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全新正版图书 Python项目实者_方健孙悦邵芳责_丁伦机械工业出版社9787111663072 软件工具程序设计普通大众人天图书专营店 azw3 下载 fb2 在线 docx 2025 pdf kindle

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全新正版图书 Python项目实者_方健孙悦邵芳责_丁伦机械工业出版社9787111663072 软件工具程序设计普通大众人天图书专营店书籍详细信息

  • ISBN:9787111663072
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2019-01
  • 页数:暂无页数
  • 价格:71.40
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装-胶订
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分

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内容简介:

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书籍目录:

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

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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故事情节:8分

人物塑造:9分

主题深度:9分

文字风格:3分

语言运用:9分

文笔流畅:9分

思想传递:8分

知识深度:3分

知识广度:9分

实用性:8分

章节划分:6分

结构布局:9分

新颖与独特:3分

情感共鸣:8分

引人入胜:4分

现实相关:5分

沉浸感:5分

事实准确性:9分

文化贡献:3分

网站评分

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