版 次:1 页 数:433 字 数:655000 印刷时间:2013-8-1 开 本:16开 纸 张:胶版纸 印 次:1 包 装:平装 丛书名:清华开发者书库 国际标准书号ISBN:9787302330042 编辑推荐 JosephYiu是英国ARM公司微控制器系统级设计专家,是ARMCortex-M3和Cortex-M0设计者,作者高屋建瓴,创作了基于Cortex-M0的重量级作品--<ARMCortex-M0权威指南>,这也是全球首本系统论述Cortex-M0的内核.体系结构.指令集.编译

  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.

Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 学习推荐: <从Excel到Python数据分析进阶指南>高清中文版PDF,带目录,文字可以复制

通过编写一个个小巧.有趣的游戏来学习Python,通过实例来解释编程的原理的方式.14个游戏程序和示例,介绍了Python基础知识.数据类型.函数.流程控制.程序调试.流程图设计.字符串操作.列表和字典.图形和动画.碰撞检测.声音和图像等方方面面的程序设计知识.在轻松有趣的过程中,掌握Python游戏编程的基本技能. <Python 游戏编程快速上手(第3版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 高清中文版,带目录和书签,文字能够复制.高清英文版,带目录和书签,文字能够复制. 中英文两

<最优化导论第4版>高清中文版PDF+高清英文版PDF+习题题解 存放在语雀 凸优化 · 语雀

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,

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

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. 学习参考: <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算

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

探索机器学习,使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子:探索各种训练模型:使用TensorFlow库构建和训练神经网络,深入神经网络架构,包括卷积神经网络.循环神经网络和深度强化学习,学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术. 主要分为两个部分.第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法--从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法:第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用T

灵动微电子ARM Cortex M0 MM32F0010 GPIO的配置 目录: 1.前言 2.学习方法简要说明 3.要点提示 4.注意事项 5.MM32F0010系统时钟的配置 6.MM32F0010的GPIO初始化配置 7.MM32F0010 GPIOA PA7驱动LED灯每隔一秒翻转一次 1.前言: MM32F0010是基于ARM Cortex M0核的32位微控制器(MCU)即32位的单片机,使用库函数开发,每一个片上外设都有与之对应的外设xx.c和xx.h库函数,例如:hal_rcc.

灵动微电子ARM Cortex M0 MM32F0010 UART1和UART2中断接收数据 目录: 1.MM32F0010UART简介 2.MM32F0010UART特性 3.MM32F0010使用UART2的注意事项 4.MM32F0010UART中断接收的初始化配置 5.MM32F0010UART中断接收函数的编写 6.MM32F0010UART查询方式发送数据函数的编写 7.MM32F0010UART处理接收数据函数的编写 1.MM32F0010UART简介: MM32F0010的通用异

灵动微电子ARM Cortex M0 MM32F0010 Timer定时器中断定时功能的配置 目录: 1.Timer1高级定时器Timer3通用定时器Timer14基本定时器简介 2.Timer1高级定时器Timer3通用定时器Timer14基本定时器功能特性 3.Timer1高级定时器Timer3通用定时器Timer14基本定时器实现基本定时中断功能的初始化配置 4.Timer1高级定时器Timer3通用定时器Timer14基本定时器实现基本定时中断功能,分别定时1ms/5ms/1s并分别翻转

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

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

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

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