【包郵】深度學習之PyTorch實戰計算機視覺 PyTorch框架架構開發教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

唐進民 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• 計算機視覺
• 實戰
• 教程
• 書籍
• 圖像處理
• 神經網絡
• 框架
• 開發

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121341441

商品編碼：28409433303

【機器學習與數據科學係列】 《Python數據分析與科學計算實戰》 內容簡介： 本書是一本麵嚮廣大 Python 數據科學愛好者、初學者以及從業者的綜閤性實戰指南，旨在幫助讀者掌握使用 Python 進行數據分析、科學計算以及數據可視化的核心技能。全書圍繞著實際應用場景，從基礎的 Python 語言特性入手，逐步深入到 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等核心庫的運用，並結閤實際案例，講解如何進行數據獲取、清洗、處理、分析、建模及可視化，最終實現從原始數據到有價值洞察的轉變。 第一部分：Python基礎與數據處理 第一章 Python語言基礎與數據類型： 本章將從零開始，係統迴顧 Python 的基本語法，包括變量、數據類型（整數、浮點數、字符串、列錶、元組、字典、集閤）、運算符、流程控製語句（if-elif-else、for、while）、函數定義與調用。特彆地，我們將強調 Python 在數據科學領域常用的數據結構，如列錶和字典，並介紹列錶推導式等高效的構造方式。目標是讓完全沒有 Python 基礎的讀者也能快速上手，為後續的數據處理打下堅實的基礎。 第二章 NumPy：數值計算的基石： NumPy 是 Python 科學計算的基石，本書將深入講解 NumPy 的核心概念，包括 ndarray（多維數組）的創建、索引、切片、重塑，以及各種數學運算、統計函數、綫性代數運算、隨機數生成等。我們將通過豐富的示例，展示 NumPy 在處理大規模數值數據時的效率優勢，例如數組的嚮量化操作如何顯著提升計算速度，以及如何利用 NumPy 的廣播機製簡化代碼。 第三章 Pandas：數據處理與分析的瑞士軍刀： Pandas 是 Python 數據分析的核心庫，本書將全麵介紹 Pandas 的兩大核心數據結構：Series（一維帶標簽數組）和 DataFrame（二維錶格型數據結構）。讀者將學習如何創建、讀取（CSV、Excel、SQL數據庫等）、寫入數據，如何進行數據選擇、過濾、排序、分組、聚閤，如何處理缺失值（填充、刪除）、重復值，以及如何進行數據閤並（merge）、連接（join）和變形（pivot/melt）。我們將通過實際數據集，演示 Pandas 在數據清洗和預處理中的強大能力，為後續的建模和分析提供高質量的數據。 第四章 數據清洗與預處理進階： 在本章，我們將進一步探討數據清洗和預處理中的高級技巧。這包括正則錶達式在文本數據處理中的應用，字符串的各種操作（分割、替換、查找），日期和時間數據的處理（解析、轉換、計算時間差），以及如何識彆和處理異常值。此外，我們還將討論數據類型轉換、數據閤並策略（內連接、左連接、右連接、全連接）以及多錶聯閤分析的方法。 第二部分：數據可視化與探索性分析 第五章 Matplotlib：基礎繪圖庫： Matplotlib 是 Python 中最基礎、最靈活的繪圖庫。本章將帶領讀者掌握 Matplotlib 的基本用法，包括創建各種基本圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。我們將學習如何自定義圖形的各個元素，如標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型、標記點，以及如何調整圖形的大小、分辨率。通過實踐，讀者將能夠繪製齣清晰、美觀且信息豐富的圖錶。 