软件与程序设计
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使用Ray构建可扩展的Python应用[美]霍登 卡劳(Holden Karau), [美]鲍里斯 鲁布林斯基(Boris Lublinsky) 著,高晓明 冯炜 译如果你的数据处理或服务器应用程序已经超出了单台计算机的处理能力,那么这本书就是为你准备的。你将探索分布式处理(纯Python的无服务器实现),并学习如何:使用Ray Actor实现有状态应用程序。在Ray中构建工作流管理。将Ray用作批处理和流处理的统一系统。使用Ray进行高级数据处理。使用Ray构建微服务。实现可靠的Ray应用程序。 -
Python贝叶斯深度学习[英]马特·贝纳坦(MattBenatan)约赫姆·吉特马(JochemGietema),玛丽安·施耐德(MarianSchneider)著,郭涛译深度学习正日益深刻地渗入我们的生活,从建议内容到在任务关键型和安全关键型应用中发挥核心作用,其影响无所不在。然而,随着这些算法影响力的逐渐扩大,人们对于依赖这些算法的系统安全性和鲁棒性的担忧也日益加剧。简言之,传统的深度学习方法往往难以察觉自身的知识边界,即它们“不知其所不知”。贝叶斯深度学习(Bayesian Deep Learning,BDL)领域包含一系列利用深度网络进行近似贝叶斯推理的方法。这些方法通过揭示模型对其预测结果的置信度,增强了深度学习系统的鲁棒性,使我们能够更谨慎地将模型预测融入实际应用中。《Python贝叶斯深度学习》将引领你踏入迅速发展的不确定性感知深度学习领域,助你深入理解不确定性估计在构建鲁棒性的机器学习系统中的重要价值。你将学习多种流行的BDL方法,并通过涵盖多种应用场景的Python实用示例来掌握这些方法的实现技巧。读完本书后,你将深刻理解BDL及其优势,并能够为更安全、更鲁棒的深度学习系统开发贝叶斯深度学习模型。主要内容:● 了解贝叶斯推理和深度学习的优缺点● 了解贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network,BNN)的基本原理● 了解主要贝叶斯神经网络实现/近似之间的差异● 了解生产环境中概率深度神经网络的优势● 在Python代码中实现各种贝叶斯深度学习方法● 运用贝叶斯深度学习方法解决实际问题● 学习如何评估贝叶斯深度学习方法并为特定任务选择最佳方法● 在实际深度学习应用中处理“分布外”数据 -
Python机器学习算法及应用梁佩莹本书以Python 3.10.7为平台,以实际应用为背景,通过“概述 经典应用”的形式,深入浅出地介绍Python机器学习算法及应用的相关知识。全书共12章,主要内容包括在数据上的计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、sklearn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、连续变量的回归分析、数据的聚类分析、从单层到多层的人工神经网络、使用深度卷积神经网络实现图像分类、使用循环神经网络实现序列建模、使用生成对抗网络合成新数据等。通过本书的学习,读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点,同时感受到利用Python实现机器学习的普遍性与专业性。本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的学习用书,也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。 -
Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通关东升 编著《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。全书共11章,第1章讲解Python基础,第2章讲解数据处理与分析,第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库,第4章讲解绘制单变量图形,第5章讲解绘制双变量图形,第6章讲解绘制多变量图形,第7章讲解绘制其他2D图形,第8章讲解绘制3D图形,第9章讲解地理信息可视化,第10章讲解数据学术报告、论文和出版,第11章讲解实战训练营。《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》包含大量实例,内容由浅入深,循序渐进,既可作为Python与数据科学相关技能的教材,也可作为研究人员的实用手册,尤其适合需要绘制高质量科研图表的研究人员和在读研究生。 -
