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  • 正版 Python项目实战从入门到精通 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:
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    • 作者: 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦著 | 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦编 | 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦译 | 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2019-01-01
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    • 作者: 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦著| 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦编| 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦译| 编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2019-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:459000
    • 页数:289
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111663072
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦
    • 著:编者:方健//孙悦//邵芳|责编:丁伦
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787111663072
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:中文
    • 出版时间:2019-01-01
    • 页数:289
    • 外部编号:10670576
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    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:尝试第一个海龟小程序
    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:进入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:阿短的进步之旅
    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:判断最大值
    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:进一步完善程序
    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:对数组进行切片处理
    5.3.6 训练5:使用NumPy进行排序
    5.3.7 训练6:用NumPy计算矩阵
    5.3.8 训练7:用NumPy计算线性代数
    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 机器学习
    6.1 机器学习认知
    6.1.1 机器学习相关概念
    6.1.2 训练1:安装Python机器学习常用库
    6.1.3 训练2:绘制方程y=2x+5
    6.2 KNN算法研习及应用
    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 决策树与随机森林分析应用
    6.3.1 关于决策树和随机森林的相关概念
    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:决策树与随机森林比较实验
    6.4 线性回归
    6.4.1 代价函数和梯度下降法
    6.4.2 训练1:梯度下降法:一元线性回归
    6.4.3 训练2:梯度下降法:多元线性回归
    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CNN的MNIST手写数字识别
    高级篇
    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:教阿短获取图像属性
    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3:一起学习图像翻转
    8.2.5 训练4:阈值分割的最终实现
    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 视频处理
    9.3.1 视频处理函数
    9.3.2 训练1:视频流人脸检测
    9.3.3 训练2:视频流人脸识别
    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算法判断性别
    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

    编程猫(全称为深圳点猫科技有限公司)以为下一代提供更有价值的教育为使命,目前已发展为编程行业的独角兽企业。其研发的“未来教室”教学系统,打造“AI双师课堂”创新型智慧教育教学模式,为公立院校等教学组织提供一站式编程教学解决方案,助推编程教育的全民普及,助力国家智慧教育创新发展。目前,编程猫已研发19种品类编程课,累计3147万+学员,覆盖300+座城市,为包括清华大学、香港大学、人大附小等在内的优选13900+所学校、600+家线下教育机构提供服务,累计申报564项。?中国质量认证中心5A级在线教育服务认证。?教育部高教司产学合作协同育人项目成员单位。?全国高等学校计算机教育研究会5项计算机核心课程标准起草单位。?全国教育科学“十三五”规划课题“基于现代教育装备的教育教学协同创新应用研究”参研单位。?NQI国家重点研发计划“服务认证关键技术研究与应用”认证试点单位。?联合国教科文组织靠前网络教育学院联合发起单位。?靠前教育质量评估机构芬兰Kokoa靠前教育标准认证。?2020年“优选未来独角兽50强”。

    本书全面讲述了Python的基础知识和相关开发技术。全书分为三部分。共10章。第一部分为基础篇(第1~5章),介绍Python的起源和发展、开发工具、语法基础、控制结构、复合数据结构、函数、科学计算库NumPy以及绘图工具Matplotlib等内容;第二部分为提高篇(第6~7章),深入讲解了机器学习典型算法、神经网络典型算法以及它们的Python开发实现过程;第三部分为高级篇(第8~10章),主要介绍了图像识别和人脸识别的原理方法以及它们的Python开发实现过程。
    本书以人工智能中的机器学习和深度学习为载体,突出Python开发技术的实际应用。在编写体例上,以问题为导向,注重知行合一,按照由简到难、由浅入深、螺旋上升的方式设置学习内容,引导读者循序渐进地掌握基本原理方法,并熟练运用Python。
    本书可作为人工智能、机器学习、人脸识别等应用领域工程技术人员的参考手册,也可作为大中专院校人工智能、大数据科学与技术、自动化、机器人工程、智能仪器仪表、机电一体化等专业及社会培训班有关Python课程的培训教材。

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