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打開Go語言之門:入門、實戰與進階
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通過不斷思考和整理,作者編寫了這本更具系統性也更通俗易懂的Go語言入門和進階書籍,以幫助學習者少走彎路,比其他人更快一步提升職業競爭力。本書共包含5個部分。第1部分:快速入門Go語言。作者挑選了變量、常量、基礎數據類型、函數和方法、結構體和接口等知識點進行介紹。這部分內容相對簡潔,但已經足夠讓你掌握Go的基本程序結構了。第2部分:Go語言的高效并發。這部分主要介紹goroutine、channel、同步原語等知識,讓你對Go語言層面的并發支持有更深入的理解,并且可以編寫自己的Go語言并發程序。這個部分最后一章專門介紹常用的并發模式,可以拿來即用,以更好地控制并發。第3部分:深入理解Go語言。這部分講解Go語言底層原理和高級功能,比如slice的底層是怎樣的、為什么這么高效等。這部分內容也是作者特意設計的,跟著作者一起研究底層原理,可避免初學者不求甚解的通病??傊?,只有理解了底層原理,你才能更靈活地編寫程序并高效地應對問題。第4部分:Go語言工程管理。學習一門語言,不僅要掌握它本身的知識,還要掌握模塊管理、性能優化等周邊技能,因為這些技能可以幫助你更好地進行多人協作,提高開發效率,寫出更高質量的代碼。你可以在這部分學到如何測試Go語言代碼以提高代碼質量、如何做好性能優化、如何使用第三方庫來提高自己項目的開發效率等。第5部分:Go語言泛型。這是Go語言在1.18版本中新增的特性,也是大家期待已久的特性。在這一部分作者會帶你學習Go語言泛型的使用,以及如何使用泛型來提高效率和簡化代碼。

飛雪無情 ·程序設計 ·8.8萬字

Python機器學習原理與算法實現
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數字化轉型背景下,Python作為一門簡單、易學、速度快、免費、開源的主流編程語言,廣泛應用于大數據處理、人工智能、云計算等各個領域,是眾多高等院校學生的必修基礎課程,也是堪與Office辦公軟件應用比肩的職場人士的必備技能。同時隨著數據存儲、數據處理等大數據技術的快速進步,機器學習的各種算法在各行各業得以廣泛應用,同樣成為高校師生、職場人士迎接數字化浪潮、與時俱進提升專業技能的必修課程。本書將“Python課程學習”與“機器學習課程學習”有機結合,推動數字化人才的培養,提升人才的實踐應用能力。全書內容共17章。第1、2章介紹Python的入門知識和進階知識;第3章介紹機器學習的概念及各種術語及評價標準;第4~10章介紹相對簡單的監督式學習方法,包括線性回歸算法、二元Logistic回歸算法、多元Logistic回歸算法、判別分析算法、樸素貝葉斯算法、高維數據懲罰回歸算法、K近鄰算法;第11、12章介紹主成分分析算法、聚類分析算法兩種非監督式學習算法;第13~15章介紹相對復雜的監督式學習算法,包括決策樹算法和隨機森林算法、提升法兩種集成學習算法;第16、17章介紹支持向量機算法、神經網絡算法兩種高級監督式學習算法。本書可以作為經濟學、管理學、統計學、金融學、社會學、醫學、電子商務等相關專業的學生學習Python或機器學習應用的專業教材、參考書;也可以作為企事業單位數字化人才培養的教科書、工具書,還可以作為職場人士自學掌握Python機器學習應用、提升數據挖掘分析能力進而提高工作效能和改善績效水平的工具書。

楊維忠 張甜 ·程序設計 ·22.9萬字

計算機視覺實戰:基于TensorFlow 2
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本書從計算機視覺和深度學習基礎知識開始,教你如何從頭開始構建神經網絡。你將掌握一些讓TensorFlow成為廣泛使用的AI庫的特性,以及直觀的Keras接口,繼而高效地構建、訓練和部署CNN。通過具體的代碼示例,本書展示了如何使用Inception和ResNet等現代神經網絡分類圖像,以及如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net提取特定內容。本書還將介紹如何構建生成式對抗網絡(GAN)和變分自編碼器(VAE)來生成和編輯圖像,以及如何使用LSTM分析視頻。在此過程中,你將深入了解遷移學習、數據增強、域適應,以及移動設備和Web部署等高級知識以及其他關鍵概念。通過閱讀本書,你將獲得使用TensorFlow2解決高級計算機視覺問題的理論知識和實際技能。通過閱讀本書,你將學到:如何從頭開始創建神經網絡。如何使用包括Inception和ResNet在內的現代神經網絡架構進行圖像分類。如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net檢測、分割圖像中的目標。如何解決自動駕駛汽車開發和面部表情識別系統中的問題。如何使用遷移學習、GAN和域適應提升應用的性能。如何使用循環神經網絡進行視頻分析。如何在移動設備和瀏覽器上優化和部署神經網絡。

(法)本杰明·普朗什 艾略特·安德烈斯 ·程序設計 ·14.1萬字

深入實踐DDD:以DSL驅動復雜軟件開發
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本書的第一部分會帶領讀者從戰術層面以及戰略層面重溫領域驅動設計的重要概念,然后進一步闡述EricEvans經典著作中沒有顯式提出的或者被太多人忽略的但我認為對DDD落地非常重要的若干概念,同時簡要介紹從DDD社區興起的一些軟件架構模式。通過第一部分,讀者可以更完整、更深刻地掌握DDD的知識體系。第二部分闡述如何設計一種DDD的DSL,包括這個DSL的規范(Specification)支持哪些特性、如何幫助團隊描述領域模型的方方面面、這些特性的選擇基于何種考量等。這種領域專用語言需要一個名字,我們總不能一直說“我設計的DDD的DSL”吧,于是我給它起了一個名字:DDDML。我認為這是一個很棒的名字。其實這種語言叫什么并不太重要,重要的是它可以用一種足夠嚴格的方式描述領域模型。我認為目前它在簡單與復雜之間取得了不錯的平衡。當然,其中還有不小改進的空間。比如,我很樂意讓它支持更多像“賬務模式”這樣的分析模式。第三部分介紹如何將“思想照進實現”——通過使用工具將描述領域模型的DSL文檔變成可以運行的軟件。這個過程涉及大量的技術工具(工具鏈)的設計與實現。只有將這些技術工具——比如從DSL自動生成應用的源代碼的模板——實現出來,才能減輕開發人員實踐DDD的負擔,進而提升而不是降低軟件團隊的生產效率。本部分會介紹這些技術工具設計與實現的細節。

楊捷鋒 ·程序設計 ·16.4萬字

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