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好人工智能数学的基础。 用程序揭示数学之美。 国防科技大学博士团队审校，理论与实用结合。 104道例题全面诠释线性代数理论及方法。 108道练习题提升读者应用能力。 Python解法全覆盖内容所涉的知识。 内容涵盖现行理工科《线性代数》课程大纲，与同名课程无缝衔。
1.本书秉持理论与实践相结合的理念，讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线，采用数据分析的相关技术方法，并结合场景应用，将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据，并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型发技术。 实战案例丰富 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 PyTorch数据处理与模型展示 ResNet实战 有趣的词嵌 基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战 自然语言处理的编码器 预训练模型BERT 自然语言处理的解码器 强化学习实战 只具有解码器的GPT2模型 实战训练自己的ChatGPT 源大模型ChatGLM使用详解 ChatGLM高级定制化应用实战 对ChatGLM行高级微调
1.蓝桥杯官方备赛指南，让你实现精准备赛，有效刷题 2.覆盖算法竞赛考，解析详细又贴心 3.例题代码用 C 、Python 两种语言编写，同时附带Java语言源代码的电子资源 4.体验 在线评测系统 真题库 ，提前 赛场 5.配套资源丰富，提供配套源代码和PPT 6.金牌 教练 金牌 教研强强联手，多年实战经验总结，让你备赛不再困惑，学有所获
《Python程序员面试笔试通关攻略》非常适合以下人员阅读： ? 准备从事Python程序员工作的人员。 ? 准备参加Python程序员求职考试的人员。 ? 正在学习软件发的计算机相关专业的毕业生。 ? 准备从事软件发行业的计算机爱好者。 本书特色 ★★精心甄选IT名企面试笔试、岗位测评、选拔晋升中涉及的经典编程题目（98%真题和真题演绎）。 ★★精准涵盖编程基础、核心技术、框架涉及、数据结构及算法等编程核心主题（100%解析透彻）。 ★★精心解析各类面试笔试中的高频考及难（100%场景模拟）。 ★★超值赠送职业规划库、软件技术库、面试资源库、求职资源库、本书全部源代码、编程水平测试系统、软件学习工具及电子书资源库。
本书以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论及其相关知识，同时提供图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等案例引导读者门深度学习。
347个典型办公场景：问题描述 解决方案 真实源码 效果截图。 Python Word Excel实现办公自动化，成倍提高办公效率，优化数据分析，让工作省力！ 告别重复劳动，蜕变职场精英！
本书系统、全面讲解Python数据分析知识，帮助读者掌握学习数据分析的技巧，提升编程能力，让读者在掌握本书知识内容的情况下，无论是继续学习数据分析相关知识，还是想拓展涉及更多更深的Python应用领域（如人工智能、机器学习方向），都能够有扎实的基础。
本书采用新的方法来处理实际的机器学习和深度学习任务。 本书能够帮助你学会如何使用 Python 生态系统中新的库来构建强大的机器学习应用，指导你使用标准化的方法实现多种机器学习算法，如分类、聚类和推荐引擎等。本书还介绍了如何应用有监督学习和无监督学习技术来解决实际问题。 后，本书结合实例讲解了更先的技术，包括强化学习、深度神经网络和自动化机器学习等。 读完本书，你将掌握应用机器学习技术所需的各项技能，并能利用整个 Python 生态系统去解决现实问题。 提供本书源代码以及书中彩图文件下载。 本书主要包括以下内容： ■使用预测建模解决实际问题 ■探索数据可视化技术，以实现数据交互 ■学习构建推荐引擎 ■理解如何处理文本数据，并构建分析模型 ■处理语音数据，使用隐马尔可夫模型识别语音中的单词 ■掌握强化学习、自动
