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Python深度学习从原理到应用

(美) 瓦伦蒂诺·佐卡 (Valentino Zocca)
深度学习实战：实用案例详解

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Python大数据应用基础

吕会红邱静怡
本书内容由浅入深，实例指导性强，通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述，Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理

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Python开发与财务应用

孙斌
本书分九个项目，从基础知识入手，由浅入深、从易到难，涵盖了Python基础知识、Python基础语法、Python进阶语法、pandas基础、数据采集与清洗、Python数据可视化、Python财务会计应用、Python管理会计应用、综合应用等内容。

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供应链绩效管理实战：从流程管理到指标检验

王国文
随着供应链时代的来临，供应链管理在各类企业中普遍应用，成为一种新的管理模式。对供应链绩效进行考核，成为企业增加客户、企业和股东价值的依据和方法论，决定企业战略决策。因此，供应链绩效考核对供应链运作和管理非常重要。长期以来，国内外对供应链绩效考核的相关理论层出不穷。究竟如何理解、应用这些理论？供应链绩效考核又该如何落实实施？已经成功实践了供应链绩效考核的企业有哪些经验值得我们学习？这些问题仍然是摆在

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人工智能深度学习基础实践

张健，常城主编
本书分为人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用3篇共10个项目，内容包括：人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用等。

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人工智能深度学习综合实践

罗卿，常城主编
本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目，包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综

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Keras深度学习与神经网络

肖睿程鸣萱　编著
本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

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深度学习经典案例解析（基于MATLAB）

赵小川
《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》

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深度学习自然语言处理实战

开课吧组编张楠苏南王贵阳等编著
近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学

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人工智能和深度学习导论

）
本书首先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程，包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外，本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程，也适合想要对人工智能

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Python编程从入门到精通

叶维忠
带你由浅入深地详细了解Python语言开发技术。

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Python算法从菜鸟到达人

猿媛之家组编
涵盖所有程序员必须掌握的50余种算法，从易到难逐级提升，满足编程菜鸟向达人转变的一切需求。

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Python语言从入门到精通

陈强编著
本书循序渐进、深入讲解了Python语言的核心开发技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了选择IDE开发工具，列表、元组和字典，核心语法实战演练，标准库函数应用实战，正则表达式实战演练，网络编程开发实战，多线程开发实践演练，开发图形化桌面程序，使用SQLite3数据库，使用数据库存储数据，Pygame游戏开发实战，数据可视化，大数据分析系统，人工智能系统。全书简洁而

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Python 3从入门到精通

主编
本书以Python3为基础，循序渐进地讲解了Python从入门到进阶的知识。全书共15章。首先从Python的起源及功能特点开始讲述，介绍Python3的安装、配置，并详细讲解Python的基础知识，包括变量和运算符的使用、三大控制结构、标准数据类型、函数、文件输入和输出、面向对象编程和异常处理等相关知识；然后讲解Python的高级知识，包括OS和SYS模块的使用、正则表达式、多线程与多进程编程、

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5G移动网络共建共享从原理到实践

王建斌
随着移动网络发展进入5G阶段，电信运营商共建共享5G网络成为大势所趋。本书以中国电信与中国联通、中国移动与中国广电5G网络共建共享为切入点，围绕产业政策、机制原理、建设实践和前景展望，结合实际案例，深入浅出地解析了共建共享5G网络的概念及原理、频谱划分及应用、共建共享原则和应用场景，详细描述了频段资源共享、共建共享结算和科创成果，同时列举了大量行业运用中的应用场景和解决方案，使读者能够系统性地了解

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Python数据分析与应用

张良均
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。

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Python基础与大数据应用

丁辉
本书分为11章，前6章讲解了Python基本语法和基本应用，后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外，还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。

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Python程序设计与应用

本书共13章，主要内容包括：Python基础知识与软件安装，数值、字符串、列表、元组、字典、集合数据类型，选择结构与循环结构，函数与lambda表达式，正则表达式、re模块以及Match对象的使用方法，文本文件、Word文档以及Excel文件的读与写，面向对象程序设计的相关知识，模块和包的创建与使用，Tkinter图形用户界面设计，利用matplotlib库实现数据可视化，Python连接以及使用

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Python程序设计应用教程

林建兵
本书有如下几个特点：第一，Python程序设计涉及的范围非常广泛，本书内容编排并不求全、求深，而是考虑零基础读者的接受能力，语法介绍以够用、实用和应用为原则，选择Python中必备、实用的知识进行讲解，强化程序思维能力的培养。第二，选取的案例贴近生活，有助于提高学习兴趣。第三，每个案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决方案，且均提供了完整的具体代码，可在相应的环境下运行。而本书最大的

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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战

于祥
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容：●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想；●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别；●图像分类网络实现案例；●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现；●NLP技术应用案例：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译；●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题；●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。

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深度学习与计算机视觉实战

主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任

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