第六章 Seaborn：統計數據可視化： Seaborn 是基於 Matplotlib 構建的高級統計數據可視化庫，能夠幫助我們更輕鬆地繪製齣更具吸引力且信息量更大的統計圖錶。本章將重點介紹 Seaborn 的強大功能，包括各種分布圖（distplot, histplot, kdeplot）、關係圖（scatterplot, lineplot, relplot）、分類圖（boxplot, violinplot, swarmplot, barplot, countplot）以及迴歸圖（regplot, lmplot）。我們將展示如何利用 Seaborn 輕鬆探索變量之間的關係、數據的分布特徵以及組間的比較。 第七章 探索性數據分析（EDA）： 探索性數據分析是數據科學流程中的關鍵一步，旨在通過可視化和統計手段來理解數據的特性、發現模式、識彆異常值和檢驗假設。本章將綜閤運用前幾章學到的 NumPy、Pandas 和可視化工具，指導讀者如何係統地進行 EDA。我們將講解如何通過統計摘要（均值、中位數、標準差、四分位數）來瞭解數據的整體分布，如何使用直方圖、箱綫圖、散點圖等來可視化變量的分布和變量間的關係，以及如何識彆潛在的數據問題。 第三部分：統計建模與機器學習基礎 第八章 統計學基礎與推斷： 在進行數據分析和建模之前，對統計學基礎知識的理解至關重要。本章將迴顧描述性統計（均值、方差、標準差、中位數、百分位數）和推斷性統計的基本概念，包括概率分布（正態分布、二項分布、泊鬆分布）、假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、ANOVA）和置信區間。我們將結閤 Python 實現，展示如何計算這些統計量並進行簡單的假設檢驗，幫助讀者理解數據背後的統計意義。 第九章 綫性迴歸與模型評估： 綫性迴歸是應用最廣泛的監督學習算法之一。本章將深入講解綫性迴歸的原理，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。我們將使用 `scikit-learn` 庫來實現綫性迴歸模型，並學習如何對模型進行訓練和預測。同時，本章將詳細介紹模型評估的常用指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定係數（R²），以及如何通過殘差分析來診斷模型是否存在問題。 第十章 分類模型入門：邏輯迴歸與K近鄰： 本章將介紹兩種經典的分類算法：邏輯迴歸和K近鄰（KNN）。我們將詳細講解邏輯迴歸的原理，包括其如何將連續的輸齣映射到概率，以及如何使用 `scikit-learn` 實現邏輯迴歸模型。隨後，我們將介紹 KNN 算法的思想，包括距離度量和 K 值的選擇，並通過實例展示其應用。此外，本章還將介紹分類模型的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及混淆矩陣。 第十一章 模型選擇與過擬閤/欠擬閤： 在機器學習實踐中，選擇閤適的模型並避免過擬閤或欠擬閤是至關重要的。本章將深入探討這些概念。我們將講解什麼是過擬閤（模型在訓練集上錶現好，但在新數據上錶現差）和欠擬閤（模型在訓練集和新數據上錶現都差）。我們將介紹交叉驗證（Cross-validation）技術，如K摺交叉驗證，用於更可靠地評估模型性能。此外，還將介紹正則化（Regularization）技術（L1和L2正則化）來控製模型復雜度，以及特徵選擇（Feature Selection）和降維（Dimensionality Reduction）方法（如PCA）作為應對高維數據和過擬閤的策略。 第四部分：高級主題與實戰應用 第十二章 時間序列分析基礎： 時間序列數據在金融、經濟、氣象等領域有著廣泛的應用。本章將介紹時間序列數據的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性和隨機性。我們將學習如何使用 Pandas 處理時間序列數據，如日期索引、重采樣、滑動窗口計算。同時，我們將介紹一些基礎的時間序列模型，如移動平均模型（MA）、自迴歸模型（AR）和 ARIMA 模型，並使用 `statsmodels` 庫進行建模和預測。 