1、本书使用Python 3版本的数据分析，如数据分析基础工具的Numpy、数据可视化工具的Matplotlib和Seaborn、数据处理工具的Pandas、数据统计工具的Scipy、机器学习工具的Sklearn以及自然语言处理的相关库。 2、本书代码采用基于Python的各类库实现，全部程序都通过上机调试和运行。在讲解基本理论的基础上加强动手实践能力的培养，让学生在操作中学会Python编程。 3、本书针对机器学习、数据分析、Python相关技术和自然语言处理的初、中级读者，从零始逐行讲解代码，使其熟悉并实现自然语言处理的基本内容。 4、本书逻辑严谨，内容精练，文字简洁，通俗易懂，实训题目经典实用，综合性强。 5、本书配套资源，读者可登录清华大学出版社官网或扫描书中二维码获取。
零基础学Python网络爬虫案例实战全流程详解(高级进阶篇)
方新、曾奇峰、徐凯文、童俊、樊富珉、马弘、杨凤池、张海音、赵旭东、刘天君10位心理专家亲述危机干预和创伤疗愈的故事。10份危机中的智慧，让我们在创伤后得到滋养和成长
掌握Python基础知识后，你是否面临编程技能无法提升，不知后续学习该如何展的问题？这本书给你一套解决方案。 1.20余个Python项目编程实战案例 2.兼具Python基础知识学习与创造性编程实践练习 3.多种算法谜题轻松掌握 4.配套代码 学习资源免费下载
1. 本书是聚焦于金融业的现代机器学习使用指南 2. 配套代码 图片讲解帮助读者快速上手 3. 详细的理论推到和算法分析，引导读者了解机器学习的内核 4. 知识与代码示例环环相扣，理论与编程实践完美结合
（1）作者是Python编程领域的资深专家，有多年经验，且撰写了多部相关著作； （2）本书得到了陈斌、史海峰、李道兵、黄哲铿等15位专家的高度评价和一致推荐； （3）结合源码系统讲解Python的语法知识，帮助读者知其然并知其所以然； （4）结合真实需求讲解并发编程、性能优化、测试与调试、异常处理、内存管理等Python发中的高级知识，指导读者编写更高效的代码； （5）注重实战，给出了大量实例代码，同时通过这些代码给出了编码风格上的建议，指导读者编写更优雅的代码。
如果你从未触过编程，或想手学习Python编程，我强烈推荐你看这本书，因为这是一本完全可以让你看懂并学会的编程书，同时还可以让你得到意外的收获。我认为这本书的主要特色和优有如下几个： 1. 场景化教学，看得懂，学得会 这是一本面向初学者的Python编程书，为使读者能够看懂、学会，编者使用了通俗易懂的语言和丰富的代码示例，并借助生活场景行教学，一些看起来复杂的问题也尽可能以简单的形式展现出来，多了些生动，少了些枯燥，不仅学习起来轻松愉快，而且能够充分感受到Python的魅力。 2. 想读者所想，贴心的内容设计，真正解决学习中的困惑 学编程唯动手练习才能见到成效，本书在内容设计上特别重视讲练结合，注重实践，不仅精心设计了大量示例代码，还在各章穿插了项目演练 牛刀小试，以培养读者的程序设计能力。自学编程往往会遇到很
Python编程从门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星，被150 高校选用，初版译著豆瓣评分8.9分！ 1.畅销书升级版，第1版累计销售近20w册； 2.针对Python 3.X 版本更新，更新项目代码； 3.扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码，观看为本书量身定制的教学视频； 4.提供在线编程环境帮助读者边学边练； 5.随书赠送本书e读版电子书； 6.随书赠送全书思维导图； 7.随书赠送本书习题答案； 8.提供本书源代码； 9.随书赠送价值199元读书会（直播 社群）互动学习； 10.随书赠送2000门视频课程（非配套）、价值35000 元异步社区 VIP 会员卡（非配套）； 如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？ 在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言
