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有哪些 Python 经典书籍
《深度学习入门》([ 日] 斋藤康毅)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:深度学习入门
作者:[ 日] 斋藤康毅
译者:陆宇杰
豆瓣评分:9.4
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2018-7
页数:285
内容简介:本书是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。书中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。
作者简介:
斋藤康毅
东京工业大学毕业,并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介:
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用,对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。
从python基础到爬虫的书有什么值得推荐?
1,《AByteofPython》,即《简明Python教程》,作者:SwaroopCH,译者:沈洁元。
最大的特点,就是够简单,从第一个helloworld程序开始,全书控制流、函数、模块、数据结构(list、tuple、dict)、类和对象、输入输出(io)、异常处理、标准库(i.e.sys,os,time,etc)等内容。
2,《Python编程:从入门到实践》作者:[美]埃里克·马瑟斯,译者:袁国忠。
全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;
第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python2D游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
3,《Python网络数据采集》作者:[美]米切尔,译者:陶俊杰/陈小莉。
全书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。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。
4,scrapy框架,阅读官方文档吧,这是未完整翻译的1.0文档zh_CN/stable/index.html。
5,《利用Python进行数据分析》作者:WesMcKinney,译者:唐学韬。以下是全书内容:
学习NumPy(NumericalPython)的基础和高级知识。
从pandas库的数据分析工具开始。
利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
处理各种各样的时间序列数据。
通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经?济学等领域的问题
6.《数据挖掘导论》作者:Pang-NingTan/MichaelSteinbach/VipinKumar,译者:范明/范宏建。
本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。
细心的可能已经发现上述书籍大部分是O'Reilly出版的。计算机类的书籍我实在太爱O'Reilly出版的了,每一本都恨不得买下来,绝对推荐。
祝您学习愉快!
Python有设计模式么
Python设计模式主要分为三大类:创建型模式、结构型模式、行为型模式;三 大类中又被细分为23种设计模式,以下这几种是最常见的。
单例模式:是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个是实例时,单例对象就能派上用场。单例对象的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建整个实例,三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
工厂模式:提供一个创建对象的接口,不像客户端暴露创建对象的过程,使用一个公共的接口来创建对象,可以分为三种:简单工厂、工厂方法、抽象工厂。一个类的行为或其算法可以在运行时更改,这种类型的设计模式属于行为型模式。
策略模式:是常见的设计模式之一,它是指对一系列的算法定义,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。换句话来讲,就是针对一个问题而定义出一个解决的模板,这个模板就是具体的策略,每个策略都是按照这个模板进行的,这种情况下我们有新的策略时就可以直接按照模板来写,而不会影响之前已经定义好的策略。
门面模式:门面模式也被称作外观模式。定义如下:要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行。门面模式提供一个高层次的接口,使得子系统更易于使用。门面模式注重统一的对象,也就是提供一个访问子系统的接口。门面模式与模板模式有相似的地方,都是对一些需要重复方法的封装。但本质上是不同的,模板模式是对类本身的方法的封装,其被封装的方法也可以单独使用;门面模式,是对子系统的封装,其被封装的接口理论上是不会被单独提出来使用的。
学习python爬虫推荐书籍
1、基础书籍:《Python编程》
豆瓣评分:9.1分
推荐指数:★★★★★
推荐理由:架构非常漂亮,针对所有层次的Python读者而作的Python入门书,完美描绘了Python的“景象”,没有教科书式的分章节阐释语法,没有太复杂的概念延伸。
适读群体:零基础、小白读者。
2、入门秘籍:《零基础入门学习Python》
豆瓣评分:8.7分
推荐指数:★★★★★
推荐理由:与B站小甲鱼视频配套书籍,适合小白入门的好书,不完全局限于Python,其他编程入门也非常适合,由浅入深,在普及概念的同时,逐渐加深大家对Python的认知。
适读群体:零基础、刚入门的读者。
3、经典好书:《利用Python进行数据分析》
豆瓣评分:8.6分
推荐指数:★★★★★
推荐理由:书中列举了大量具体的科学计算及数据分析的实践案例,被誉为“未来几年Python领域技术计算权威指南”。你将学会灵活运用各种Python库(如:NumPy、pandas、matplotlib、IPython等),来高效解决各种数据分析问题。
适读群体:刚接触Python的分析人员、刚接触科学计算的Python程序员等。
4、实用宝典:《Python网络数据采集》
豆瓣评分:7.7分
推荐指数:★★★★☆
推荐理由:本书使用简单易懂的强大机器语言Python,从原理到实战,介绍了如何用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、如何以自动化手段与网站进行交互等网络数据采集基本原理,以及如何使用网络爬虫测试网站、自动化处理、如何通过更多的方式接入网络等实际操作。
适读群体:对Python网络数据采集、网站爬虫感兴趣的朋友。
5、兴趣读物:《Python数据挖掘入门与实践》
豆瓣评分:7.7分
推荐指数:★★★★☆
推荐理由:本书为数据挖掘入门读物,作者本身具备为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案的丰富经验,循序渐进,带你轻松踏上数据挖掘之旅。
适读群体:对Python数据挖掘感兴趣者。
6、实战指南《Python数据可视化编程实战》
豆瓣评分:7.2分
推荐指数:★★★★☆
推荐理由:本书介绍了Python数据可视化最流行的库,用60+种方法呈现出美观的数据可视化效果,让读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化,并学会使用Python可视化数据。
适读群体:了解Python基础,对数据可视化感兴趣的读者。
7、爬虫至宝《Python 3网络爬虫开发实战》
豆瓣评分:9.0分
推荐指数:★★★★★
推荐理由:作者专业水平极高,从原理到开发实战,内容详尽且涉及面广,通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取,通篇干货,无一点水分。
适读群体:适合有一定Python基础,或有开发经验想转爬虫方向的读者。
Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的?
Python 爬虫的入门教程有很多,以下是我推荐的几本:
1.《Python 网络爬虫开发实战》:这本书介绍了Python爬虫的基本原理,以及如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能。
2.《Python爬虫技术实战》:这本书介绍了Python爬虫的基本原理,以及如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能。
3.《Python爬虫数据分析》:这本书介绍了如何分析爬取到的数据,以及如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能。
4.《Python爬虫实战:深入理解Web抓取》:这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能,以及如何深入理解Web抓取。
5.《Python网络爬虫实战》:这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能,以及如何解决爬虫程序遇到的问题。
以上就是我推荐的几本Python爬虫的入门教程,可以帮助初学者快速掌握Python爬虫的基本技术。