Python

Master the practical aspects of implementing deep learning solutions with PyTorch, using a hands-on approach to understanding both theory and practice. This updated edition will prepare you for applying deep learning to real world problems with a sound theoretical foundation and practical know-how with PyTorch, a platform developed by Facebook's Artificial Intelligence Research Group.You'll start with a perspective on how and why deep learning with PyTorch has emerged as an path-breaking framework with a set of tools and techniques to solve real-world problems. Next, the book will ground you with the mathematical fundamentals of linear algebra, vector calculus, probability and optimization. Having established this foundation, you'll move on to key components and functionality of PyTorch including layers, loss functions and optimization algorithms. You'll also gain an understanding of Graphical Processing Unit (GPU) based computation, which is essential for training deep learning models

Quickly scale up to Quantum computing and Quantum machine learning foundations and related mathematics and expose them to different use cases that can be solved through Quantum based algorithms.This b

Use Traefik as a load balancer or a reverse proxy for microservices-based architecture. This book covers Traefik integration for microservices architecture concerns such as service discovery, telemetr

本書介紹了通過Dlib、微軟Azure認知服務、OpenCV等實現人臉識別, 通過TensorFlow實現物體識別等人工智能技術在智能家居中的應用希望讀者通過樹莓派GPIO控制硬件設備, 開啟製作智能硬件之旅。

本書討論了機器學習的基本問題和基本算法。從方便學習的目的出發，本書主要以聚類任務、回歸任務、分類任務、標注任務、概率模型、神經網絡模型、深度學習模型七個主題對相關內容進行組織。前四個主題以機器學習的四個主要任務為核心討論相關算法及基礎知識。概率類模型和神經網絡類模型可以完成聚類、回歸、分類和標注等多類任務，但它們各有自成體系的基礎知識，因此各設一個主題進行集中討論，可能更方便讀者理解。深度學習模型屬�神經網絡模型，但它具有明顯的特徵和廣泛的應用，是機器學習領域的後起之秀

本書詳細闡述了與無監督機器學習開發相關的基本解決方案，主要包括聚類、分層聚類、鄰域聚類方法和DBSCAN、降維和PCA、自動編碼器、t分佈隨機鄰域嵌入算法、主題建模、購物籃分析、熱點分析等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。

本書通過虛擬的主人公小灰的心路歷程，用漫畫的形式講述了算法和數據結構的基礎知識、複雜多變的算法面試題目及算法的實際應用場景。第1章 介紹了算法和數據結構的相關概念，告訴大家算法是什麼，數據結構又是什麼，它們有哪些用途，如何分析時間複雜度，如何分析空間複雜度。第2章 介紹了最基本的數據結構，包括數組、鏈表、棧、隊列、哈希表的概念和讀寫操作。第3章 介紹了樹和二叉樹的概念、二叉樹的各種遍歷方式、二叉樹

「Django從平凡到超凡」是一本探討動態網頁開發技術的書籍，內容涵蓋非常完整，議題包括網際網路概念、系統開發環境設置、 Django的觀念與技術、動態網頁開發的相關知識、版本控制與雲端部署等，一步一步由淺入深引導讀者建置一個雲端部落格系統。過程中，不僅詳細說明系統開發的步驟，更加入了許多系統開發概念的分析及闡述，這是本書和一般書籍非常不一樣的地方：觀念與技術並重，這讓讀者在熟練技術的過程中，也能

本書共8章。第1章給出了切實可行的學習建議；第2章介紹了開發環境；第3～5章是專為人工智能大數據而優化的知識要點，手把手帶領同學們從零基礎開始學習編程；第6章與第7章從不同的角度手把手帶領讀者完成最簡單的卷積運算-深度學習的基礎算法；第8章帶領讀者解讀一個案例中的部分源碼(來自於最流行的深度學習框架TensorFlow)。本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和計算機視覺感興趣的讀者閱讀，尤其適合

本書是資深測試開發專家的經驗結晶，由淺入深地闡釋了Web自動化測試的相關技術，包括Web UI自動化測試、API自動化測試及測試相關的基礎開發。通過學習本書，讀者可以基本掌握Web測試相關的大部分技術點。本書是測試相關人員必備的技術指導。書中每個技術點都有示例代碼，理論與實踐相結合的方式能夠使讀者快速理解Web自動化測試。 本書循序漸進地講解了Web自動化測試的各項知識點，使任何層級的讀者都能從

Gain a broad foundation of advanced data analytics concepts and discover the recent revolution in databases such as Neo4j, Elasticsearch, and MongoDB. This book discusses how to implement ETL techniqu