第十三章 文本數據處理與分析： 隨著非結構化文本數據的爆炸式增長，文本數據的處理和分析變得越來越重要。本章將介紹文本數據的預處理技術，包括分詞（tokenization）、去除停用詞（stopwords）、詞乾提取（stemming）和詞形還原（lemmatization）。我們將學習如何使用 `NLTK` 或 `spaCy` 等庫進行這些操作。此外，還將介紹文本錶示方法，如詞袋模型（Bag-of-Words）和 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），並結閤簡單的文本分類任務進行演示。 第十四章 大數據處理初步： 隨著數據量的不斷增大，傳統的單機處理方式可能難以滿足需求。本章將簡要介紹大數據處理的基本概念，並以 Apache Spark 的 Python API (PySpark) 為例，展示如何使用分布式計算框架來處理大規模數據集。我們將涵蓋 PySpark 的 RDD（Resilient Distributed Dataset）和 DataFrame API，以及基本的 Spark SQL 操作。雖然這不是一本關於 Spark 的專著，但旨在為讀者提供一個初步的瞭解，為未來深入學習大數據技術打下基礎。 第十五章 實戰案例：從數據到洞察： 本章將通過幾個完整的實戰案例，整閤前麵所學的知識，展示如何將數據分析的整個流程應用於實際問題。我們將選取不同領域的數據集，例如： 案例一：用戶行為分析： 使用 Pandas 和可視化工具分析電商用戶的購物行為，找齣用戶偏好，優化推薦策略。 案例二：股票價格預測： 利用時間序列分析和迴歸模型，嘗試預測股票價格走勢，並評估模型的有效性。 案例三：情感分析： 對社交媒體評論進行情感分析，識彆正麵和負麵評論，為産品改進提供依據。 通過這些案例，讀者將能夠看到理論知識如何轉化為實際的解決方案，並理解數據分析在商業決策中的價值。 本書特色： 循序漸進，理論與實踐相結閤： 本書從 Python 基礎齣發，逐步深入到數據分析的各個環節，理論講解清晰易懂，並配以大量的代碼示例和實戰練習，幫助讀者鞏固知識。 內容全麵，覆蓋核心庫： 涵蓋瞭 Python 數據科學生態中最常用的核心庫，如 NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, statsmodels 等。 注重實戰，案例豐富： 結閤瞭多個貼近實際應用場景的案例，讓讀者能夠親身體驗數據分析的整個流程，從數據獲取到最終的洞察輸齣。 語言通俗易懂，適閤不同讀者： 無論是數據科學的初學者，還是希望提升 Python 數據分析能力的開發者，都能從本書中獲益。 代碼開源，方便學習： 本書的所有代碼示例均可在 GitHub 上找到，方便讀者下載、運行和修改。 閱讀本書，您將能夠構建紮實的數據分析技能，掌握從數據中提取價值的強大能力，為您的職業發展或學術研究奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我最近在工作中需要用到PyTorch進行計算機視覺相關的項目開發，經過一番比較，最終選擇瞭《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》。這本書給我的感覺是：它是一本真正“講透”瞭PyTorch在計算機視覺領域應用的書。它沒有羅列大量的API，而是通過一個個實際的應用場景，深入淺齣地講解PyTorch的核心概念和高級用法。我特彆喜歡它關於模型部署的章節，詳細介紹瞭如何將訓練好的PyTorch模型導齣為ONNX格式，以及如何在不同的平颱上進行推理。這對於我們這些需要將模型落地到實際産品的開發者來說，是非常寶貴的經驗。此外，書中還分享瞭很多作者在實際項目中遇到的問題和解決方案，這使得本書的內容更加貼近實際需求，非常有參考價值。雖然這本書的價格不算低，但考慮到它所帶來的價值，我認為是物超所值的。這本書讓我不僅掌握瞭PyTorch的使用技巧，更重要的是，它提升瞭我對整個計算機視覺開發流程的理解。

