踐指南――計算機科學入門》(原書第3版)通過Python語言介紹了編程的基本知識，內容包括現代編程語言常用的各種數據存儲和基本處理方法，如數值、字符串、列表、集合、字典和文本信息；程序的條件和循環控制結構；函數的概念、定義和應用；編程方法以及測試和調試思路。本書也介紹了一些更高級的編程知識，包括面向對象的編程方法、圖形用戶界面的構建以及數據庫的處理。

本書為有關氣象信息處理與系統設計基礎領域的首部教材。內容包括氣象信息系統概述、氣象要素預報、氣象資料、氣象圖形圖像軟件GrADS、Fortran95程序設計、氣象信息系統開發實例、Python統計實例共7章內容。本書內容覆蓋面廣泛、豐富、體系嚴謹，體現了當前氣象信息技術的最新成果。本書信息量大，多採用案例、圖、表等方式進行表達，邏輯性強，易於讀者理解。本書將基礎性、時代性、系統性、啟發性、應用性融

《Raspberry Pi實戰入門（彩色圖解版）》一書通過大量彩圖和詳細的步驟，講解了有關樹莓派各方面的基礎知識，並且提供了手把手的入門指導。不僅如此，本書還涵蓋了樹莓派與Linux、網路、影音應用、Scratch、Python等相關的各類實際應用內容。全書採用四色大圖展示，每個步驟都在圖上標識出字母順序，並在圖片旁加上了詳細的講解說明。使得完全零基礎的讀者也可以跟著一步一步去做，從而輕鬆上手入門

Molecular simulation is a powerful tool in materials science, physics, chemistry and biomolecular fields. This updated edition provides a pragmatic introduction to a wide range of techniques for the simulation of molecular systems at the atomic level. The first part concentrates on methods for calculating the potential energy of a molecular system, with new chapters on quantum chemical, molecular mechanical and hybrid potential techniques. The second part describes methods examining conformational, dynamical and thermodynamical properties of systems, covering techniques including geometry-optimization, normal-mode analysis, molecular dynamics, and Monte Carlo simulation. Using Python, the second edition includes numerous examples and program modules for each simulation technique, allowing the reader to perform the calculations and appreciate the inherent difficulties involved in each. This is a valuable resource for researchers and graduate students wanting to know how to use atomic-sc

The simulation of physical systems requires a simplified, hierarchical approach which models each level from the atomistic to the macroscopic scale. From quantum mechanics to fluid dynamics, this book systematically treats the broad scope of computer modeling and simulations, describing the fundamental theory behind each level of approximation. Berendsen evaluates each stage in relation to its applications giving the reader insight into the possibilities and limitations of the models. Practical guidance for applications and sample programs in Python are provided. With a strong emphasis on molecular models in chemistry and biochemistry, this 2007 book will be suitable for advanced undergraduate and graduate courses on molecular modeling and simulation within physics, biophysics, physical chemistry and materials science. It will also be a useful reference to all those working in the field. Additional resources for this title including solutions for instructors and programs are available

本書基於Python與Pytorch對人工智能算法基礎知識與實戰應用進行了介紹，主要包含兩部分內容。第一部分為人工智能算法知識的相關理論介紹，主要包含：人工智能的線性代數基礎、概率統計基礎、數據分析基礎、機器學習基礎以及深度學習基礎。對機器學習中的回歸、聚類以及分類等經典算法進行了介紹。對深度學習中的卷積、循環、Transformer等深度學習網絡在計算機視覺與自然語言中的應用，以及大模型與微調相關的內容進行了介紹。第二部分為基於Python與Pythoch的人工智能算法實戰案例應用，主要介紹：數據的預測回歸分析案例；數據無監督學習中的聚類、降維以及關聯規則案例；數據有監督分類模型的應用案例，以及深度學習中圖像分類、圖像語義分割、圖像遷移學習、自然語言聚類與分類等經典算法的實戰案例。本書為讀者提供了Notebook形式的源程序和使用的數據集，方便讀者邊學邊實踐。本書適合數據分析、機器學習、人工智能以及大數據領域的工程師學習，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。

為了適應數字經濟時代的新發展趨勢，培養新時代大數據專業人才，編者通過總結多年的教學經驗，借鑒國內外相關領域的教學優勢，詳細剖析大數據采集、預處理與可視化的基礎理論、關鍵技術、相關工具和應用案例，進而編成本書。本書是集理論與實踐于一體的應用型教材。全書共7章，包括大數據概述、Python程序設計、大數據采集、大數據預處理技術、Excel數據獲取與預處理、Python數據預處理、數據可視化技術。本書在編寫中著重介紹基本原理，同時突出工程應用，並以清晰、容易理解的方式展現大數據采集、預處理與可視化的基礎知識、基本任務、常用方法、實用場景和主要流程，力圖做到基本概念準確、闡述條理清晰、主體內容精練、重點難點突出、理論聯繫實際。此外，本書還將反映相關領域新技術的發展情況。本書可作為計算機、人工智能、大數據、電子商務、電氣、電子、統計學、會計學等相關專業的大數據技術類課程的教材，也可供相關領域的科技人員參考使用，還可作為數據分析及應用類認證培訓課程用書。

《Django 5 Web應用開發實戰》集Django架站基礎、項目實踐、開發經驗於一體，是一本從零基礎到精通Django Web企業級開發技術的實戰指南。《Django 5 Web應用開發實戰》內容以Python 3.x和Django 5版本為基礎，從Django 5構建項目開始，逐步深入講述Django框架的各項功能要點，每個功能要點從源碼角度分析，並在源碼的基礎上實現自定義的功能開發。還介紹了Django的第三方功能應用，如DRF框架開發API接口、生成網站驗證碼、站內搜索引擎、第三方網站實現帳號註冊、異步任務和定時任務、即時通信實現在線聊天，同時介紹了當前流行的前後端分離模式和微服務架構網站的開發，《Django 5 Web應用開發實戰》還提供了兩個完整的Web實戰案例：博客系統和音樂網站平臺，從中讀者可以學習瞭解網站開發的全流程，最後介紹了Django項目的上線部署。《Django 5 Web應用開發實戰》注重案例教學，講解深入淺出，非常易於上手，適合有一定Python基礎的開發人員和在校學生學習，也可以用作培訓機構和大中專院校Web項目開發的教學實踐用書。

本書將從基礎開始, 全面介紹大數據可視化的底層原理和實現框架, 並重點講解一些常用的大數據可視化關鍵技術, 包括Excel圖表、Tableau Desktop可視化組件、Web的可視化控件、Java可視化控件以及Python數據可視化工具。本書配套案例代碼、PPT課件、教學視頻、教學大綱與執行進度表。本書共分為8章, 第1章著重介紹大數據的發展歷程, 以及在大數據發展背景下數據可視化的概念、可視化技術的使用及可視化的現實意義; 第2章著重介紹如何通過Excel工具實現數據可視化的內容; 第3章著重介紹Tableau可視化工具的使用、數據處理、數據可視化的應用等內容; 第4章著重介紹以Highcharts、D3可視化為主要內容的Web可視化組件; 第5章著重介紹以JFreeChart和Echarts為代表的Java可視化控件的安裝、功能及使用案例; 第6章著重介紹以Python編程為基礎的數據可視化工具, 包括Matplotlib框架、Bokeh框架、pairplot框架以及基於ECharts的pyecharts框架; 第7章介紹豆瓣電影數據可視化應用案例; 第8章介紹餐飲數據可視化應用案例。

全書分為三篇，分別為概念篇（1-2章）、基礎篇（3-6章）和平臺篇（7-10章）。第1-2章為闡述了大數據的基本概念、相關理論和技術緒論。第3章包括數據獲取與存儲，介紹數據爬蟲等自動採集技術和基本的存儲技術。第4-5章的主要內容是數據預處理和可視化。第6章為大數據分析方法，介紹回歸、分類、聚類和文本分析等技術。第7章為大數據管理平臺概述，介紹了分布式思想和平臺技術。第8章為Linux操作系統基礎。第9-10章介紹了分布式存儲和處理技術。本教材以培養大學低年級學生的大數據應用能力、初步建立數據思維為主要目標，滿足“新工科”、“新醫科”、“新農科”、“新文科”建設背景下高校對數據素養能力培養的新要求。主要案例基於房屋買賣數據，易於理解；使用生活中的常識來類比科學原理，深入淺出；主要教學內容均有程序實現，實踐性強。本教材只要求讀者有初步的Python程序設計基礎，對數學知識要求不高。提供PPT課件，教學視頻，電子教案等，方便教學。面向有Python程序設計基礎的各專業學生，建議在大學低年級作為必修課開設。

