06 2019 档案
摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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、
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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》
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摘要：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。
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摘要：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
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摘要：《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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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。《
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：国内编写的关于python入门的书，初学者可以看看。参考：《零基础入门学习Python》电子书PDF+笔记+课后题及答案Python3入门必备;小甲鱼手把手教授Python;包含电子书PDF和笔记资料。网盘下载：http://106.13.73.98
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摘要：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
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摘要：我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的
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摘要：个人觉得github上的中文版翻译的不错，有700多页，深度学习入门经典书籍，前几章的数学基础介绍的相当不错。第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数，概率论等，第4章值得一读，讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method)。第5章介
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摘要：TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，帮助快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的Ten
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摘要：自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南《精通Python自然语言处理》，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分
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摘要：随着AlphaGo与李世石大战的落幕，人工智能成为话题焦点。AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野。什么是深度学习，什么是神经网络，为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜？人工智终将会取代人类智慧吗？《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍
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摘要：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。《TensorFlow技术解析与实战》从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：初学python入门建议学习《零基础入门学习Python》。适合新手入门，很简单很易懂。前一半将语法，后一半讲了实际的应用。Python3入门必备，小甲鱼手把手教授Python，包含电子书PDF和笔记资料。学习参考：《零基础入门学习Python》电子书PDF+笔记+课后题及答案网盘下载：http:/
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摘要：研究机器人时，使机器人能够应对环境、传感器、执行机构、内部模型、近似算法等所带来的不确定性是必须面对的问题。《概率机器人》对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍。概率机器人学依赖统计技术表示信息和进行决策，以容纳当今大多数机器人应用中必然存在的不确定性，是机器人学的一个分支。它依赖统计技术表示信
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摘要：随着大数据时代的到来，我们经常需要在海量数据的互联网环境中搜集一些特定的数据并对其进行分析，我们可以使用网络爬虫对这些特定的数据进行爬取，并对一些无关的数据进行过滤，将目标数据筛选出来。对特定的数据进行爬取的爬虫，我们将其称为聚焦网络爬虫。在大数据时代，聚焦网络爬虫的应用需求越来越大。目前在国内Py
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摘要：利用python分析量化投资问题是现在研究的热点，推荐两份资料用于学习《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等，也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将
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摘要：推荐非常适合入门神经网络编程的一本书《Python神经网络编程》，主要是三部分： 介绍神经网络的基本原理和知识；用Python写一个神经网络训练识别手写数字；对识别手写数字的程序的一些优化。清晰易懂，只用了一点数学（目标读者是高中生，书中稍许用到的微积分知识，在附录也有解释），就把神经网络的构造和原
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摘要：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
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摘要：不管是数据分析还是Web程序开发，都会接触到数据库，SQL语法简洁，使用方式灵活，功能强大，已经成为当今程序员不可或缺的技能。推荐学习《SQL必知必会(第4版)》，内容丰富，文字简洁明快，针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等各种主流数据库提
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：学习人工智能概论时，推荐看看《人工智能:一种现代的方法(第3版)》，最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。全面性以及结构的安排还是不错的，值得推荐，相信每个人都能从中获得自己觉得收获，而对于已经有基础的人来说或许会更有帮助。《人工智能:一种现代的方法(第3
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摘要：学习Python的主要语法后，想利用python进行数据分析，感觉《Python数据分析与挖掘实战》可以用来学习参考，理论联系实际，能够操作数据进行验证，基础理论的内容对于新手而言还是挺有帮助的， 能从实际场景介入入手讲解，有前因后果的介绍，但是对于多个方法，为什么要采用其中某个执行方法没有细化。共
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摘要：自然语言处理技术已经深入我们的日常生活。我们经常用到的搜索引擎就用到了自然语言理解等自然语言处理技术。自然语言处理是一门交叉学科，涉及计算机、数学、语言学等领域的知识。《自然语言处理原理与技术实现》详细介绍中文和英文自然语言处理的原理，并以Java 实现，包括中文分词、词性标注、依存句法分析等。其中
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摘要：学习python处理金融数据，建议学习《Python金融实战》，比较实用，只不过Yahoo财经的API改了，书里的方法不再有效要改一改，还有就是会有一些代码缩进小问题，总体上对金融分析很实用。《Python金融实战》通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法，再
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摘要：《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》全书共13章，分为2篇，第1篇基础知识，第2篇实例精讲。用通俗易懂的文字表达公式背后的原理，实例部分提供了一些工具，很实用。《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。《深度学习与计算机视觉
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摘要：入门使用高性能 Python，建议参考《Python高性能编程》，例子给的很多，讲到高性能就会提到性能监控，里面有cpu mem 方法的度量，网络讲了一点异步，net profiler 没讲。笔记集合把可能把工作中遇到的性能问题，记录了解决方案。性能分析对于高性能编程的作用，就好比复杂度分析对于算法
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摘要：《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
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摘要：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
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摘要：入门python推荐学习《趣学python编程》，语言轻松，通俗易懂，讲解由浅入深，力求将读者阅读和学习的难度降到最低。任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人，不论孩子还是成人，都可以通过阅读本书来学习python编程。入门参考：《趣学Python编程》中文PDF，293页，带目录和书签；英
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摘要：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
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摘要：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/
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摘要：要想深入理解机器学习，或者对人工智能的某个领域有所研究，都必须掌握矩阵及其应用。学习《矩阵分析与应用第2版》时，会发现总结了大量线性代数的知识，主要是给工科生用的。归纳了不少论文中的解法，是做信号处理的一本很不错的工具书。系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。共10章，
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摘要：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
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