流暢的Python + TensorFlow技術解析與實戰 精通Python暢銷 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[巴西] 盧西亞諾·拉馬略(LucianoRamal 著

圖書標籤:

• Python
• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• 數據科學
• 編程
• 實戰
• 算法
• 人工智能
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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115454157

商品編碼：14818984722

齣版時間：2017-05-01

作  者:(巴西)盧西亞諾·拉馬略(Luciano Ramalho) 著；安道,吳珂 譯 等 定  價:218 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:600 裝  幀:平裝 ISBN:9787115454157 《流暢的Python》

《TensorFlow技術解析與實戰》
●《流暢的Python》
●《TensorFlow技術解析與實戰》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
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內容簡介

《流暢的Python》
流暢的Python 緻力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優質特性，避免重復勞動，同時寫齣簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。流暢的Python 尤其深入探討瞭Python語言的不錯用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方麵。
《TensorFlow技術解析與實戰》
TensorFlow是榖歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方麵。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。基礎篇講解人工智能的入門知識，深度學習的方法，TensorFlow的基礎原理、係統架構、設計理念、編程模型、常用API、批標準化、模型的存儲與加載、隊列與綫程，實等 (巴西)盧西亞諾·拉馬略(Luciano Ramalho) 著；安道,吳珂 譯 等 《流暢的Python》
盧西亞諾·拉馬略，從1998年起就成為瞭Python程序員。他是Python軟件基金會的成員，Python.pro.br（巴西的一傢培訓公司）的共同所有者，還是巴西**個眾創空間GaroaHackerClube的聯閤創始人。他領導過多個軟件開發團隊，還在巴西的媒體、銀行和政府部門教授Python課程。
安道，專注於現代計算機技術的自由翻譯，譯有《FlaskWeb開發》《Python網絡編程攻略》《RubyonRails教程》等書。
吳珂，現為Airbnb公司軟件工程師，所在團隊主要負責開發和維護各類可伸縮、高性能服務，並在Airbnb內推廣麵嚮服等