（1）内容全面：囊括基础认知、深度理解、落地方案、未来规划 （2）分析透彻：从问题手，追本溯源，分析到每一落地细节 （3）实操性强：从架构构建到模块实现，从方法指导到案例实战 （4）图文并茂：包括近百个精心绘制的图表，让内容可视化
12个“小白也要懂” 11个“大牛讲坛” 15个“实战” 5大应用领域 附赠配套案例程序的源代码、素材、教学视频、授课用PPT
本书为课吧小课专用教辅材料，在每一课始的部分都加了思维导图，每张思维导图都与当前章的教学内容对应，帮助学员掌握结构性知识，构建知识体系，回顾本章知识内容，充当教学笔记。同时扫描章节下方的二维码，即可弹出本章练习题，在手机上书写代码。通过识别题干中的符号，来匹配手机端练习题。
1. 作者：北航教授编写，畅销书《Python网络爬虫从门到精通》作者新作。 2. 资源丰富：140分钟微课视频（8个综合实战案例） 案例程序源代码 PPT电子教案。 3. 理实结合：既有理论讲解，又有丰富的综合实例，兼顾店面书和教材读者。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet
Python青少年编程启蒙畅销书全新升级！ 上一版豆瓣评分8.5分，被众多老师、家长推荐！ 左耳朵耗子、爱编程的魏校长、周自恒倾力推荐！ 1.第3版的示例使用Python 3 而不是Python 2，另外添加了关于网络的新内容。 2.针对第20章中的 GUI 编程，从PyQt 4 切换到了 PyQt 5。 3.问答式讲解，从孩子的视角展现逻辑思维过程。 4.寓教于乐，趣味游戏与编程知识无缝衔。 5.全彩印刷。
1.前一版中文版重印30余次，销量750 000册； 2.针对Python 3.x新特性升级，重写项目代码； 3.真正零基础，自学也轻松； 4.赠送配套学习视频和配套编程环境，边看边学更便捷； 5.赠送Python学习速查地图，掌握编程语言关键步骤，学习不迷路； 6.提供读者学习交流群，不懂就问，近距离触行业大佬； 7.赠送学习源代码文件、练习答案，助读者零压力掌握Python语言！ 本书内容分为 基础知识 和 项目 两部分。读完本书，读者不仅能快速掌握编程基础知识，还能编写出解决实际问题的代码并发复杂的项目。第2版沿袭第1版讲解清晰透彻、循序渐的特，并全面升级。 一部分 基础知识 新增Sublime Text、f字符串、大数表示法和常量表示法等主题，并且更准确地描述了Python语言的细节。第二部分 项目 采用更简明的结构、更清晰的语法以及更流行的库和工具，如Plotly和新版本的Django
本书既可作为大数据、人工智能等相关专业应用型人才的教学用书，也可以作为Python初学者的学习参考书。本书以培养读者的Python编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。
一本书*重要的是系统地传播知识，读者可以基于系统的架构，快速学会想要的知识。《算法零基础一本通（Python版）》的作者写过不少计算机领域的著作，《算法零基础一本通（Python版）》沿袭了其著作的特色，程序实例丰富，书中案例代码与习题答案可扫描封底二维码获取。相信读者通过学习《算法零基础一本通（Python版）》内容，必定可以在*短时间内学会使用Python 精通算法应用。
本书从Python基础语法到科学计算库，系统地剖析了Python数据分析的技能树，并搭配项目实战，帮助读者更好更快地掌握Python数据分析的知识体系。
针对零基础者，带领大家从零始如何一步步的发 Python 小游戏，此类书籍在市面上比较少见。游戏的选材都是市面上相对比较热门的小游戏，十分有趣味性和挑战性，并且很容易上手。本书知识结构由浅深，可以将对Python变成感兴趣的读者带领上Python编程发之路。每一关卡的*后均有奖励宝箱等待读者在挑战成功后启！
本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，通过各种典型实例，展示了深度学习的整个流程和精髓。