本書依據**的“工科類本科數學基礎課程教學基本要求”編寫而成。本書注重培養學生用“已知”認識、研究、解決“未知”的能力；注重給學生營造一個啟發式、互動式學習的氛圍與環境，使學生在“邊框”提出的問題的啟發、引導、驅動下邊思考、邊讀書、邊總結；內容力求簡明、引出盡可能直觀，注重避免新的概念、新的結論、新的方法“從天而降”。同時注意為青年教師實施啟發式、互動式教學提供一定的借鑒。本版在保持第一版的內容特色基礎上，增添了部分章節內容；對數學軟件與數學建模的實例進行了修改，數學軟件改為了Python語言；更加注重文化育人，對“歷史的回顧”及“人物簡介”部分做了修改，並以二維碼形式呈現；對“邊框”做了修改；增添了注記，擴大學生知識面，並將知識點加以總結，方便學生掌握；以二維碼的形式增加了Python源代碼等資源。本書分為上、下兩冊，上冊內容包括微積分的基礎知識――函數與極限、一元函數微分學、微分中值定理與導數的應用、不定積分、定積分及其應用、微分方程等。本書可供高等學校非數學類專業學生使用，也可供科技工作者學習參考。

本書以俄羅斯方塊遊戲作為實戰案例分析了遊戲中的基礎元素。根據分析所得的數據結構和功能，依次切換使用C、Java、Python、JavaScript這4門不同的編程語言來開發俄羅斯方塊遊戲，並以此為契機，探討如何培養通用的編程能力，如何按需切換使用不同的編程語言。本書共6章。第1章介紹了跨語言編程訓練的背景和意義，以及本書中將用到的編程語言。第2章從基礎、規則和進階3個層面分析俄羅斯方塊遊戲的邏輯，從而得出關鍵的數據結構和功能。第3～6章分別使用C、Java、Python、JavaScript這4門語言，依據相同的邏輯，並結合語言自身的特點，依次編碼實現俄羅斯方塊遊戲。本書可作為計算機科學與技術、軟件工程、網絡工程、網絡空間安全、電子信息技術、通信工程等專業本科生和研究生的拓展參考書，也可以作為培訓機構的參考資料。本書定位於希望快速掌握多門編程語言，有一定編程經驗的自學者、學生、初入行的工程師。對於在相關IT企業中從事軟件研發的資深工程師，本書也具有很好的參考價值。

學習熱門的機器學習演算法 本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。 打造可以應用於工作中的機器學習程式 弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的系統轉移到這個新平台，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。 本書將帶您： ．實際動手嘗試最新版的Spark ML ．以Scala與Python語言撰寫Spark程式 ．在本機以及Amazon ECS雲端平台上，安裝並設置Spark開發環境 ．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作 ．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型 ．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的表現能力