Python編程藝術：從入門到精通，構建高效、優雅的代碼世界 在這數字浪潮席捲全球的時代，編程語言的掌握已不再是少數極客的專屬技能，而是連接現實世界與無限可能的橋梁。Python，以其簡潔的語法、豐富的庫生態以及強大的應用領域，已然成為全球最受歡迎的編程語言之一。本書旨在帶領讀者，從零開始，循序漸進地深入Python的精髓，領略其無與倫比的魅力，並掌握利用Python構建高效、優雅、可維護的代碼的藝術。 第一部分：Python語言的基石——掌握核心概念與特性 我們的旅程將從Python語言的最基礎部分開始。你將理解Python為何如此獨特，為何在眾多編程語言中脫穎而齣。 Python的哲學與設計理念： 我們將探討“Pythonic”的含義，以及如何編寫齣符閤Python社區最佳實踐的代碼。理解“一切皆對象”以及“明確優於隱晦”等原則，將為你的編程思維打下堅實基礎。 數據類型與結構： 從最基本的整數、浮點數、字符串，到列錶、元組、字典、集閤，我們將深入理解每種數據類型的特性、操作以及適用場景。你將學會如何有效地存儲和處理數據，為後續的復雜邏輯打下基礎。 控製流與邏輯： 條件語句（if-elif-else）、循環語句（for, while），以及異常處理（try-except-finally），這些是構建程序邏輯的骨乾。我們將通過大量的實例，讓你熟練運用這些工具，編寫齣能夠做齣判斷、重復執行任務並優雅處理錯誤的程序。 函數與模塊： 函數是代碼復用和組織的關鍵。我們將學習如何定義函數，理解參數傳遞（位置參數、關鍵字參數、默認參數、可變參數），以及掌握函數作為一等公民的特性（高階函數、匿名函數Lambda）。模塊則幫助我們組織代碼，避免命名衝突，並實現代碼的共享。你將學會如何導入和使用標準庫以及第三方庫。 麵嚮對象編程（OOP） in Python： Python對麵嚮對象編程提供瞭強大的支持。我們將深入講解類（class）與對象（object）的概念，理解封裝、繼承和多態的原理，並通過實際案例演示如何設計和實現可復用、易於擴展的麵嚮對象程序。你將學會如何創建自己的類，定義屬性和方法，以及利用繼承和多態提升代碼的靈活性。 文件 I/O 操作： 讀寫文件是許多應用程序的基礎。本書將詳細介紹如何打開、讀取、寫入和關閉文件，以及處理不同的文件模式和編碼。你將掌握如何處理文本文件、二進製文件，以及如何使用上下文管理器（with statement）確保文件資源的正確釋放。 第二部分：Python的高級技巧與實踐——提升代碼效率與可維護性 掌握瞭Python的基礎後，我們將進一步探索更高級的編程技巧，讓你能夠編寫齣更具效率、更優雅、更易於維護的代碼。 迭代器與生成器： 理解迭代協議，掌握如何創建自定義的迭代器，以及利用生成器（generator）和yield關鍵字，實現內存高效的數據處理和惰性計算。這將極大提升處理大型數據集時的性能。 裝飾器（Decorators）： 裝飾器是Python中一種非常強大的元編程工具。我們將深入剖析裝飾器的原理，並演示如何利用裝飾器來增強函數的功能，例如日誌記錄、權限檢查、性能度量等，而無需修改原始函數。 上下文管理器（Context Managers）： 除瞭文件操作，上下文管理器在資源管理方麵有著廣泛的應用，例如數據庫連接、鎖的獲取與釋放等。我們將學習如何創建自定義的上下文管理器，確保資源的可靠管理。 多綫程與多進程： 隨著多核處理器的普及，並發編程成為提升程序性能的重要手段。我們將探討Python中多綫程（threading）和多進程（multiprocessing）的區彆與聯係，學習如何利用它們來執行並行任務，並理解GIL（全局解釋器鎖）對Python並發的影響。 異步編程（Asyncio）： 對於I/O密集型應用，異步編程能夠顯著提升程序的響應速度和吞吐量。我們將深入學習asyncio庫，理解協程（coroutine）、事件循環（event loop）的概念，並掌握如何編寫非阻塞的I/O操作。 深入理解Python數據模型： Python的“魔術方法”（dunder methods，例如`__len__`, `__getitem__`, `__str__`等）賦予瞭對象更多的行為能力。我們將深入瞭解這些特殊方法，並學習如何通過實現它們來定製對象的行為，使其能夠更好地融入Python的生態係統。 單元測試與代碼調試： 編寫高質量的代碼離不開有效的測試。我們將學習如何使用Python內置的unittest模塊或pytest框架來編寫單元測試，確保代碼的正確性。同時，也將介紹有效的代碼調試技巧，幫助你快速定位和解決程序中的bug。 代碼性能優化： 掌握一些基本的性能分析工具和優化技巧，例如使用cProfile進行性能剖析，理解算法的時間復雜度，以及一些Python內置函數的優化使用，能夠讓你的程序運行得更快。 第三部分：Python在實際項目中的應用——理論與實踐的結閤 光有理論是不夠的，將Python應用於實際項目，解決真實世界的問題，纔是學習的最終目的。 Web開發基礎（以Flask為例）： 學習如何使用輕量級的Web框架Flask構建簡單的Web應用程序。你將瞭解HTTP協議、路由、模闆渲染、錶單處理等基本概念，並能夠搭建起一個可運行的Web服務。 數據科學與分析入門（以Pandas和NumPy為例）： Python已成為數據科學領域的首選語言。我們將介紹Pandas庫強大的數據處理能力，以及NumPy庫高效的數值計算功能，讓你能夠進行數據清洗、轉換、分析和可視化。 自動化腳本編寫： 利用Python強大的字符串處理能力、文件操作以及豐富的庫，編寫各種自動化腳本，例如文件批量處理、係統管理任務自動化、網絡爬蟲等，從而大幅提高工作效率。 API交互： 學習如何使用requests庫與RESTful API進行交互，獲取和發送數據，從而將你的Python程序與其他服務連接起來。 數據庫交互： 瞭解如何使用Python連接和操作關係型數據庫（如SQLite、MySQL）或NoSQL數據庫，實現數據的持久化存儲和檢索。 學習目標與價值 通過學習本書，你將： 建立紮實的Python編程基礎： 能夠自信地使用Python進行各種編程任務。 掌握編寫優雅、高效Python代碼的技巧： 提升代碼的可讀性、可維護性和性能。 理解Python語言的深層機製： 能夠更好地理解和利用Python的特性。 熟悉Python在Web開發、數據科學、自動化等領域的應用： 為進入更廣闊的編程領域打下基礎。 培養解決問題和獨立思考的編程能力： 能夠將所學知識應用於解決實際問題。 無論你是初次接觸編程，還是希望深化Python技能的開發者，本書都將是你不可或缺的學習夥伴。我們將用清晰的講解、豐富的示例和循序漸進的教學方式，陪伴你一同探索Python的無限可能，解鎖編程藝術的精髓，最終成為一名更齣色的Python開發者。現在，就讓我們一同開啓這段精彩的Python之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計實在是太吸引人瞭！深邃的藍色搭配著簡潔有力的字體，一眼就能感受到其中的專業和深度。我是一名初學者，一直對Python和人工智能充滿興趣，但又不知道從何入手。市麵上同類型的書籍實在太多瞭，讓人眼花繚亂，也很難判斷哪本更適閤自己。當我看到這本書的名字時，一種莫名的親切感油然而生。“流暢的Python”這幾個字，瞬間就打消瞭我對Python學習門檻的顧慮，仿佛它能帶領我輕鬆地跨入Python的世界。而“TensorFlow技術解析與實戰”，更是精準地擊中瞭我的痛點——我一直想瞭解機器學習和深度學習，TensorFlow作為業界領先的框架，是繞不開的學習對象。這本書的組閤，就像是為我量身定製的學習路綫圖，既有基礎的Python鋪墊，又有前沿的TensorFlow實踐，讓我看到瞭通往AI工程師之路的曙光。我迫不及待地想翻開它，感受它帶來的技術盛宴，希望它能幫助我打下堅實的基礎，並在實戰中獲得真正的能力提升。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不僅要傳授知識，更要激發讀者的思考和探索欲。這本書在這方麵做得非常齣色。它在講解完核心概念之後，總會留下一些“開放式”的問題或者提供一些進階的思考方嚮，鼓勵讀者去進一步探索。例如，在介紹某個模型之後，可能會引導讀者思考如何將其應用於其他領域，或者如何對模型進行改進。這種教學方式，讓我感覺我不是在被動地接受知識，而是在主動地學習和解決問題。而且，書中提供的代碼示例，不僅可以運行，而且結構清晰，注釋詳細，方便我進行修改和擴展，從而進行自己的小實驗。我感覺這本書就像一個引路人，它為你指明瞭方嚮，提供瞭工具，但最終的成就，還需要你自己去實踐和創造。這本書讓我對未來的學習充滿瞭信心和期待。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的作者在內容的組織上花瞭很大的心思。從目錄就能看齣，它不僅僅是羅列知識點，而是循序漸進地引導讀者。開篇對Python的講解，我感覺非常到位，沒有過多地糾纏於枯燥的語法細節，而是聚焦於那些在實際開發中真正常用、能夠提高效率的關鍵概念，比如列錶推導式、生成器、裝飾器等等，這些內容讓我眼前一亮，也讓我對Python這門語言有瞭更深刻的理解。更重要的是，作者在講解這些Python特性時，並沒有忘記它們在TensorFlow等深度學習框架中的應用，這種“融會貫通”的教學方式，讓我受益匪淺。我之前也看過一些Python的書籍，但往往是要麼過於偏重基礎語法，要麼直接跳到復雜的框架，中間的銜接總感覺有些生硬。而這本書的過渡非常自然，就像一位經驗豐富的老師，一步一步地牽引著你，讓你在不知不覺中掌握瞭核心技能。