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为新手准备的Python数据分析门教程！ （1）从简单的数据出发，聚焦于思考、理解和掌握数据分析逻辑。 （2）采用IPython Shell展示代码，简洁优美，清晰易懂。 （3）涵盖Python基础知识、数据导、数据分析和可视化基础知识。 （4）随学随用，实例方案可以作为模板初步应用到实际工作场景中。 （5）辅以Markdown的使用介绍，便于读者记录和分享知识。
读者对象 ★★没有任何Linux基础的初学者。 ★★有一定的Linux运维基础，想精通运维的人员。 ★★有一定的Linux运维基础，没有运维经验的人员。 ★★正在行软件专业相关毕业设计的学生。 ★★大中专院校及培训学校的老师和学生。 ★★学网课、练题库、测水平，微信、手机、网站多维模式信手拈来。 ★★同步微视频、案例源码、教学课件、海量资源、编程代码纠错器、在线课程一样都不少。 ★★微信公众号、QQ群、教学网站等多渠道互动服务读者。 ★★780套求职资源库、120个实例及源码注释、209节同步微视频、6套电子书资源库、200道求职常见面试（笔试） 真题与解析 ★★提供教学资源库、求职资源库、面试资源库、笔试题库、职业发展资源库、案例资源库、项目资源库、软件 发模板库、编程代码优化纠错器、上机实训手册、教学用PPT课件、编程代
1.本书介绍元学习及其原理，讲解各种单样本学习算法，例如孪生网络、原型网络、关系网络和记忆增强网络，并在基于Python的TensorFlow与Keras中实现它们； 2.读者能够从本书中了解先的元学习算法，如模型无关元学习、Reptile和元学习的上下文适应； 3.本书还探索如何使用元随机梯度下降法来快速学习，以及如何使用元学习来行无监督学习。 这本书对算法的解释简洁明晰、通俗易懂，任何想了解元学习的人都应该阅读。 英文版读者评论 什么是元学习？为什么需要了解元学习？ 近年来深度学习的发展如火如荼，但深度神经网络需要大规模的训练集来训练模型，而且处理新任务时不能采用已有的模型，必须从零始训练新模型。 元学习能够生成通用的人工智能模型来学习执行各种任务。只需少量数据，即可训练元学习模型完成各种相关的任务。因此对于新任务，元学
在金融领域，如何让科技更好的服务于金融，让金融业变得更安全、高效，一直是我国金融业界在研究、探讨和实践的话题。本书就是基于当前火热的人工智能技术服务于金融领域的一次前沿尝试，里面不仅探讨了金融领域从业人员关心的基础知识，还说明了如何利用人工智能技术识别金融欺诈、客户信息的识别、金融安全和金融时间序列，以及金融舆情分析等内容，不失为该行业不可多得的一本书。 本书是作者基于正在研究的 金融科技 课题，全力整合的一本专著。该研究课题已经获得中央高校基本科研业务费专项资金、第五批中央财经大学科研创新团队支持计划、*人文社会科学重研究基地重大项目（编号：16JJD790060）等资助。
Python已经成为从事数据科学、游戏发等众多领域的程序员的常用编程语言。本书将帮助读者按部就班地掌握Python编程的基础知识和技术。 本书是一本Python的基础门教程，也可以作为专业人士的学习材料。全书分为4个部分共20章。第1部分介绍语言基础，第2部分介绍面向对象范型，第3部分介绍数据结构，*后一部分介绍高级主题，如使用NumPY处理多维数组以及使用Matplotlib实现可视化。附录部分介绍了正则表达式和多线程编程。 在每一章末尾都给出了练习题，帮助读者掌握相关的概念和编程技能。
零基础学机器学习与量化策略、详解多个行业中的大数据分析技术，全面揭秘机器学习在商业中的应用实战，详细金融数据风控、股票量化交易、商品智能推荐、用户情感分析等大数据分析技术
本书详细阐述机器学习的数据特征与分类算法，高效利用Python 3代码详解机器学习核心算法及其工具的场景应用，并在机器学习平台Kaggle与PaddlePaddle上实现分类、预测及推荐等实战操作。
Python 是一门优秀的编程语言，自诞生之日起便受到众多专业人士和编程爱好者的喜 爱。经过多年发展，Python 目前正在系统编程、图形图像处理、数学处理、数据库编程、 网络编程、Web 应用、云计算、人工智能和多媒体等领域大放光彩。究其原因，一是因为 Python 语言本身简洁优美、易学易用；二是因为Python 在数据采集与处理和数据分析与可 视化方面都有独特的优势。为了能够让有意学习Python 的朋友们快速上手，本书以实用为 主要目的介绍了Python 3 的基础知识，几乎每段代码都有相应执行结果的截图，让读者有 更直观的感受，希望能借此助力Python 的学习者牢基础。