奇思妙想刘丽霞本书基于Scratch 3.29讲解了一百个有趣实例的搭建过程。内容涵盖Scratch所有类别积木,如运动、事件、控制、外观、声音、侦测、变量、运算、自制积木、扩展组件。每个积木都有对应的实例进行充分讲解。同时,书中的实例都以儿童生活为背景,讲解一个有趣的故事或者生活小常识。为了让儿童更有成就感,每个实例都有添加了反馈和交互元素,并录制了教学视频。因此,本书不仅适合帮助儿童学习Scratch编程语言,还可以作为家长辅助教育工具。 -
Vue.js 3.x+Element Plus从入门到项目实践孙建召《Vue.js 3.x Element Plus从入门到项目实践》通过实例深入浅出地讲解Vue.js框架的各项实战技能。《Vue.js 3.x Element Plus从入门到项目实践》共15章,主要讲解了搭建Vue Element Plus开发环境、模板语法和指令、计算属性和侦听器、双向数据绑定、事件处理、组件和组合API、项目脚手架vue-cli和Vite、前端路由、状态管理Vuex、Element Plus基础入门、Element Plus中的表单和Element Plus中的数据等内容。最后讲述了3个行业热点项目的开发,包括科技企业网站系统、图书管理系统和企业办公自动化系统。《Vue.js 3.x Element Plus从入门到项目实践》适合任何想学习Vue.js和Element Plus框架的人员,无论您是否从事计算机相关行业,也无论您是否接触过Vue.js和Element Plus框架,通过学习本书内容均可快速掌握Vue.js和Element Plus框架设计的方法和技巧。 -
趣学Python游戏编程何青本书是笔者多年从事高校教学经验的结晶之作。全书深入浅出地讲解了使用Python语言进行游戏开发以及帮助读者快速掌握游戏设计的基本原理和方法,同时提高应用Python语言编程的能力。全书精选11个游戏案例,涵盖不同的游戏类型,每章围绕一个经典游戏案例展开,并突出一个游戏编程的主题。本书涉及的主要知识点包括游戏循环的原理、鼠标及键盘事件的处理、碰撞检测及处理、随机数的运用、定时器的使用、游戏场景的滚动、角色动画的播放、音效及音乐的播放、缓动效果、游戏关卡设计、游戏人工智能的原理及运用等。本书将Python语法知识及常用的编程技巧糅合在各个游戏案例中进行介绍,为读者展示Python语言的实际运用场景。本书内容安排合理,架构清晰,注重理论与实践相结合,适合作为Python开发零基础读者的教程,也可作为高等院校的辅导教材,还可供职业技术学校和各类游戏培训机构使用。 -
基础统计学(美)Mario F. Triola(马里奥·F·特里奥拉)《基础统计学》历经14 版,经久不衰。该书已经作为国际版统计教材被翻译成多国文字,连续25 年在美国统计类教材中排名第一。本书以浅显易懂的文字以及贴近实际的案例,带领读者专业系统地学习统计思维和批判性思维,领略统计学的真实魅力。本书的第1~3 章着重介绍描述统计学,通过第4~6 章的概率分布逐渐过渡到第7~9 章的推断统计学;第10~15 章介绍了现代统计学中一些重要的实践方法,例如回归分析、拟合优度、方差分析、非参数检验等,读者可以根据自身的兴趣与背景学习相关内容。 -
设计原本[美]小弗雷德里克·布鲁克斯(Frederick P. Brooks, Jr.) 著,陈舒扬 译设计是现代项目中不可或缺的环节,设计质量将直接影响项目的成败。那么应该如何开展设计工作呢?这对于任何一位设计者来说都是很难回答的问题。软件行业流行将具体实现进行抽象的设计思想,从繁琐的细节中提取本质,并将其梳理清晰,这样更容易找到解决复杂问题的方案。经过一定程度的抽象,这些方案将具有足够的通用性,不只适用于某种行业或技术。作者布鲁克斯通过自己丰富的职业经历,为读者介绍了应该如何应对现代工作所特有的设计挑战。本书不仅包括对于设计的深刻思考,还举例分析了多个不同领域的设计案例。除了专业的设计知识外,作者还分享了自己对于哲学、艺术和历史的见解,值得读者仔细品读。本书配以丰富的插画,照片,图表和设计原稿,大大提升了阅读体验。 -
Effective Python[美]布雷特·斯拉特金(Brett Slatkin)本书是Effective Python的第2版,基于Python 3进行了全面升级。本书分为10章,包含90个条目,形式简洁、表述明确。每个条目都基于对Python的独到见解,告诉读者如何高效地编写Python程序。与第1版相比,第2版只关注Python 3,而不再兼顾 Python 2。根据Python语言引入的新特性,以及Python开发者所形成的新经验,对第1版中的某些思路与解决方案进行了修订,以更好地发挥Python的优势。本书删除了过时的知识点,并添加了对Python新特性的一些介绍。新版中增加了31个条目,并专门设立了几章来强调列表和字典、推导和生成器、元类和属性、稳定性和性能,以及测试和调试等重要主题。