本書既是介紹MicroPython的快速入門書籍，也是以TurnipBit為基礎進行MicroPython實戰應用的書籍。本書以實驗的方式進行講解，只需跟著實驗步驟一步一步完成就可以真正實現零基礎也能做硬件；在一些重要的知識點處，我們加注了一些思考內容。這些內容有些是對本知識點的鞏固，有些是對本知識點的外延，如果你有能力，建議你嘗試著去完成。如果你不知道怎麼做，你也可以試著問問“百度”；每個實驗的

Data structures allow you to organize data in a particular way efficiently. They are critical to any problem, provide a complete solution, and act like reusable code. In this book, you will learn the

本書分為14個章節，第1章是自動化測試相關基礎知識的介紹；第2章到第10章是本書的重點，循序漸進地介紹了自動化測試所用到的技術；第11章通過一個具體的項目綜合運用了前面章節所介紹的技術與技巧。第12章到第14章選取了當前最熱門的技術進行了介紹，旨在擴展測試人員的綜合技術能力。 本書的寫作目的並不是為了簡單地告訴讀者如何使用一個自動化測試工具，而是希望讀者在學習本書的內容後能夠提高綜合的技術高度與寬

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Poems describe various ways to have fun, including playing leapfrog and other games, riding a bicycle, running, and using one's imagination.

本書是面向Python初學者的一本實用學習筆記。全書共10章：第1章介紹Python的基礎知識，包括Anaconda、IPython解釋器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用；第2章介紹Python的基本用法，包括基本語法、數據類型、判斷與循環、函數與模塊、異常與警告以及文件讀寫等；第3章介紹Python的進階用法，包括函數進階、迭代器和生成器、裝飾器、上下文管理器以及變量

本書首先介紹了如何在Python3.5中安裝必要的數據科學工具箱；然後引導你進入數據改寫和預處理階段，在其中闡述用於數據分析、探索或處理的數據加載、變換和修復等關鍵的數據科學活動；後，通過介紹主要的機器學習算法、圖分析技術和可視化方法來對數據科學進行概述。

本書詳細介紹了Python的基礎知識，以及Python在辦公自動化、大數據技術、人工智能技術等方面的應用，是一本注重實踐、突出培養讀者動手能力的教材。 本書共11個項目，分為基礎篇、辦公自動化應用篇、拓展學習篇，內容包括Python入門、Python運算符與表達式、Python循環與判斷、Python數據類型、Python函數與模塊、Python正則表達式與爬蟲、使用Python處理Excel文件、使用Python處理Word與PDF文件、使用Python處理圖像、數據處理與數據可視化、使用機器學習算法對電影分類。 本書適合作為高等教育本、專科院校計算機相關課程的教材，也可供Python愛好者自學使用。

《Python編程項目案例實戰（微課視頻版）（21世紀高等學校計算機類課程創新系列教材·微課版）》從初學者的角度進行編寫，內容比較全面，由淺入深地設計案例內容。全書共分為兩篇：第一篇是Python基礎，介紹了Python入門、基本數據類型與表達式、語句與結構化程序設計、組合數據類型與字符串、函數、文件處理、異常處理、面向物件程序設計；第二篇是Python實戰，介紹了數據庫編程、網頁爬取、數據可視化、Python圖形化界面設計、Python網絡編程和Python實踐綜合案例。書中的每個知識點都有相應的實現代碼和案例。《Python編程項目案例實戰（微課視頻版）（21世紀高等學校計算機類課程創新系列教材·微課版）》是一本針對愛好Python的讀者而編寫的Python基礎教程，尤其適用於高等院校的教師、在讀學生及相關領域的Python愛好者。

《Python金融數據分析與數字化營銷》的作者通過個人學習Python的親身經歷，總結出一個高效率的Python學習方法與途徑，來幫助零基礎的非專業程序員利用Python來進行數據處理和分析以及展開數字化營銷。《Python金融數據分析與數字化營銷》共7章，第1章介紹基礎知識，第2章介紹如何寫腳本，第3章重點介紹Pandas數據分析，第4章介紹Python數據抓取，第5章介紹數據可視化，第6章和第7章分別介紹如何運用Python來進行金融數據分析和數字化營銷。 《Python金融數據分析與數字化營銷》重點突出，詳略得當，適合零基礎的讀者快速運用Python來進行數據分析與決策。

本書分為兩篇，即用 Python 學習編程和用 Python 解決問題。 第一篇內容包括 Python 起步、Python 編程基礎、Python 數據類型、程序流程控制、函數與模塊、異 常、文件。 第二篇主要內容包括班級信息管理系統、"貪吃蛇”遊戲、網絡爬蟲、人腦識表、數據可視化，側重Python 的應用和實際程序開發。 全書語言通俗易懂，針對初學者對知識進行取捨，保證學習者能夠學得懂、做