学习人工智能概论时,推荐看看<人工智能:一种现代的方法(第3版)>,最权威.最经典的人工智能教材,已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材. 全面性以及结构的安排还是不错的,值得推荐,相信每个人都能从中获得自己觉得收获,而对于已经有基础的人来说或许会更有帮助. <人工智能:一种现代的方法(第3版)>分为七大部分:第1部分"人工智能",第II部分"问题求解",第III部分"知识.推理与规划",第IV部分"…

学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作,学习用Python内置的数据结构来处理数据: 掌握Python的代码结构和函数的用法:使用模块和包编写大规模Python程序:深入理解对象.类和其他面向对象特性 学习使用普通文件.关系数据库和NoSQL数据库来存储数据:使用Python构建Web客户端.服务器.API和服务:管理系统任务,比如程序.进程和线程:理解并发和网络编程的基础知识: 学习参考: <Python语言及其应用>高清中文PDF,410页,带目录和书签,能够复制:高清英文PDF,4…

理解与计算机视觉相关的算法.模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念,有助于开发现实世界中的各种应用程序(比如:安全和监视领域的工具). OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,可以用于各种图像和视频处理操作,通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如:人脸识别或目标跟踪等).<OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现(第2版)>将从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅.计算机视觉是一个快速发展的学科,在现实生活中,它的应用增长…

python基础教程ed3: 基础知识 列表和元组 字符串 字典 流程控制 抽象(参数 作用域 递归) 异常 魔术方法/特性/迭代器 模块/标准库 文件 GUI DB 网络编程 测试 扩展python/程序打包/趣味编程 10个项目. 结构安排还是比较明显的.先是基础知识和python的基本数据类型和语言特性介绍,然后是面向对象的编程.之后介绍python的标准库以及相关主题的编程(比如数据库.文件IO.GUI.网络编程),最后是以10个项目来总结对前面知识的综合运用.应该说这个内容编排和传统的…

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一. 推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南<精通Python自然语言处理>,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目.全书共10章,分别涉及字符串操作.统计语言建模.形态学.词性标注.语法解析.语义分析.情感分析.信息检索.语篇分析和NLP系统评估等主题. 学习参考: <精通Python自然语言处理>中文PDF,225页,带目录和书签,彩色配图,文字能够复制:英文PDF,238页,…

用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计.而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域. 在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题.在这些问题的解决过程中,还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论,建模误差和数值误差怎么取舍,怎样为具体问题建立数学模型,如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数),再一步一步的优化或者验证模型的有效性…

学习mysql数据库时推荐看看mysql 领域的经典之作<高性能mysql(第3版)>,共分为16 章和6 个附录,内容涵盖mysql 架构和历史,基准测试和性能剖析,数据库软硬件性能优化,复制.备份和恢复,高可用与高可扩展性,以及云端的mysql 和mysql相关工具等方面的内容.每一章都是相对独立的主题,可以有选择性地单独阅读. <高性能mysql(第3版)>不但适合数据库管理员阅读,也适合开发人员参考学习.不管是数据库新手还是专家,相信都能有所收获. 学习参考: <高性…

点击此处下载提取码:7cvm <Python语言及其应用>介绍Python 语言的基础知识及其在各个领域的具体应用,基于新版本3.x.书中首先介绍了Python 语言的一些基本知识,然后介绍了在商业.科研以及艺术领域使用Python 开发各种应用的实例.文字简洁明了,案例丰富实用,是一本难得的Python 入门手册. 本书会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试.调试.代码复用的实践以及其他开发技巧.同时还会告诉你如何在商业.科学和艺术领域使用Python,并教会你使用多种Python工…

数据科学是一个蓬勃发展.前途无限的行业,有人将数据科学家称为"21世纪头号性感职业".本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识--数学和统计学.作者选择了功能强大.简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好.简洁易读的实现范例. 学习后可以: 学到一堂Python速成课: 学习线性代数.统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的: 掌握如何收集.探索.清理.转换和操作数据: 深入理解…

生物信息学经典资料,解决生物学问题,通过"编程技法"的形式,涵盖尽可能多的组织.分析.表现结果的策略.在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目,适合教学和自学.由六部分组成:Python语言基本介绍,语言所有成分介绍,高级编程,数据可视化,生物信息通用包Biopython,最后给出20个"编程秘笈",范围涵盖了从二级结构预测.多序列比对到蛋白质三维结构的广泛话题.附录包括了大量的生物信息常用资源的信息. 学习参考: <Python生物信息学数据管理>中…