評分☆☆☆☆☆

我非常欣賞這本書在TensorFlow部分的實踐導嚮。光有理論知識是遠遠不夠的，尤其是在人工智能這個快速發展的領域。這本書顯然深諳此道，它並沒有滿足於僅僅解釋TensorFlow的API，而是通過大量的實例代碼和項目，帶領讀者親手搭建和訓練各種類型的神經網絡。從基礎的綫性迴歸、邏輯迴歸，到更復雜的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），再到近年來大火的Transformer模型，書中都提供瞭清晰的講解和可運行的代碼。我特彆喜歡的是，書中對每個模型的原理都進行瞭深入淺齣的剖析，並解釋瞭模型中的關鍵參數和超參數的意義，這有助於我理解模型的工作機製，而不僅僅是照搬代碼。更重要的是，書中還強調瞭數據預處理、模型評估和調優等實踐中的重要環節，這些都是實戰中不可或缺的技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書在細節處理上的專業度和嚴謹性，讓我印象深刻。我是一名已經有一定編程基礎的開發者，在閱讀過程中，我發現書中對於一些容易被忽略但至關重要的細節，都有著非常細緻的闡述。比如，在講解TensorFlow中的張量操作時，作者不僅給齣瞭代碼示例，還詳細解釋瞭不同操作的底層原理和性能考量。在涉及到模型訓練時，書中也強調瞭數據加載的效率、梯度下降的優化策略以及正則化等防止過擬閤的方法。這些內容可能對於初學者來說有些“深奧”，但對於想要真正深入理解和掌握TensorFlow的讀者來說，卻是寶貴的財富。我感覺這本書的作者不僅是一個技術專傢，更是一位優秀的教育者，他能夠精準地把握讀者的需求，並以最有效的方式傳遞知識，讓我覺得這本書的價值遠超其價格。