PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来,PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计,在 2017 年,深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%;如今,PyTorch 已经称霸学界,在 CVPR 接收论文中占比 69%,NAACL 和 ACL 都超过了 75%,ICLR 和 ICML 也都超过了 50%。
1.《fluent python》(中文版:《流畅的python》) 这本书来源于某个公众号的推荐(忘了是哪个了),在读这本书之前,已经阅读了市面上很多python书籍,比如《python核心编程》,《python学习手册》,《python源码剖析》,这些书籍在一定程度上写的很不错,但给你的感觉就像是读官方文档,没有注入作者自己的想法,直到遇上了《流畅的python》,这本书从数据模型开始讨论,从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学,对!这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的,一般的书你读了可能就是对的,就应该这么写,作者不会去剖析为什么要这么写,这本书不然,处处体现了python的为什么要这么设计,而不是告诉你要怎么写。不剧透了,如果要进阶python,这本书是不二之选。(注:如果有可能可以去读读英文原版,因为我读了翻译版后,找了原版再去复习了一遍,感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好,有些细节在翻译的过程中丧失了。) 2.《designing data-intensive application》(暂无翻译版) 这本书是有关数据系统设计的书,可以这么说,读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍,很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文,现在慢慢的回过头再去回味那些论文,很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头,从单机的数据模型,存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识,最后再整合,让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》(中文版:《Scala编程》) 这本书的作者就是Scala的设计者,显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气,不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者,除了描述Scala的使用,也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者,我觉得这本书不适合你,虽然这本书也包含了入门,但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书,例如《高可用架构》,《clean architecture》等,这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点,知其然而不知其所以然,读读即可。
小E发现身边越来越多的朋友想要自学编程,希望走上程序猿道路。那今天就给大家整理了几本适合编程新手入门的Python学习书籍,希望大家抓住双十一的尾巴,买书学习吧~ 《Python编程 从入门到实践》 这是一本比较适合入门学习者的书籍。全书分为两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Pyth
哈喽大家好,跟大家分享一个消息,我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了!之前也没有跟大家透露过这个消息,总想着做出来再说吧,要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力,反复修修改改,最终还是写完了这一本书。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍,其中不乏经典。我在这里分享的,大部分是这些书的英文版,如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍,大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程(Beg
2017年11月29日,自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章,受到了很多朋友的关注和赞扬,同时,也有其他公众号在帮忙转载。当然,也有很多朋友也给我留言,能不能聊聊关于Python的学习建议,时隔一个多月,今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
运维工种对于自动化的强烈需求已经显露无疑——作为一个古老的技术工种,在几台、几十台服务器时尚可人肉维护,面对云计算时代动辄上百上千的服务器,单凭人肉维护显然束手无策。想像一下诸如谷歌、阿里云的上万台服务器,如果单凭人工维护恐怕运维就会成为人员需求量最高的工种,没有之一。 在Devops备受推崇的时代,即使开发也难免要接触到一些运维工作。所以今天为大家整理了一些自动化运维的学习资源,希望能够给大家提供一些帮助。作为一名运维工程师,这些只是可能是你的必备,作为一名非运维技术人员,不妨记录下来,有需求之后再行
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面,但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 📷 本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
这次主页君蒙电子工业出版社赞助,为大家准备了6个三本:包含OpenCV类书籍四本,机器学习类书籍两本,每本书送出三份,一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍,而且都是根据大家的需求挑出来的,力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是: 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解:基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
1.案例教学。本书包含大量的示例代码,示例简洁且紧扣主题,读者只需参考源码,修改示例,就能得到自己想要的结果,真正实现了让读者看得懂、学得会、做得出。
机器之心报道 机器之心编辑部 Matplotlib 是一个非常强大的 Python 作图工具,也是很多高级可视化库的底层基础。 Python 科学可视化领域由无数的工具组成,从最通用和广泛使用的,到更专业和更机密的。其中一些工具源自社区,而另一些则是由企业开发的。有些是专门面向网页制作的,有些仅面向桌面端,有些面向 3D 和大型数据处理,还有一些面向 2D 渲染。 可视化是一个复杂的过程,研究者可以先问自己几个问题: 目标是桌面渲染还是网页渲染? 需要复杂的 3D 渲染吗? 对可视化的品质有什么要求吗?
本文要推荐的书籍叫"The Fuzzing Book",一本免费的电子书籍,作者建站提供在线阅读版本,并在Github上开源。
Kite is a plugin for your IDE that uses machine learning to give you useful code completions for Python. Start coding faster today.