★★★「程式設計不再孤軍奮戰，讓 AI 成為你的戰友！」★★★ ☆☆☆「用 VS Code + Copilot，讓寫程式變得像聊天一樣簡單！」☆☆☆ ★★★「專案實戰，立即上手，程式設計不再卡關！」★★★ 《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》帶你進入 AI 輔助程式設計的新世代。本書不僅教你如何用 VS Code 打造專屬開發環境，更完整揭示 GitHub Copilot 的秘密武器：自動補全、錯誤修正、重構優化、AI 對話寫程式，讓你像專業工程師一樣高效開發。 ◎本書特色： ☆從零開始：安裝 VS Code、設定 Python 環境、快速上手介面操作。 ☆AI 實戰：完整示範 Copilot 的用法——寫程式、除錯、重構、生成測試與文件。 ☆專案導向：涵蓋 CLI 工具、資料處理、API 整合等專案，邊學邊做，馬上能用。 ☆資料科學應用：結合 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Matplotlib，立即展現 AI + Python 的威力。 ☆思維升級：教你如何成為「指揮 AI 的人」，而不是被 AI 主導，真正駕馭 Copilot。 ◎為何要讀這本書？ 在這個 AI 與程式設計緊密結合的時代，單靠背誦語法已經不足以讓你成為一位優秀的工程師。《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》將帶給你三大核心價值： 1. 掌握開發主流工具 VS Code 是全球最受歡迎的開發環境，本書完整介紹其安裝、操作與進階應用，讓你在最短時間內熟悉業界標準工具。 2. 學會駕馭 AI，而不是被 AI 取代 GitHub Copilot 能幫你寫程式，但本書更強調「思維升級」——如何正確下指令、判斷 AI 建議的正確性，培養「指揮 AI」的能力，避免淪為被動依賴。 3. 專案實戰，立即上手 從 CLI 工具到資料分析，從 API 整合到自動化報表，本書以專案導向學習，讓你邊學邊做，學到的技能馬上能應用在實際工作與專案中。 ◎ 讀完這本書，你將： ☆ 熟悉 VS Code 與 Python 的整合操作。 ☆ 能使用 GitHub Copilot 提升開發效率，寫程式就像與 AI 對話。 ☆ 具備判斷、比較與優化程式碼的能力。 ☆ 透過專案實戰累積經驗，快速從初學者邁向專業者。 這不只是

特色1. 數據處理和數據分析並重。針對金融大數據結構複雜、數據源和格式變換大的特點，充分講述SAS軟件DATA步強大的數據處理功能，強化金融數據處理內容。2. 將SAS數據分析能力強和R和Python靈巧和業界流行的特點相結合，建立融合SAS和R及Python的數據處理和分析教材構架，進行教學大綱、授課教案到教材、案例集和習題集等課程要件建設。3. 以《金融計量經濟學》為知識依托，以海通證券金融工程部、天風證券金融工程部、等有名券商量化金融策略為具體案例內容，以權益（股票）市場和債券（固定收益）市場為主要應用領域，以日數據（daily data）為主、高頻日內數據（intraday data）為輔，建立從數據搜集到數據清理、從投資組合到交易策略和算法交易等金融量化方法的教學案例。創新點1. 填補國內教材空白。作為一款權威的數據處理和統計分析軟件，多年來SAS在國內（尤其是銀行系統）得到了廣泛應用。已出版的教材多以操作和數據處理編程為主，針對金融數據處理和分析的書籍並不多見，尤其講解金融數據分析的SAS過程步（Proc step）的教材難以見到。本教材擬對分析金融時間序列的SAS過程進行詳細和全面的介紹，充分揭示SAS在處理和分析金融時間序列數據上的優勢，填補國內教材空白。2.SAS Viya平臺介紹和R、Python的軟件融合。SAS Viya 2016年推出以來，得到了很快的發展，出現了基於SAS Viya 云分析服務CAS的很多應用，國內一些金融機構也採用了SAS Viya構建自己的數據分析平臺。但國內介紹SAS Viya的書很少，沒有發現介紹利用SAS Viya中的ACTION進行金融數據分析的書籍。對SAS Viya的介紹以及利用SAS Viya中的Econometrics8.4 ACTION、Visal Statistical Analysis ACTION、Deep Learning ACTION等進行金融數據處理和分析的內容，是本教材的創新之處。

本書介紹了大數據挖掘與統計機器學習領域中最常用的模型和算法，包括最基礎的線性回歸與分類方法，以及模型評價與選擇的概念和方法，進而介紹了非線性回歸與分類方法(包括決策樹與組合方法、支持向量機、神經網絡以及在此基礎上發展的深度學習方法)。此外，介紹了無監督學習中的聚類方法，並給出了一個大數據分析的實例。除了方法的理論講解之外，我們還給出了每種方法的Python實現。

本書是一本機器學習實用指南，提供從基礎知識到進階技能的全面學習路徑。本書以淺顯 易懂的方式介紹了機器學習的基本概念和主要類型，並詳細介紹使用 Python 及常見的庫進行數 據處理和機器學習的實操。此外，介紹了數據預處理的詳細過程，最後通過若干典型案例加深 讀者對機器學習的理解。本書適合對機器學習感興趣的初學者，也可作為軟件開發人員、數據分析師、學術研究人員的參考書籍。

