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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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47 无名大侠01 阅读(796) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47 无名大侠01 阅读(4144) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47 无名大侠01 阅读(3169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:46 无名大侠01 阅读(1204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:46 无名大侠01 阅读(10574) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04 无名大侠01 阅读(6329) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04 无名大侠01 阅读(1468) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04 无名大侠01 阅读(584) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04 无名大侠01 阅读(6560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04 无名大侠01 阅读(5652) 评论(2) 推荐(0) 编辑
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