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内容简介:
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书籍目录:
序
前言
基础篇
第1章 初识Python
1.1 源码世界的来源
1.2 探索Python的起源
1.2.1 绘制Python发展历程图
1.2.2 训练1:Python语言来历
1.2.3 训练2:探索:Python优势
1.2.4 训练3:区分:Python 2与Python 3
1.3 感知Python的特点
1.3.1 Python思维导图
1.3.2 训练1:比较“自然语言”与“编程语言”
1.3.3 训练2:探讨编译型和解释型语言
1.3.4 训练3:剖析Python的缺点
1.4 搭建Python的运行环境之海龟编辑器
1.4.1 关于海龟编译器知识
1.4.2 训练1:初探海龟编辑器
1.4.3 训练2:尝试个海龟小程序
1.4.4 训练3:查找编译问题
1.5 搭建Python的运行环境之PyCharm
1.5.1 下载PyCharm
1.5.2 训练1入PyCharm的新世界
1.5.3 训练2:仓4建PyCharm小项目
1.5.4 训练3:查找PyCharm程序问题
1.5.5 训练4:在Mac系统安装PyCharm
第2章 变量与数据
2.1 变量魔法
2.1.1 变量相关知识
2.1.2 训练1:加法大作战
2.1.3 训练2:修改程序错误
2.1.4 训练3:数据的神奇调换
2.2 数和字符串
2.2.1 数据类型
2.2.2 训练1:初识数字
2.2.3 训练2:初识字符串
2.2.4 训练3:happy birthday
2.3 图书馆的神秘之书
2.3.1 占位符和转义字符
2.3.2 训练1:计算BMI
2.3.3 训练2:初识占位符
2.3.4 训练3:阿短步之旅
第3章 认识序列
3.1 list召唤编程猫家族
3.1.1 列表
3.1.2 训练1:简单操作列表
3.1.3 训练2:元素的增删
3.1.4 训练3:组织列表
3.2 源码世界的元组与字典
3.2.1 元组与字典
3.2.2 训练1:操作元组
3.2.3 训练2:建立字典
3.2.4 训练3:使用字典
3.2.5 训练4:遍历字典
3.2.6 训练5:嵌套
第4章 条件与循环
4.1 条件判断
4.1.1 条件语句
4.1.2 训练1:寻找编号为偶数的聚餐人员
4.1.3 训练2:判断生涯阶段
4.1.4 训练3:挑选食物爱好
4.2 循环语句
4.2.1 Python的循环语句
4.2.2 训练1:列写编程猫家族的成员名单
4.2.3 训练2:判断大值
4.2.4 训练3:协助阿短寻找偶数
4.3 运算符
4.3.1 运算符的应用
4.3.2 训练1:核算购物的花费
4.3.3 训练2:比较食物的价格
4.3.4 训练3:筛选参宴的客人
第5章 函数与模块
5.1 Python函数
5.1.1 函数的基本知识
5.1.2 训练1:在晚宴上唱一首歌曲
5.1.3 训练2一步完善程序
5.1.4 训练3:向阿短的朋友们介绍编程猫
5.1.5 训练4:另一种介绍编程猫的方法
5.2 Python模块
5.2.1 返回值与函数的基本应用
5.2.2 训练1:编程猫的姓与名
5.2.3 训练2:分配糖果
5.2.4 训练3:晚宴上的菜品
5.2.5 训练4:制作蛋糕
5.3 NumPy库函数
5.3.1 NumPy库
5.3.2 训练1:计算数学函数
5.3.3 训练2:计算算术函数
5.3.4 训练3:调用统计函数
5.3.5 训练4:对数行切片处理
5.3.6 训练5:使用NumP行排序
5.3.7 训练6:用NumPy计算矩阵
5.3.8 训练7:用NumPy计算线代数
5.4 Matplotlib库函数
5.4.1 Matplotlib函数库
5.4.2 训练1:绘制正弦波
5.4.3 训练2:同时绘制正弦和余弦值
5.4.4 训练3:绘制条形图
5.4.5 训练4:绘制点状图
5.4.6 训练5:直接将数字转换为图形
5.4.7 训练6:调用figure画图
5.4.8 训练7:设置图像的坐标轴
5.4.9 训练8:绘制饼状
提高篇
第6章 机器学r/> 6.1 机器学
6.1.1 机器学概念
