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100 条"学习OpenCV4:基于Python的算法实战"搜索结果
学习OpenCV4:基于Python的算法实战
肖铃
一本通过OpenCV4来讲解算法的入门书。
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Python编程入门与算法进阶
中国电子学会
Python简单易学,是一种非常适合零基础编程人员学习算法与编程的高级程序设计语言。本书是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程一至四级的指定用书,基于Python自带的集成开发工具IDLE3.5.2版本,对应每级考试要求讲解知识要点。对于广大青少年学习者,本书能够指导他们了解并掌握Python语言编程技巧,培养他们用Python语言编程解决生活中实际问题的能力。
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Python实战速成手册:数据分析+机器学习+深度学习
方勇 著
本书基于Python语言,介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容,涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习,以及丰富的实战案例。
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算法学习指南
[美] 乔治·海涅曼
本书深入阐述关键算法、数据结构、数据类型的基本原理。
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联邦学习:原理与算法
王伟
人工智能机器学习教程书籍,平安科技联邦学习团队执笔,由浅入深介绍联邦机器学习的算法体系,注重工程实践,保证理论前沿性。
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深度学习算法与实践
于子叶
本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分,第一部分为与深度学习相关的数学基础;第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现;第三部分为深度学习的实际应用。
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Python机器学习入门
程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块(库),能够很轻松地把用其他编程语言(尤其是C/C++)编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多,大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中,Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书,首先介绍了一些Python编程的基础知识,然
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Python高手修炼之道:数据处理与机器学习实战
许向武
适读人群:1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程,本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具(IDE)中,而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解,帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言,但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括,以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠;同时,本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起,涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域,示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图,入门有章可循;1.讲解独到,常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累,善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面,常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn,方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练,重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块,强化知识点的掌握。4.代码完整,随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码,方便读者动手练习并强化理解。
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数据结构与算法(Python版)
周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。
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递归算法与项目实战
阿尔·斯维加特(Al
本书凝聚了作者多年的Python教学经验,内容通俗易懂,旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和JavaScript程序讲述编程的基础知识,还讲述如何利用递归算法计算阶乘,计算斐波那契数列,遍历树,求解迷宫问题,实现二分搜索,完成快速排序和归并排序,计算大整数乘法,计算排列和组合,解决八皇后问题等。本书不仅适合开发人员阅读,还可供计算机相关专业的师生参考。
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Flask Web应用开发项目实战 基于Python和统信UOS
木合塔尔·沙地克 著
本书通过一个完整的项目开发案例,系统介绍在统信UOS操作系统上进行FlaskWeb应用开发的过程。本书从项目功能、环境配置开始介绍,详细分析用户功能、管理功能、数据分析与可视化、数据库管理的代码实现,最后还介绍了搭建服务器的流程与模块化编程。为了方便学习,本书提供完整的项目源码。虽然所有代码的开发调试在统信UOS上进行,但在Windows、macOS和Linux系统上均可以运行。本书可作为高校计算
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深度学习的数学——使用Python语言
[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码,掌握AI技术的核心。
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Python图像处理实战
著
本书先介绍经典的图像处理技术,然后探索图像处理算法的演变历程,始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12章,涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割,以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。
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Python数据科学实战
著
本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据;接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库;然后展示如何以各种格式加载数据,如何对数据进行分组与汇总,如何创建图表和可视化数据;最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读,也可供计算机相关专业的师生参
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跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战
唐宇迪
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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机器学习与Python实践
黄勉
机器学习理论实践全书,12章内容丰富,适合各层次读者。
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深度学习时代的计算机视觉算法
等
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理,首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍,之后对卷积神经网络结构的演化过程,以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。
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机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
电子书
机器学习实战
编著
本书共11章,从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。
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面向大数据的数据结构与算法设计(Python版)
汤羽 林迪编著
面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展,传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革,以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章,主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构,键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构,排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、
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