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数学大师:从芝诺到庞加莱 - 第1页

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商业与经济学 -  其他

数学大师芝诺庞加莱

...多位数学大师的生平为主线,分章讲述了他们的杰出贡献、性情喜好和生活轶事。《数学大师》也是一部思想史,追述了从古代到 20 世纪数学思想的伟大发展。它以清晰的笔触、幽默的手法,对复杂的数学思想...
2018年发布
7.9
[美] 埃里克·坦普尔·贝尔
数学大师:从芝诺到庞加莱封面图
历史 -  世界历史

于是一片光明:1543-1957人类科学探索四百年

...介绍了数学、物理、化学、生物等方面的知识。本书史料可信、思想连贯、叙述生动,人类探索科学400年的恢弘历史跃然纸上,是一部史诗般的科学史话。阅读此书,一是了解人类科学文明的演变历史,认识科学大师...
2023年发布
8.4
汪有
于是一片光明:1543-1957人类科学探索四百年封面图
小说 -  科幻小说

平面国

...煞有介事的数学童话、剑走偏锋的精神启蒙、辛辣讽喻英国维多利亚时代的社会寓言。这本一百年前横空出世的小书,通篇在一本正经地胡说八道,散发着浓浓英式幽默,有趣、迷人,令人捧腹 。它启发过无数大师,深刻影响了现当代...
2020年发布
9.2
[英] 埃德温·A.艾勃特
平面国封面图
计算机 -  人工智能(AI)

可视之美 : 数据可视化+数学艺术+学术绘图+Python创意编程(鸢尾花书系列第2册)

...strong>鸢尾花数学大系:从加减乘除到机器学习”丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编 程不难》着重介绍如何零基础入门 Python 编程, 本书则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用 Python 完 成数学任务及板块数据可视化...
2024年发布
10
姜伟生
可视之美 : 数据可视化+数学艺术+学术绘图+Python创意编程(鸢尾花书系列第2册)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

编程不难 : 全彩图解 + 微课 + Python 编程(鸢尾花系列第1册)

本书是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第一册,也是“编程”板块的第一册, 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然本书主要讲解 Python 编程,但是也离不开数学。本书尽量 避免讲解数学概念公式,而且用...
2024年发布
9.6
姜伟生
编程不难 : 全彩图解 + 微课 + Python 编程(鸢尾花系列第1册)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习 : 全彩图解+微课+Python编程(鸢尾花书系列第7册)

本书是“鸢尾花数学大系:从加减乘除到机器学习”丛书的最后一册,前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题,而本书将开启机器学习经典算法的学习之旅。本书设置了 24 个话题...
2024年发布
9.8
姜伟生
机器学习 : 全彩图解+微课+Python编程(鸢尾花书系列第7册)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

数据有道 : 数据分析+图论与网络+微课+Python编程(鸢尾花书系列第6册)

...与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块,我们将会把学到的编程、可视化, 特别是数学工具应用到具体的数据科学...
2024年发布
9.7
姜伟生
数据有道 : 数据分析+图论与网络+微课+Python编程(鸢尾花书系列第6册)封面图
数学 -  基础数学

统计至简 : 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程

...数学 + 编程 + 机器学习”的知识绝对是王牌。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块...
2023年发布
8.8
姜伟生
统计至简 : 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程封面图
数学 -  基础数学

数学要素:全彩图解 + 微课 +Python 编程

...会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域应用场景,让大家学以致用。《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》虽标榜“从加减乘除到机器学习”,但是建议读者至少具备高中数学知识。如果读者正在学习或曾经学过大学数学...
2023年发布
9
姜伟生
数学要素:全彩图解 + 微课 +Python 编程封面图
计算机 -  人工智能(AI)

动手学PyTorch建模与应用:深度学习模型

...以帮助读者更好地使用本书。《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》讲解深入浅出,注重动手实操,特别适合想学习AI技术或想进入该领域的初学者,对深度学习感兴趣的新手、在校学生和从业者阅读...
2024年发布
暂无
王国平
动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型封面图
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