6.1.2 训练1:安装Python机器学库
6.1.3 训练2:绘制方程y=2x+5
6.2 KNN算法研用
6.2.1 KNN算法要点
6.2.2 训练1:电影分类
6.2.3 训练2:鸢尾花数据分类
6.2.4 训练3:手写数字识别
6.3 决策树与森林分析应用
6.3.1 关于决策树和森林的相关概念
6.3.2 训练1:决策树可视化
6.3.3 训练2:鸢尾花分类实验
6.3.4 训练3:决策树与森林比较实验
6.4 线回归
6.4.1 代价函数和梯度下降法
6.4.2 训练1:梯度下降法:一元线回归
6.4.3 训练2:梯度下降法:多元线回归
6.4.4 训练3:sklearn:多项式回归
第7章 神经网络
7.1 神经网络基础
7.1.1 神经元与感知器
7.1.2 训练1:Python实现单层感知器
7.1.3 训练2:感知器题目实战
7.1.4 训练3:单层感知器解决异或问题
7.2 多层感知器
7.2.1 BP神绎网络
7.2.2 训练1:利用Python实现简单的三层BP神经网络
7.2.3 训练2:利用BP神经网络实现异或问题
7.2.4 训练3:利用TensorFlow实现BP神经网络
7.3 卷积神经网络
7.3.1 TensorFlow卷积神经网络平台搭建
7.3.2 训练1:MNIsT手写数字识别
7.3.3 训练2:基于N的MNIST手写数字识别
篇
第8章 图像处理
8.1 图像处理基础
8.1.1 图像的基本知识
8.1.2 训练1:帮助编程猫处理像素
8.1.3 训练2:教阿短获取图像属
8.1.4 训练3:感兴趣区域ROI的提取
8.1.5 训练4:通道的拆分与合并
8.2 图像的运算
8.2.1 图像的运算和几何变换
8.2.2 训练1:帮助阿短实现图像融合
8.2.3 训练2:教会阿短图像缩放
8.2.4 训练3:一起学翻转
8.2.5 训练4:阈值分割的终实现
第9章 人脸初识
9.1 基于级联分类器的人脸探测
9.1.1 级联分类器
9.1.2 训练1:静态图片的人脸检测
9.1.3 训练2:静态图片的表情识别
9.2 基于LBPH的人脸识别
9.2.1 LBPH算法
9.2.2 训练:LBPH人脸识别
9.3 处理
9.3.1 处理函数
9.3.2 训练1:流人脸检测
9.3.3 训练2:流人脸识别
第10章 人脸识别
10.1 基于HOG人脸探测算法
10.1.1 HOG(方向梯度直方图)
10.1.2 训练1:获取人脸的HOG
10.1.3 训练2:实现人脸的探测和标识
10.2 基于KNN的人脸识别算法
10.2.1 KNN算法
10.2.2 训练1:利用mgleam和Matplotlit作图
10.2.3 训练2:KNN算法判断别
10.2.4 训练3:KNN算法求距离
10.3 人脸识别系统的实现
10.3.1 人脸识别系统的构建
10.3.2 训练:通过人脸识别系统识别人脸
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下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的
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真的很好,里面很多小说都能搜到,但就是收费的太多了
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还行吧。
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下载方式特简单,一直点就好了。
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书的质量很好。资源多
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:4分
主题深度:7分
文字风格:9分
语言运用:4分
文笔流畅:9分
思想传递:9分
知识深度:3分
知识广度:6分
实用性:6分
章节划分:6分
结构布局:8分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:3分
现实相关:7分
沉浸感:3分
事实准确性:6分
文化贡献:8分