9780545451925 Alligator V.S. Python (Who Would Win?)9781338320268 Falcon V.S. Hawk (Who Would Win?)9781338320244 Green Ants V.S. Army Ants (Who Would Win?)9780545301701 Hammerhead V.S. Bull Shark (Who Would Win?)9780545451901 Hornet V.S. Wasp (Who Would Win?)9780545946100 Hyena V.S. Honey Badger (Who Would Win?)9780545946087 Jaguar V.S. Skunk (Who Would Win?)9780545160759 Killer Whale V.S. Great White Shark (Who Would Win?)9780545301718 Komodo Dragon V.S. King Cobra (Who Would Win?)9780545175715 Lion V.S. Tiger (Who Would Win?)9780545681216 Lobster V.S. Crab (Who Would Win?)9780545175722 Polar Bear V.S. Grizzly Bear (Who Would Win?)9780545681155 Rattlesnake V.S. Secretary Bird (Who Would Win?)9780545451918 Rhino V.S. Hippo (Who Would Win?)9780545301725 Tarantula V.S. Scorpion (Who Would Win?)9780545681278 Triceratops V.S. Spinosaurus (Who Would Win?)9780545175739 Tyrannosaurus Rex V.S. Velo

Migrate from pandas and scikit-Learn to PySpark to handle vast amounts of data and achieve faster data processing time. This book will show you how to make this transition by adapting your skills and leveraging the similarities in syntax, functionality, and interoperability between these tools. Distributed Machine Learning with PySpark offers a roadmap to data scientists considering transitioning from small data libraries (pandas/scikit-learn) to big data processing and machine learning with PySpark. You will learn to translate Python code from pandas/scikit-learn to PySpark to preprocess large volumes of data and build, train, test, and evaluate popular machine learning algorithms such as linear and logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, Na鴳e Bayes, and neural networks. After completing this book, you will understand the foundational concepts of data preparation and machine learning and will have the skills necessary to apply these methods using

軟硬結合、虛實交融，是當前互動媒體作品的重要特點。當物理世界和虛擬世界的信息實現互通時，學生們學習編程的興趣將會大大增加。Mind+是DFRobot推出的面向青少年的編程軟件，支持圖形化編程和Python代碼編程，支持眾多的開源硬件和擴展模塊。掌控板則是國產開源硬件項目“虛穀計劃”旗下的核心硬件，價格低廉且功能強大。 本書由兩位深度參與Mind+和掌控板開發的創客教育專家和多位經驗豐富的小學

With the advent of the Al era, professionals need to select the right tools to meet new opportunities and challenges! This instructional material focuses on the application of big data analysis, text mining, and machine learning in auditing to assist readers in understanding the latest developments in data analysis and smart audit.JCAATs is a new generation audit software developed by Python, which can be executed in a Windows and MAC operation systems with a multi-language, visual, and easy-to-use interface. Non-IT professionals can easily conduct smart data analysis. Through JCAATs' built-in data fusion technology and OPEN DATA connector, heterogeneous data can be quickly analyzed in real-time and effectively identifying anomalies. The features of this book include:The book is structured to provide a progressive learning experience, with chapters covering different concepts and applications, as well as exercises and practice questions. The official textbook endorsed by ICAEA

See deadly animals at their actual size in this new illustrated non-fiction adventure for children aged 3+WINNER! 2024 English 4–11 Picture Book Awards – Non-fiction 4–7WINNER! BEST NON-FICTION BOOK – Made For Mums Toy AwardsShortlisted for The Week Junior Book Awards – Children’s Book Cover of the YearLet's go on a LIFESIZE adventure!Step into the book and see how you measure up against some of the world's most amazing DEADLY animals. Watch out for the LIFESIZE black caiman jaws, burmese python, slow loris and much more!This interactive non-fiction adventure features LIFESIZE illustrations of some of world’s smallest and largest deadly animals and invites children to think about how they compare with these amazing creatures.This huge, playful book is the perfect introduction to animals for young children from picture book star, Sophy Henn.Climb into the book for a truly wild adventure . . .