評分☆☆☆☆☆

最近我剛入手瞭這本《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》，迫不及待地想和大傢分享我的使用體驗。這本書的優點真的太多瞭，首先，它的內容非常貼閤當前計算機視覺的發展趨勢，緊跟學術前沿。比如，在介紹目標檢測時，它不僅涵蓋瞭經典的Faster R-CNN和YOLO係列，還詳細講解瞭Anchor-Free的方法，以及如何利用PyTorch實現端到端的檢測係統。其次，書中的代碼質量非常高，易於理解和修改。作者在提供代碼的同時，還附帶瞭詳細的注釋，讓我能夠清晰地知道每一部分代碼的作用。我嘗試著復現瞭一些書中的模型，發現訓練和調試過程都非常順暢，這得益於作者對PyTorch API的熟練運用和對模型細節的精準把握。另外，本書在講解理論知識時，也非常注重與實際應用的結閤，能夠幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。我個人認為，這本書非常適閤那些希望深入瞭解PyTorch在計算機視覺領域應用的開發者。

評分☆☆☆☆☆

這本《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》的排版設計真的讓我眼前一亮，不是那種死闆的教材風格，而是更偏嚮於一本技術手冊，非常適閤我這種需要快速查閱和實踐的開發者。封麵設計簡潔大氣，采用瞭我喜歡的深藍色調，非常有科技感，讓人一眼就能感受到這本書的專業性。翻開目錄，看到章節劃分清晰，從基礎概念到高級應用，循序漸進，而且很多例子都直接聯係到瞭計算機視覺的核心任務，比如圖像分類、目標檢測、語義分割等。我特彆喜歡它在每個章節開頭都提供瞭一個簡短的“學習目標”，這讓我能快速把握該章節的重點，節省瞭不少摸索的時間。書中的代碼示例也相當詳盡，不僅僅是貼上代碼，還附帶瞭詳細的解釋，甚至還標注瞭每一行代碼可能涉及到的PyTorch API，這一點對於新手來說簡直是福音。我嘗試著跟著書中的例子跑瞭一遍，效果非常好，代碼的可讀性和復用性都很高。總的來說，這本書在內容呈現和結構設計上都非常用心，能夠有效地幫助我鞏固PyTorch在計算機視覺領域的知識，並且快速上手實際項目。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我有點猶豫是否要購買這本《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》，主要是擔心市麵上PyTorch相關的書籍太多，內容很容易重復。然而，這本書的獨特視角和深入的講解徹底打消瞭我的顧慮。它並沒有停留在簡單的API介紹，而是深入剖析瞭PyTorch框架的底層原理，比如動態圖的構建機製、Tensor的運算方式，以及如何利用CUDA進行加速。這部分內容對於理解深度學習模型的訓練過程至關重要，很多其他書籍都會一帶而過，但這本書給瞭我醍醐灌頂的感覺。更讓我驚喜的是，書中對計算機視覺的講解不僅僅局限於模型本身，還涵蓋瞭數據預處理、模型評估、以及一些常見的優化技巧。我特彆喜歡它關於數據增強的章節，詳細介紹瞭各種增強方法的原理和實際應用，並且給齣瞭很多非常實用的代碼實現。通過這本書，我不僅學會瞭如何使用PyTorch構建和訓練模型，更重要的是，我開始理解瞭“為什麼”要這樣做，這對於我提升解決實際問題的能力非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在計算機視覺領域摸爬滾打多年的老兵，我總是對新的工具和技術保持高度的關注。《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》這本書，雖然名字聽起來很“新”，但它所包含的內容深度和廣度，絕對能滿足我這種老司機的需求。它沒有花哨的語言，而是用最直觀、最精準的技術語言來闡述PyTorch在計算機視覺領域的強大能力。我最看重的是它在實戰部分的選擇，都是當前計算機視覺領域最熱門、最核心的應用方嚮，比如Transformer在視覺領域的應用、輕量化模型的設計以及模型部署的常見問題。書中的案例分析非常透徹，不僅給齣瞭完整的代碼，還詳細解釋瞭每個模型的設計思路、損失函數的作用以及超參數的選擇依據。我尤其對書中關於如何優化模型性能和加速推理速度的章節印象深刻，很多在實際項目中遇到的瓶頸，都能在這裏找到解決方案的靈感。這本書不是那種讓你快速掌握幾個模型的“速成秘籍”，而是讓你真正理解PyTorch和計算機視覺技術的“內功心法”。