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本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、Ten

本书以R语言常见数据处理方法、ggplot2可视化为主线，希望解决大多数R学习者在学习过程中碰到的难点。本书以实战为目的，聚焦R语言本身数据处理、可视化特点，以一个个例子循序渐进的讲述R语言数据处理及可视化中用到的经典软件包。以便读者能快速将所学内容运用到在实际场景中。本书共6章，第1~3章分别介绍R语言及其软件安装、数据可视化入门介绍、数据存储结构及数据处理方法；第4章和第5章分别介绍ggplo

本书以实战项目为主线，系统介绍了Python在自动化办公、图像处理、控制各种传感器、搭建网络等工作中的实际应用案例，能够让初学者快速入门Python系列知识。全书共分为18章，第一篇为Python基础（第1章~第3章），详细介绍了Python的基础知识；第二篇为自动化办公（第4章~第6章），介绍了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、图像、声频、视频等各种文件的自动化操作；第三篇

《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可

这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共22章，主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、最小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。

本书详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策，通过真实的案例，以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策，探讨还有哪些可能的解决方案，并对比各种方案的优缺点，摸索软件设计的常青模式。本书通过实例来说明某些决策的后果，例如代码重复如何影响系统的耦合与演进速度，以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围，确保分布式系统的一致性。通过阅读本书，读者很快就可

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视

本书以MySQL为平台，从数据库管理和开发的角度出发，介绍开发数据库应用系统所需的基础知识和技术。本书将一个贯穿全书的数据库应用系统开发实例“学生信息管理系统”融入各项目，将每个项目分解成若干任务，使读者逐步学会创建、管理、开发数据库，并掌握使用SQL进行程序设计的编程思想和技术。本书内容由浅入深，由实践到理论，再从理论到实践，通过任务驱动的方式将理论与实践密切结合，体现了高职高专和应用型本科教育