《Bioinformatics Data Skills》全书500多页,虽然是全英文,但是通俗易懂,适合对Linux、Python(文本处理语言)等有一些基本了解的新手学习。
疫情下的高考已结束,又快到填志愿的时候了,又有不少知青要加入信息安全这个圈子。为了响应组织号召,撰写此文作为信安行业的入坑指南,希望能对刚入圈的同学有所帮助。
地址:https://github.com/pen4uin/golang-security
今天小编为大家准备了4本Python入门书籍,让大家在python的学习路上少走弯路。
先来看看今天的主角是谁:《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》,2008年出版,作者 @陈儒 ,评分8.7分。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级(NCRE)体系调整”的通知,决定自2018年3月起,在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
机器学习是实现人工智能的一种途径,它和数据开掘有一定的相似性,也是一门多领域交叉学科,触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言,机器学习愈加注重算法的设计,让核算机可以白动地从数据中“学习”规则,并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算法触及了很多的核算学理论,与核算揣度联络尤为严密。
最近在信安群里也有人问过我,我是如何基于kali学习渗透测试的,在这里总结针对于有一些网络基础的路线[1],让新手和小白们不再迷茫,少走弯路,拒绝时间和金钱上的浪费!
我最近阅读民主与建设出版社出版的《如何阅读一本书》,自己收获颇多。这本书算是经典之作。以通俗的语言告诉我们如何选择书籍?究竟要以什么方法来阅读一本书?我将自己学到的分享出来。希望能帮助大家提高阅读速度,把书籍读得更加明白,记得更牢固。
今天技术学派为大家准备了5本Python入门书籍,除了书籍小编还整理了3个常用的资源网站分享给大家。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
世界如此喧嚣,知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代,被资讯洪流裹挟的我们,都养成了非常不好的思维习惯:把信息当作知识,把收藏当作学习,把阅读当作思考,把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息,文
第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍,以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容;
本博文所整理的机器学习书籍来自于博主平时的积累的一些资料,可能还有一些经典的机器学习书籍为包含其中,欢迎大家留言区补充,分享给大家。(本文所陈列的所有书籍电子版请链接:http://pan.baidu.com/s/1c10iQnm ) 01 机器学习-Tom M.Mitchell Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术
入门的书很多,但能让新手轻松看懂的就少了,作者写的思路非常清晰,对每一个知识点讲解的很到位,不多不少,对初学者来说,力道刚刚好。这本书是Python入门最好的书。《A byte-of-python》就像一把钥匙一样,开启编程世界的大门。而且篇幅也短,适合零基础小白。
今天我们来分享零基础入门 Python,应该如何自学,自学的路径是怎么样的,内容是从入门到进阶,既有教程,也有经典书籍推荐,还有众多类库介绍,不要错过哦
花下猫语:自从翻译了 Python 之父的第二篇文章,我不仅知道了 pgen解析器的起源 ,而且还知道了“龙书”对 Python 之父的影响很大。而且有趣的是,与“龙书”并提的还有什么“虎书”、“鲸书”,这些称呼太有意思了。
在之前的案例使用网络爬虫自动抓取图书信息中,我们通过简单的爬虫抓取了当当网的机器学习相关的图书数据,并保存为 ./input/books_total.csv 文件。通过爬虫采集原始数据,但是由于各种原因,原始数据往往会存在许多问题,例如数据格式不正确,数据存在冗余等等。因此第一手获得的原始数据不能直接使用,需要进行数据清洗。本案例基于爬取的书籍数据进行数据清洗,使其称为符合我们要求的数据。
之前给新人推荐入门的软件测试书籍,我一般会推荐京东上排名靠前的《软件测试(第二版)》,但是之前我也只是简单的翻了一下,所以没有给更详细的建议。
早在去年的这个时候,红色石头就发文给大家推荐过一本非常棒的机器学习实用指南书籍《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》,中文译为《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》。
最近在研究 Mongo,买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版,但是在看了一个小时后就发现,全书的翻译满满的槽点,不吐不快。
“ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 大家好!我是崔庆才。 大家可能知道我在去年年底刚刚出版了《Python3网络爬虫开发实战(第二版)》,短短几个月来,现在已经印刷四次,售出约三万册。 为了感谢大家的支持,同时也继续宣传下这本书,我来做赠书活动啦,一共送 10 本,活动为期一周。 书籍简介 没错,就是这本: 我个人于 2015 年研究 Python 爬虫技术,并于 2018 年出版了个人第一版爬虫书《Python3 网络爬虫开发实战》,出版至今,此本书一直处于市面上所有爬虫书的销冠位置,销量 10
“ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 大家好!我是崔庆才。 大家可能知道我在去年年底刚刚出版了《Python3网络爬虫开发实战(第二版)》,短短几个月来,现在已经印刷三次,售出两万多册。 为了感谢大家的支持,同时也继续宣传下这本书,我来做赠书活动啦,一共送 10 本,活动为期一周。 书籍简介 没错,就是这本: 我个人于 2015 年研究 Python 爬虫技术,并于 2018 年出版了个人第一版爬虫书《Python3 网络爬虫开发实战》,出版至今,此本书一直处于市面上所有爬虫书的销冠位置,销量 10w
昨天发了那篇推文之后,我掉粉了,对,就是关注人数少了两个。可能是觉得继续关注我也获取不到什么有价值的知识或信息了吧。关注或不关注,我就在那里,随缘吧,哈哈~ 保持一颗平常心。不以物喜,不以己悲。 我会把我觉得有价值的信息、知识和思想写下来,分享给我的读者朋友,如果对你们有一丝启发或感悟,那我做的就是很有意义了,仅此而已,其他随缘。 下面才是重点 今天讨论的话题是:如何有效地自学一本陌生的专业书籍? 我觉得上大学对一个人最重要的锻炼之一就是:提高了我们的自学能力,比如考英语四六级,计算机二级等。在备考的
大家可能对louwill这个名字并不陌生。他是深度学习算法工程师,主要从事医疗数据分析、医学图像处理和深度学习应用相关研究与工作。他在公众号“机器学习实验室”发表的“数学推导+纯Python实现机器学习算法”等系列文章,获得了 4 万读者的广泛关注和好评。如今这些文章终于以书籍的形式正式出版了!那让我们走近 louwill 老师,了解一下他和这本书的故事吧! 大家好!我是 louwill。 经过一年零三个月的努力,《机器学习:公式推导与代码实现》已于日前正式出版了。关注过这本书的公众号读者应该知道,这本书
2018 年国庆节前,我开通了微信公众号“Python猫”,写下了“喵星来客”系列的第一篇文章。
之前发表过一篇关于web学习的突破口的文章,有读者跟我反映,说虽然有学习的模式但是没有提到具体学习web入门的参考书籍问我有没有什么书籍可以很好的学习入门web,那么今天小编就跟各位朋友分享一些小编认为不错的web相关的书籍。 其实与web相关的书籍还是很多的,因为web的领域就是比较广的,因为有过web开发经验的都知道,web,就开发语言就有php,jsp,asp,.net等多种语言,那么这些语言对应的后台开发就有对应的书籍,所以今天小编就主要推荐与jsp相关的书籍。因为相比之下jsp在现在还是应用比较广
李沐等人的开源中文书《动手学深度学习》现在有 PyTorch 版实现了。不论是原书中的示例代码,还是实战项目,原来的 MXNet 都可以无缝转化到 PyTorch 代码。项目作者在保持原书内容基本不变的情况下,将 MXNet 代码都转换为了 PyTorch,想要学习 DL 和 PyTorch 的小伙伴们可以试试啊。
所以大家在准备校招、社招,或者闲暇的时候,都可以刷刷 Leetcode,保持良好的手感。
Python简单易如门,但是具体怎么入门?第一步就是要找一本书籍先学一些基础知识,今天小编为大家推荐几本浅显易懂的基础入门书籍,希望对你有所帮助。
读第二遍时,在掌握整体结构的基础上,我们要把精力主要放在细节上,有意识地找出对自己有用的部分
对于入门深度学习的书籍,计算机视觉专家 Adrian Rosebrock 最近写了篇非常实用的书单,给深度学习新手推荐了7本书籍,最最重要的是,告诉了你最适合看哪些书。
数据清理和特征工程是数据科学家和机器学习工程师们一天中最重要的部分之一,几乎我们每天都会和数据打交道,接触到这些数据工作。能够有效地清理数据获取干净核心的数据将保证后续工作有更好的结果。
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下面列了我读过的一些编程相关的书籍,写了一些对书的印象,都是个人观点。书名后是我个人对书的推荐强烈度打的分(5分满分),都是拍脑袋打的。 我比较习惯读纸质书,买书也比较谨慎,踩的坑少(围笑),分打得可能比较高一些。 操作系统 《Linux内核设计与实现》5分:全书都在讲 Linux 内核的设计思想,实现并不多,作为操作系统的入门书非常适合。没有很多复杂的接口,思想也容易理解。对我个人来说,解开了我很多对操作系统运行的疑惑,也对编程很有借鉴意义。建议对操作系统不清楚的早读这本书。 《Unix环境高级编程》4
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