Hallmark FeaturesIntroduces the fundamental constructs of contemporary programming languages•Critical evaluation of existing and future programming languages gives students the necessary tools for evaluating on their own.•An in-depth discussion of programming language structures, presenting a formal method of describing syntax, and introducing approaches to lexical and syntax analysis prepare students for the study of compiler design.•Coverage of advanced object-oriented topics and languages is integrated throughout.Addresses the most up-to-date information in this field•New - New material on Swift, a contemporary programming language, is now part of several chapters.•New - Section on Delphi now included in Chapter 2.•New - Section on optional types is included in Chapter 6.•New and Updated - Content describing iterations in Python are part of Chapter 8.•Revised - To ensure the material remains relevant to students, sections on outdated languages (specifically Lua and Objective-C) have

Functional and concurrent programming paradigms can help experienced object-oriented developers write high-quality software faster: code that's easier to understand, debug, optimize, and evolve. But these approaches have often been surrounded by mystification and misconceptions, leading many developers to avoid them. In Functional and Concurrent Programming, Michel Charpentier clears away the confusion, showing how to use these features safely and well, so you can gain their benefits without their pitfalls. Writing for developers with some object-oriented experience in Java, C++, C#, Python, or elsewhere, Charpentier teaches key concepts through the use of realistic, modern examples: code written in Scala, but relevant to users of any modern object-oriented language. As a hybrid language, Scala can be used effectively to illustrate both object-oriented and functional programming; it offers advanced features for concurrency; and it interoperates with Java, and can use many components of

Artificial Intelligence-Aided Materials Design: AI-Algorithms and Case Studies on Alloys and Metallurgical Processes describes the application of artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) concepts to develop predictive models that can be used to design alloy materials, including magnetic alloys, nickel-base superalloys, titanium-base alloys, and aluminum-base alloys. Readers new to AI/ML algorithms can use this book as a starting point and use the included MATLAB and Python implementation of AI/ML algorithms through included case studies. Experienced AI/ML researchers who want to try new algorithms can use this book and study the case studies for reference. Offers advantages and limitations of several AI concepts and their proper implementation in various data types generated through experiments and computer simulations and from industries in different file formats Helps readers develop predictive models through AI/ML algorithms by writing their own computer code or usin

本書是一本針對數值計算方法的實驗課程的指導用書。全書共8章，包括數值計算常用軟件（MATLAB、C++、Python）介紹、非線性方程求根實驗、線性方程組的直接解法實驗、線性方程組的迭代解法實驗、函數的插值法實驗、曲線擬合實驗、數值積分實驗、矩陣特徵值與特徵向量的計算實驗。全書注重數值計算問題的求解算法思路、算法實現及實現過程中會碰到的各種數值問題，以及算法代碼的通用性。

本書以項目為基礎，全面介紹如何將雲計算應用於數據分析，內容涵蓋大數據和機器學習。首先討論異步技術並介紹雲計算基礎知識以及虛擬化、容器化和彈性化，然後討論分布式計算、無服務器ETL技術和可管理的機器學習系統，還展示了數據科學案例研究，作者還分享了一些見解以及對職業化規劃的建議。本書包含大量的實踐作業，使用了豐富的資源，包括Python在雲平臺（穀歌、AWS、Azure）上的交互式實驗室。

本研究以內蒙古為研究區域，對內蒙古不同草地類型的可燃物進行野外調查和室內燃燒實驗，分析內蒙古草原可燃物燃燒特性、揭示草原火時空特徵，再利用室內實驗得出的碳排放數據估算內蒙古草原火碳排放情況。 將草原火行為模型參數本地化處理．構建適用於內蒙古草原火行為的模型，利用Python程序語言基於CA和GIS技術實現對草原火蔓延的模擬， 具體從以下5個方面展開。

本書是面向高級人工智能人才培養的高等學校人工智能相關專業規劃教材中的一本，通過梳理人工智能涉及的相關數學理論，並通過Python實現相關案例，使抽象的理論具體化，從而加深讀者對數學的感性認識，提高讀者對數學理論的理解能力。本書首先介紹了人工智能所需的基礎數學理論，然後根據數學內容的邏輯順序，以微積分、線性代數、概率論、數理統計為基礎，對函數逼近、最優化理論、信息論、圖論

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