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程序员的数学3:线性代数 - 第1页

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计算机 -  计算机科学

程序员数学3线性代数

《程序员的数学3:线性代数》沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格,用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法...
2016年发布
10
平冈和幸
程序员的数学3:线性代数封面图
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)

...是可视化中的“术”; 后 3 个板块(共 18 章)选取了 18 个话题来展示数学之美,是可视化中的“艺”,阅读这 18 章时,请关注 每个可视化方案的创意思路、作图技巧、数学工具。本书读者群包括程序员...
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 -  计算机认证与培训

编程之美:微软技术面试心得(2008)

...好玩的对数字进行处理的题目。(3)结构之法:汇集了常见的对字符串、链表、队列,以及树等进行操作的题目。(4)数学之趣:列举了一些不需要写具体程序的数学问题,锻炼读者的抽象思维...
2008年发布
8.3
《编程之美》小组
编程之美:微软技术面试心得(2008)封面图
计算机 -  组织与数据处理

利用Python进行数据分析(原书第3版)

...进行数据分析(原书第3版)》作者 Wes McKinney 是 Python pandas 项目的创始人。本书对 Python 数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖,非常适合刚开始学习 Python 的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的 Python 程序员阅读...
2023年发布
8.7
[美] Wes McKinney
利用Python进行数据分析(原书第3版)封面图
计算机 -  计算机科学

C Primer Plus(第6版)中文版

...函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入输出、结构、位操作等。第16章、17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以完整的程序为例,讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末设计了大量复习题...
2016年发布
9.5
[美] 史蒂芬·普拉达(Stephen Prata)
C Primer Plus(第6版)中文版封面图
计算机 -  编程

Python Cookbook(第3版)中文版

...适读人群:本书非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。《Python Cookbook(第3版)(中文版)》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法,其主题涵盖了数据结构和算法,字符串和文本,数字...
2015年发布
10
大卫·比斯利(David Beazley)
Python Cookbook(第3版)中文版封面图
计算机 -  人工智能(AI)

PyTorch深度学习实战

...学习管道的关键实践,包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。本书主要内容:(1)训练深层神经网络;(2)实现模块和损失函数;(3)使用 PyTorch Hub 预先训练的模型...
2022年发布
7.9
[美] 伊莱·史蒂文斯
PyTorch深度学习实战封面图
计算机 -  编程

Python程序设计(第3版)

...5章介绍计算机与程序、编写简单程序、数字计算、对象和图形、字符串处理等基础知识。第6章到第8章介绍函数、判断结构、循环结构和布尔值等话题。第9章到第13章着重介绍一些较为高级的程序设计方法...
2018年发布
7.4
[美] John Zelle
Python程序设计(第3版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习训练营:21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn

...7个项目;生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格迁移、生成人脸等6个项目。本书代码丰富,注释详尽,适合有一定Python基础的读者,包括计算机相关专业的学生、程序员和人工智能神经网络的技术爱好者。
2020年发布
暂无
张强
深度学习训练营:21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn封面图
计算机 -  数据科学与大数据

Python金融大数据分析 (第2版)

...已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在,一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中,作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具,完成金融数据科学...
2020年发布
8.9
[德] 伊夫·希尔皮斯科
Python金融大数据分析 (第2版)封面图
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