资料下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/15tN9klTEsu-mQLayxI979g 提取码:ptu1 封面如下所示:

看到第38章了,整体感觉解释详细,例子丰富:关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复,同时详述语言现象背后的机制和原理:除语言本身,还包含编程实践和设计以及高级主题.边看边写代码.不然看了会忘,也不会发现细节问题.边看边梳理总结.先看代码,再看文字解释.因为Python本来就是自说明,例子也好懂,所以这样干可以避免枯燥,加速阅读.循序渐进,重要的主题会渐进式呈现,并随后重复. <Python学习手册第4版>每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个

学习R有不会的就查工具书<R数据科学>, 工具不是重点,创造价值才是目的.具体到数据科学,表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策.至于使用什么语言,采用什么工具,不本质.用 R 还是 Python 或者是 Julia, 都可以. 工具会影响单位时间内产出的效率.典型的数据分析场景下,生产力的标志可能并不是一开始就写一个保证高并发的服务框架,因为可能业务方向都还没定呢.所以此时的生产力标志往往是尽快发现问题,尽快验证各种模型,尽快做出合理决策. 学习参考: <R数据科学>高清中文

<人人都是产品经理2.0--写给泛产品经理>将从人开始,以人结束,中间说事,以一个产品从无到有的过程为框架--想清楚.做出来.推出去,外加一章综合案例.其中,最重要的想清楚.做出来.推出去,对应着互联网公司里三个最核心的岗位--产品.技术.运营,而<人人都是产品经理2.0--写给泛产品经理>的内容重点,则对应着"产品". 学习参考: <人人都是产品经理2.0:写给泛产品经理>高清中文PDF,带书签目录,彩色配图,383页,文字能够复制.作者:苏杰 网

第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas.NumPy.IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助高效解决一系列数据分析问题. 第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引: 更新pandas库到2017年的新版: 新增一章关于更多高级pandas工具和一些使用提示:新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍. 学习参考: <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 入门建议参考<机器学习实战>,分为4个部分,分别是分类(有监督学习,包括KNN/决策树/朴素贝叶斯/逻辑斯蒂回归/svm/改变样本权重的bagging和adaboosting).回归(有监督学习,线性回归.局部加权.特征维度比样本个数多时缩减系数,如岭回归.lasso等,树回

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础,<Python数据科学手册>这本书是绝佳选择. 是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.很友好实用,结构很清晰.但不适合数据分析的入门的学习人员,尤其matplotlib与机器学习部分,虽点到为止切到要害,但没有一定的基础,很难通顺的走完每个章节,每个小节.而且不是查查文档,看看资料就能解决的. 中文版PDF,474页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:附源代码. 英文版PDF,548页,带目录和书签,文字能够复制粘贴.

学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作,学习用Python内置的数据结构来处理数据: 掌握Python的代码结构和函数的用法:使用模块和包编写大规模Python程序:深入理解对象.类和其他面向对象特性 学习使用普通文件.关系数据库和NoSQL数据库来存储数据:使用Python构建Web客户端.服务器.API和服务:管理系统任务,比如程序.进程和线程:理解并发和网络编程的基础知识: 学习参考: <Python语言及其应用>高清中文PDF,410页,带目录和书签,能够复制:高清英文PDF,4

python基础教程ed3: 基础知识 列表和元组 字符串 字典 流程控制 抽象(参数 作用域 递归) 异常 魔术方法/特性/迭代器 模块/标准库 文件 GUI DB 网络编程 测试 扩展python/程序打包/趣味编程 10个项目. 结构安排还是比较明显的.先是基础知识和python的基本数据类型和语言特性介绍,然后是面向对象的编程.之后介绍python的标准库以及相关主题的编程(比如数据库.文件IO.GUI.网络编程),最后是以10个项目来总结对前面知识的综合运用.应该说这个内容编排和传统的

对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分

  内容提要 <HBase权威指南>由乔治(Lars George)著,探讨了 如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将 HBase的可 伸缩性变得简单:把大型数据集分布到相对廉价的商 业服务器集群中:使用本地Java客户端,或者通过提 供了REST.Avro和Thrift应用编程接口的网关服务器 来访问HBase:了解HBase架构的细节,包括存储格式 .预写日志.后台进程等:在HBase中集成MapReduce 框架:了解如何调节集群.设计模式.拷贝表.导入 批量数据和删除节点等.

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如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存

1.长连接在iOS开发中的应用 常见的短连接应用场景:一般的App的网络请求都是基于Http1.0进行的,使用的是NSURLConnection.NSURLSession或者是AFNetworking,Http1.0链接最显著的特点就是客户端每一次需要主动向服务端发送请求,都需要经历建立链接.发送请求.返回数据.关闭链接这几个阶段,是一种单向请求且无状态的协议. 长连接的应用场景:有的时候,我们需要服务端主动往客户端进行推送服务的时候,这个时候长连接就起作用了.苹果提供的push服务apns就是

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教你如何封装异步网络连接NSURLConnection实现带有百分比的下载 注:本教程需要你对block有着较为深刻的理解,且对如何封装对象有着一些经验. 也许你已经用惯了AFNetworking2.0,或者是ASIHTTPRequest(这个已经都不更新了,还不支持ARC,放弃为妙^_^),或者还有其他轻量级的开源代码.用着是很爽,但有时候我们只想实现简单的功能,用不着那么复杂,而且,那些开源代码太多,我们很难理解,那就尝试一下自己封装一个简单的吧. NSURLConnection有着两种类型

百度网盘:从零开始学Python网络爬虫PDF高清完整版免费下载 提取码:wy36 目录 前言第1章 Python零基础语法入门 11.1 Python与PyCharm安装 11.1.1 Python安装(Windows.Mac和Linux) 11.1.2 PyCharm安装 31.2 变量和字符串 31.2.1 变量 41.2.2 字符串的“加法”和“乘法” 41.2.3 字符串的切片和索引 51.2.4 字符串方法 51.3 函数与控制语句 71.3.1 函数 71.3.2 判断语句 81.

百度云盘:Python网络数据采集PDF高清完整版免费下载 提取码:1vc5   内容简介 本书采用简洁强大的Python语言,介绍了网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导.第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互.第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络. 作者简介 Ryan Mitchell 数据科学家.软件工程师,目前在波士

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