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Python实战之数据分析与处理(新工科建设之路数据科学与大数据规划教材)
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：编者:刘宇宙//刘艳|责编:章海涛出版社：电子工业
本书是为使用Python进行科学计算的新手或刚入门者量身定做的，是作者学习和使用Python进行人工智能项目研发的体会与经验总结，涵盖了实际开发中的基础知识点，内容详尽，代码可读性及可操作性强。本书主要介绍NumPy、Pandas、Matplotlib的基本操作。本书使用通俗易懂的描述，引入了丰富的示例代码，同时结合智慧城市中的一些事件，使内容呈现尽可能生动有趣，让一些原本复杂的处理能够通过另一种辅助解释得以简单化，从而使读者充分感受学习的乐趣和魅力。本书可供有一定Python基础但没有NumPy、Pandas 、Matplotlib操作经验的人员，有Python基础并且想进一步学习使用Python进行科学计算的人员，有一些 Python基础并且打算入门人工智能的人员，以及培训机构、中学及大专院校的学生阅读。
售价：23.20

Python程序设计方法/新工科建设之路数据科学与大数据系列
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：编者:姚普选|责编:孟宇出版社：电子工业
丛书项：新工科建设之路数据科学与大数据系列
本书以Python语言为载体，系统讲解了算法的概念、程序设计的基本思想及常用的程序设计方法。本书的主要内容包括：程序设计基础知识与Python程序设计的一般方法，算法的概念、常用算法及其应用，数据类型的概念及Python中的常用数据类型，类和对象的概念及应用，用户界面设计的一般方法和技能，数据文件、数据库的概念及应用。本书将理论知识、程序实例与实验指导整合为一体，尽力为各教学环节的融会贯通创造条件。本书注重程序设计理念的先进性、程序设计方法的实用性及学习过程中思维的连贯性，对于主要概念、常用方法及具有递进关系的系列内容，都根据教学活动中的实际需求精心地进行编排和讲解。本书可作为高等院校理工科程序设计课程的教材，也可作为程序设计工作者的参考书。
售价：23.60

通用图形处理器设计(GPGPU编程模型与架构原理)/集成电路科学与技术丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：编者:景乃锋//柯晶//梁晓峣|责编:钟志芳//崔彤出版社：清华大学
丛书项：集成电路科学与技术丛书
本书是一部系统介绍通用图形处理器（GPGPU）编程模型与体系结构的书籍。全书共7章：第1章GPGPU 概述，着重介绍GPGPU与 CPU体系结构上的差异和现代GPGPU产品的特点；第2 章GPGPU编程模型，介绍 GPGPU编程模型的核心概念，勾勒出GPGPU异构计算的设计要点；第3章GPGPU控制核心架构，对GPGPU指令流水线和关键控制部件的原理进行分析和介绍，并深入探讨GPGPU架构的瓶颈问题和优化方法；第4章GPGPU 存储架构，对GPGPU多样的层次化存储器进行介绍，重点探讨片上存储器的设计和优化方法；第5章GPGPU运算单元架构，介绍数值表示和通用运算核心的设计；第 6章GPGPU张量核心架构，对专门为人工智能加速而设计的张量核心架构展开分析与介绍，揭示GPGPU对深度学习进行硬件加速的基本原理；第7章总结与展望，对全书内容进行总结，并对 GPGPU发展进行展望。本书适合作为广大高校计算机专业、微电子专业、电子科学与技术专业本科生和研究生的课程教材，也可以作为GPGPU体系结构研究人员、芯片设计人员和应用开发人员的参考用书。
售价：35.60

信息学奥赛CSP满分之路(CSP-J\S第一轮原创全真模拟试卷集2024)/Coding Kids
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：编者:王津//陈真//刘俊星//夏宗强//祝敏磊|责编:魏勇俊出版社：人民邮电
丛书项：Coding Kids
信息学奥赛初赛（CSP第一轮）作为信息学奥赛的起始阶段，也是参赛者迈向更高层次竞赛的必经之路。本题集作为信奥赛初赛的重要学习和训练资料，内容涵盖了信奥赛初赛涉及的计算机科学基础知识、编程技能的实践应用，以及算法设计与分析等多项内容。而且，题目设计注重实际应用和思维拓展，难度适中，既有对基础知识的考查，也有一定难度的挑战题目，适用于广大对计算机科学和编程感兴趣的青少年。无论是初学者还是有一定基础的选手，都可以从本题集中找到适合自己的学习内容和练习题目。此外，本题集还可以作为学校信息学竞赛教学的辅助教材，帮助教师制订合适的教学计划和练习方案，引导学生系统地学习和掌握计算机科学的基础知识和技能，更好地备战信奥赛初赛。
售价：23.92

Python机器学习及实践--从零开始通往Kaggle竞赛之路(2022年度版)/高等学校创意创新创业教育系列丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：范淼//徐晟桐|责编:谢琛出版社：清华大学
丛书项：高等学校创意创新创业教育系列丛书
本书在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，从零开始逐步带领读者熟悉并掌握当下流行的基于 Python 3的数据分析，以及支持单机、深度和分布式机器学习的开源程序库，如 pandas、Scikit-learn、 PyTorch、TensorFlow、 PaddlePaddle、PySpark-ML 等。全书分4部分。入门篇包括对全书核心概念的指南性介绍，以及在多种主流操作系统（Windows、macOS 、Ubuntu）上配置基本编程环境的详细说明。基础篇涵盖Python 3的编程基础、基于pandas的数据分析，以及使用Scikit-learn解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。进阶篇介绍如何使用PyTorch、 TensorFlow、PaddlePaddle 搭建多种深度学习网络框架，以及如何基于PySpark的 ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。实践篇利用全书所讲授的Python 编程、数据分析、机器学习知识，帮助读者挑战和参与 Kaggle多种类型的竞赛实战，同时介绍如何使用Git在 Gitee、GitHub平台上维护和管理日常代码与编程项目。本书适合所有对人工智能领域，特别是机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术及其实践感兴趣的初学者。
售价：39.60

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