对比Scratch学Python一看就懂 从Scratch到Python触类旁通
本书基于Python 3大数据分析方法中的核心算法与实例，重介绍数据特征算法分析及第三方源库的场景应用，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等在大数据分析中的算法与实例。
看漫画学Python，有趣、简单！ 提供配套视频、定期答疑 小灰、大胡子、臧秀涛等力赞！ 关东升、赵大羽新作
1. 作者有14年的计算机培训经验，能抓住青少年的学习心理。 2. 超过180分钟的视频讲解，可下载也可扫码直观看。
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南 本书附带示例源代码，帮助读者学以致用 本书配有课后习题及答案，可帮助读者加深知识理解 通过阅读本书，您将学习如何通过 Python 编程制作和破解密码，以此创建和发送密文！学习 Python 编程的基础 知识之后，您将从使用反向和凯撒密码的简单程序始，了解为公密钥加密的方法，该加密方法用于保护在线事务的 正常运作，包括数字签名和电子邮件。另外，您还将学习如何使用经典密码（如置换密码和维吉尼亚密码）对文本行加密。 每个程序都包含完整的代码和逐行说明。本书结尾，您将学习如何使用 Python 行编码。 您还将学习以下内容： 将循环、变量和流控制语句组合到实际的工作程序中； 使用字典文件检测解密的消息是有效的英文还是乱码； 创建并测试程序以确保代码正确加密和解密； 对仿射密码行编
读者对象： 本书面向普通大众，指导读者以PyTorch为工具，在Python中实践深度强化学习。读者只需要具备一些基本的编程经验和基本的线性代数知识即可读懂书中内容，通过实现具体程序来掌握深度强化学习的相关知识。 本书内容： 介绍监督学习、非监督学习和强化学习的基本知识。 通过走迷宫任务介绍三种不同的算法（策略梯度法、Sarsa和Q学习）。 使用Anaconda设置本地PC，在倒立摆任务中实现强化学习。 使用PyTorch实现MNIST手写数字分类任务。 实现深度强化学习的*基本算法DQN。 解释继DQN之后提出的新的深度强化学习技术（DDQN、Dueling Network、优先经验回放和A2C等）。 使用GPU与AWS构建深度学习环境，采用A2C再现消砖块游戏。
本书使用Python和C 两种编程语言来介绍数据结构。Python的面向对象特性， 让它成为一种非常适合用来学习数据结构课程的语言。C 的语法比Python更复杂，但是在学习了Python并掌握了基本的编程概念之后，学习C 的语法变得更为容易。 本书首先介绍了抽象与算法分析、数据的抽象等数据结构的基本原理和知识， 然后结合Python的特介绍了容器类、式结构和迭代器、堆栈和队列、递归、树；随后，简单介绍了C 语言的知识，并一步讲解了C 类、C 的动态内存、C 的式结构、C 模板、堆、平衡树和散列表、图等内容；*后对算法技术行了总结。每章末尾给出了一些练习题和编程练习，帮助读者复习巩固所学的知识。 本书适合作为高等院校计算机相关专业数据结构课程的教材和参考书，也适合对数据结构感兴趣的读者学习参考。 随书附赠源代码，可在异步社区轻松下载。
了解交易的规则与数据指标，学习正确的金融算法 基于真实的数据行回测和分析，了解期货交易的内涵 循序渐的案例式教学，按部就班地操作就能上手 基于Python 3.7行分析，提供示例代码，可在异步社区轻松下载 如今要想在金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统的工具和数据集已经无法满足我们的需要，Python已经成为金融从业者需要掌握的又一个强大工具。 本书从数据分析的角度切，以案例的形式深数据背后，从基本的交易规则讲起，引导读者了解技术指标，并配合丰富的Python代码示例，教读者掌握期货量化交易技巧。
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