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
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。
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《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
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#或#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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