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打開Go語言之門:入門、實戰(zhàn)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(tǒng)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(yè)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(chǔ)數(shù)據(jù)類型、函數(shù)和方法、結(jié)構(gòu)體和接口等知識點進行介紹。這部分內(nèi)容相對簡潔,但已經(jīng)足夠讓你掌握Go的基本程序結(jié)構(gòu)了。第2部分:Go語言的高效并發(fā)。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(fā)支持有更深入的理解,并且可以編寫自己的Go語言并發(fā)程序。這個部分最后一章專門介紹常用的并發(fā)模式,可以拿來即用,以更好地控制并發(fā)。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(nèi)容也是作者特意設(shè)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。總之,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(yīng)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(yōu)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(xié)作,提高開發(fā)效率,寫出更高質(zhì)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(zhì)量、如何做好性能優(yōu)化、如何使用第三方庫來提高自己項目的開發(fā)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(shè)計 ·8.8萬字

Python機器學習原理與算法實現(xiàn)
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數(shù)字化轉(zhuǎn)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(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理、人工智能、云計算等各個領(lǐng)域,是眾多高等院校學生的必修基礎(chǔ)課程,也是堪與Office辦公軟件應(yīng)用比肩的職場人士的必備技能。同時隨著數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速進步,機器學習的各種算法在各行各業(yè)得以廣泛應(yīng)用,同樣成為高校師生、職場人士迎接數(shù)字化浪潮、與時俱進提升專業(yè)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(jié)合,推動數(shù)字化人才的培養(yǎng),提升人才的實踐應(yīng)用能力。全書內(nèi)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(shù)語及評價標準;第4~10章介紹相對簡單的監(jiān)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(shù)據(jù)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(jiān)督式學習算法;第13~15章介紹相對復(fù)雜的監(jiān)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法兩種高級監(jiān)督式學習算法。本書可以作為經(jīng)濟學、管理學、統(tǒng)計學、金融學、社會學、醫(yī)學、電子商務(wù)等相關(guān)專業(yè)的學生學習Python或機器學習應(yīng)用的專業(yè)教材、參考書;也可以作為企事業(yè)單位數(shù)字化人才培養(yǎng)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(yīng)用、提升數(shù)據(jù)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?zhí)?/a> ·程序設(shè)計 ·22.9萬字

計算機視覺實戰(zhàn):基于TensorFlow 2
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本書從計算機視覺和深度學習基礎(chǔ)知識開始,教你如何從頭開始構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。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(gòu)建、訓(xùn)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(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類圖像,以及如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net提取特定內(nèi)容。本書還將介紹如何構(gòu)建生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(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(shù)據(jù)增強、域適應(yīng),以及移動設(shè)備和Web部署等高級知識以及其他關(guān)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(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如何使用包括Inception和ResNet在內(nèi)的現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)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(fā)和面部表情識別系統(tǒng)中的問題。如何使用遷移學習、GAN和域適應(yīng)提升應(yīng)用的性能。如何使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行視頻分析。如何在移動設(shè)備和瀏覽器上優(yōu)化和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(法)本杰明·普朗什 艾略特·安德烈斯 ·程序設(shè)計 ·14.1萬字

深入實踐DDD:以DSL驅(qū)動復(fù)雜軟件開發(fā)
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本書的第一部分會帶領(lǐng)讀者從戰(zhàn)術(shù)層面以及戰(zhàn)略層面重溫領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計的重要概念,然后進一步闡述EricEvans經(jīng)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(qū)興起的一些軟件架構(gòu)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(shè)計一種DDD的DSL,包括這個DSL的規(guī)范(Specification)支持哪些特性、如何幫助團隊描述領(lǐng)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(lǐng)域?qū)S谜Z言需要一個名字,我們總不能一直說“我設(shè)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(lǐng)域模型。我認為目前它在簡單與復(fù)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(wù)模式”這樣的分析模式。第三部分介紹如何將“思想照進實現(xiàn)”——通過使用工具將描述領(lǐng)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(shù)工具(工具鏈)的設(shè)計與實現(xiàn)。只有將這些技術(shù)工具——比如從DSL自動生成應(yīng)用的源代碼的模板——實現(xiàn)出來,才能減輕開發(fā)人員實踐DDD的負擔,進而提升而不是降低軟件團隊的生產(chǎn)效率。本部分會介紹這些技術(shù)工具設(shè)計與實現(xiàn)的細節(jié)。

楊捷鋒 ·程序設(shè)計 ·16.4萬字

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