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在学习python Web开发时，我们会选择使用Django、flask等框架。在学习flask时，推荐学习看看《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战（第2版）》分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。第一部分是Flask简介，介绍使用Flask 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
无名大侠01
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数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
无名大侠01
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有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易，各领域的应用，但比较广泛，不深刻，讲硬件的部分可以作为入门人的参考。《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
无名大侠01
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在写文章论文时，会涉及到观点论证，需要掌握一些实证方法。 建议学习《组织与管理研究的实证方法(第2版)》，对管理研究中涉及的方法进行了介绍，例如实验室研究，二手数据的研究，实地研究等，这对方法论的整体和系统认识还是比较有帮助的。在具体掌握研究方法的同时，这本书还是能够提供较好的指引，方法论所涉及的重 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
无名大侠01
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python可以用了进行数据分析，也可以进行Web开发，一般会使用django或者flask等进行开发。国内介绍python web的书有写的不错的，推荐看看《PythonWeb开发实战》他的定位是进阶读者，介绍了Python web的生态，有些包介绍得简单，每个包应用场景都有提及，但又过于分散，如 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
无名大侠01
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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 阅读全文
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无名大侠01
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学习mysql数据库时推荐看看mysql 领域的经典之作《高性能mysql(第3版)》，共分为16 章和6 个附录，内容涵盖mysql 架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的mysql 和mysql相关工具等方面的内容。每一章都是相对独 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
无名大侠01
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我认为《SQL基础教程(第2版)》非常适合数据库学习的初学者。论述的角度是读者的角度，会换位思考到读者在看到这一段时候会发出怎样的疑问，非常难得；原始数据的例题只有一道，但是可以反复从不同角度提出不同的问题进行处理，避免了眼花缭乱之感；习题也比较有趣，有的问题反而是属于问题本身其实是个陷阱的，考验初 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
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入门python推荐学习久负盛名的python入门书籍《Python编程从入门到实践》。书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程最佳的方式就是多动手、多动脑。很多初学者看完书之后不知道下一步怎么办，快速提高编程能力的最佳途径就是做项目，而这 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
无名大侠01
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正在学习机器学习中的优化处理，感觉《机器学习与优化》写得还是比较通俗易懂的，第七章特征选择我需要，特征提取：相关系数，相关比，熵和互信息。。更高级的应该是文本挖掘的特征提取，比如LDA提取文本相似度或者自己给予问题需要构建特征变量。。。通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、 阅读全文
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无名大侠01
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绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的，充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。从如何画点图、线图、柱状图，到如何添加注解、修改坐标轴和图例，再到分面的使用和颜色的选取等，本书都有清晰的讲解。虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2，但是并不仅仅局限于ggplot 阅读全文
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无名大侠01
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生物信息学经典资料，解决生物学问题，通过“编程技法”的形式，涵盖尽可能多的组织、分析、表现结果的策略。在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目，适合教学和自学。由六部分组成：Python语言基本介绍，语言所有成分介绍，高级编程，数据可视化，生物信息通用包Biopython，最后给出20个"编程秘笈 阅读全文
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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 阅读全文
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适合爬虫入门的书籍《Python网络数据采集》，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 阅读全文
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理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
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从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据，丰富的代码实例，详尽的操作步骤，带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。《TensorFlow机器学习实战指南》共11章，第1章介绍TensorFlow的基本概念；第2章介绍如何在计算图中连接算 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:08
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主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建。涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心的技术，并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型。给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法。学习参考：《TensorFlow学习指南：深度 阅读全文
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学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书《零起点Python大数据与量化交易》。配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。有三大特色：第一，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；第二 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:08
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读国内关于深度学习的书籍，可以看看《深度学习原理与应用实践》，对深度学习原理的介绍比较简略（第3、4章共18页）。只介绍了“神经网络”和“卷积神经网络”，其他类型的深度神经网络（如自动编码器、循环神经网络）没有涉及。深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细（第5章共60页），重点是卷 阅读全文
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用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在 阅读全文
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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 阅读全文
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PyTorch是一个基于Python的深度学习平台，该平台简单易用上手快，从计算机视觉、自然语言处理再到强化学习，PyTorch的功能强大，支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP，用于概率图模型的Pyro，扩展了PyTorch的功能。通过学习《深度学习入门之PyTorch》 阅读全文
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计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向。计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:08
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贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。通过强大的Python语言库 阅读全文
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分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力。《 阅读全文
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在实际操作中掌握数据处理方法，比较实用。采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可 阅读全文
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《深入浅出深度学习原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型 阅读全文
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当前，机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科，需要深入地研究学习才能精通。《机器学习与数据科学基于R的统计学习方法》试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目。为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，涉及数据连接、数据处理、探索性数据分析、监督机器学习、非监督机器学习和模 阅读全文
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深度学习乃至人工智能正逐渐在FinTech领域发挥巨大的作用，其应用包括自动报告生成、金融智能搜索、量化交易和智能投顾。而TensorFlow为金融业方便地使用深度学习提供了可能。《TensorFlow实战》讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同，并用具体的代码完整地实现了各种类 阅读全文
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