利用Python进行数据分析（原书第2版）

Deep Learning with Python

Keras作者所写的书，很不错，既有深度学习的基础知识，又有实例，框架Keras

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python 深度学习 2017 英文版，作者是Nikhil Ketkar。适合初学者。

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深度学习的介绍，其中还包括了卷积网络和循环网络。是基于keras写的。

利用python进行数据分析 中文第二版-附件资源

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Deep_Learning_with_Python_Keras（优秀英文原版教材）.pdf

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Deep_Learning_with_Python_Keras PDF高清版

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

Python数据分析及可视化实操.pdf

这里整理了一些python数据分析的代码及操作过程，提供入门的学习兴趣

Python 学习笔记 第二版.pdf

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Francois Chollet-Deep Learning with Python

Francois Chollet MEAP began January 2017 Publication in January 2018 Deep learning is applicable to a widening range of artificial intelligence problems, such as image classification, speech recognition, text classification, question answering, text-to-speech, and optical character recognition. It is the technology behind photo tagging systems at Facebook and Google, self-driving cars, speech recognition systems on your smartphone, and much more.

Deep Learning with Python by François Chollet 2017

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Deep Learning With Python （中文尝鲜版）

深度学习：Python 教程 (Deep Learning With Python) Deep Learning With Python: Develop Deep Learning Models on Theano and TensorFlow Using Keras 使用 Keras、Python、Theano 和 TensorFlow 开发深度学习模型 原书网站： https://machinelearningmastery.com/deep-learning-with-python/ 作者：Jason Brownlee --------------------------------------

Deep Learning with Python -Francois Chollet（英文版）

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Deep Learning with Python 无水印原版pdf

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Deep Learning with Python-Francois Chollet

keras之父Francois Chollet的最新作品，deep learning最佳入门与进阶的指南

Django for beginners learn web development with Django 2.0

Django for beginners learn web development with Django 2.0 ,python 3.x 亚马逊转制,高清带书签 注意: 本书是英文版

[强烈推荐]Deep Learning with Python - A Hands-on Introduction

Deep Learning 入门推荐，由浅及深， 深入浅出 Contents： ■Chapter 1: Introduction to Deep Learning ............................................................. 1 ■■Chapter 2: Machine Learning Fundamentals ......................................................... 5 ■■Chapter 3: Feed Forward Neural Networks ......................................................... 15 ■■Chapter 4: Introduction to Theano ....................................................................... 33 ■■Chapter 5: Convolutional Neural Networks ......................................................... 61 ■■Chapter 6: Recurrent Neural Networks ............................................................... 77 ■■Chapter 7: Introduction to Keras ......................................................................... 95 ■■Chapter 8: Stochastic Gradient Descent ............................................................ 111 ■■Chapter 9: Automatic Differentiation ................................................................. 131 ■■Chapter 10: Introduction to GPUs ...................................................................... 147

Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction

Discover the practical aspects of implementing deep-learning solutions using the rich Python ecosystem. This book bridges the gap between the academic state-of-the-art and the industry state-of-the-practice by introducing you to deep learning frameworks such as Keras, Theano, and Caffe. The practicalities of these frameworks is often acquired by practitioners by reading source code, manuals, and posting questions on community forums, which tends to be a slow and a painful process. Deep Learning with Python allows you to ramp up to such practical know-how in a short period of time and focus more on the domain, models, and algorithms. This book briefly covers the mathematical prerequisites and fundamentals of deep learning, making this book a good starting point for software developers who want to get started in deep learning. A brief survey of deep learning architectures is also included. Deep Learning with Python also introduces you to key concepts of automatic differentiation and GPU computation which, while not central to deep learning, are critical when it comes to conducting large scale experiments. What You Will Learn Leverage deep learning frameworks in Python namely, Keras, Theano, and Caffe Gain the fundamentals of deep learning with mathematical prerequisites Discover the practical considerations of large scale experiments Take deep learning models to production Who This Book Is For Software developers who want to try out deep learning as a practical solution to a particular problem. Software developers in a data science team who want to take deep learning models developed by data scientists to production.

Deep_Learning_with_Python_2018.pdf

python 深度学习 Deep_Learning_with_Python_2018最新版本.pdf 有目录，排版佳

Deep Learning with Python Francois Chollet Keras

Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples

利用Python进行数据分析(第二版)1

前言第 2 版新内容本书第 1 版出版于 2012 年，彼时基于 Python 的开源数据分析库（例如 pandas）仍然是一个发展迅速的新事物。在本次更新、拓

利用Python进行数据分析 原书第2版_python_数据分析_

口碑比较好的数据分析参考书，Python编程、库，以及用于数据分析的工具。

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

大麦网抢票脚本【Python脚本】

Python脚本，使用Selenium 模拟浏览器操作。 在使用 Chrome 浏览器，用户可以使用鼠标滑动、按键点击以及键盘输入，作为信号输入设备向浏览器传达指令，浏览器收到指令后执行渲染。 这里提到的 Selenium WebDriver 是对浏览器提供的原生 API 进行封装，使用这套 API 可以操控浏览器的开启、关闭，打开网页，操作界面元素，控制 Cookie。简单说就是，可以通过写代码的方式来自动实现用户鼠标和键盘信号的输入。 由此实现模拟人为操作进行登录、验证、刷新网页以及点击购票等操作。

人脸识别系统OpenCV+dlib+python（含数据库）Pyqt5界面设计 项目源码 毕业设计

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV