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荐书 | 推荐三本Python好书,喜提能力加分项

DBAplus社群 • 5 年前 • 660 次点击  


都说Python学习上手快,门槛低,易见效。不过真想快速搞定Python,找对学习方法和资料还是至关重要。


为帮助大家掌握实用技巧,小编携手@图灵教育,选出三本Python类的热门书籍,深入讲解,希望能够帮你找到技术灵感。



《深度学习入门:基于Python的理论与实现》

作者:斋藤康毅 

译者:陆宇杰


  • 日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足2年印刷已达100 000册;

  • 长期位列日亚“人工智能”类图书榜首,超多五星好评。


本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术,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。


不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。


购书链接:https://item.jd.com/12403048.html


《Python高性能(第2版)》

作者:[加]加布丽埃勒•拉纳诺

译者:袁国忠


  • 本书是一本Python性能提升指南,展示了如何利用Python的原生库以及丰富的第三方库来构建健壮的应用程序;

  • 通过学习本书,你能学会实现高性能、可伸缩的Python应用程序。


本书主要介绍如何让Python程序发挥强大性能,内容涵盖针对数值计算和科学代码的优化,以及用于提高Web服务和应用响应速度的策略。具体内容有:基准测试与剖析、纯粹的Python优化、基于NumPy和Pandas的快速数组操作、使用Cython获得C语言性能、编译器探索、实现并发性、并行处理、分布式处理、高性能设计等。


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《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》

作者:[澳]胡安•努内兹-伊格莱西亚斯 , 

[美]斯特凡•范德瓦尔特 , [澳]哈丽雅特•达士诺 

译者:陈光欣


  • 探讨作为计算工具本身的SciPy及其相关的库,阐释数据科学研究中一些必要的基础概念;

  • 是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。


本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来,基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展,并在天文学、生物学以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。


本书结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用Ndimage实现图像区域网络、频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表、SciPy中的线性代数、SciPy中的函数优化等。


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欢迎在本文微信订阅号(dbaplus)评论区写下#你对Python的第一印象##你工作中用Python来做什么#,小编将从中选出评论点赞数最高的一位,以及评论最精彩的两位读者,送出本期推荐的Python好书一本,截止时间:下周四(2月28日)中午12:00。


注:同一个月里,已获赠者将不可重复拿书。



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