Python机器学习基础教程

《Scrapy网络爬虫开发实战》介绍如何学习和使用流行的Scrapy框架开发网络爬虫应用，主要内容使用Python开发网络爬虫，识别网页的编码，结构化信息的提取，Scrapy爬虫的示例使用，ScrapyPlaywright抓取动态JS网站，将抓取的数据保存到数据库，部署、调度和运行Scrapy爬虫等。《Scrapy网络爬虫开发实战》适合作为高等院校计算机、软件工程专业本科生、研究生的参考书目，也适

《Vue.js从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Vue.js进行程序开发需要掌握的各方面技术。全书分为4篇，共19章，内容包括初识Vue.js、ECMAScript6语法介绍、Vue实例与数据绑定、条件判断指令、v-for指令、计算属性和监听属性、元素样式绑定、事件处理、表单元素绑定、自定义指令、组件、组合API、过渡和动画效果、渲染函数、使用Vu

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下最新的基于Python3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。全书共分为4部分，分别如下。入门篇：包括对全书核心概念的指南性介绍，

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对

全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识，包括中间表示，重点介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识，此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成，其中对代码生成的每一步骤都有提及，着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM开发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集

本书分为三部分：第1部分介绍代码的整理（微型重构）；第二部分讨论如何将整理工作整合到开发工作流程中；第三部分深入探讨什么是软件设计、软件设计如何驱动软件开发和运营成本以及软件开发和运营成本又如何驱动软件设计、投资软件结构与不投资软件结构之间的权衡是什么、我们可以利用哪些经济和人文原则来决定是否以及如何改变软件结构。

本书采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇会采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能是本书创作的初衷。全书共分为6篇：第一篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3章和第4章），第三篇为强化篇（第5~7章），第四篇为进阶篇（第8章和第9章），第五篇为高阶篇（第10章和第11章），第六

本书综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括最基础的工具集的用例演示，也包括具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然语言处理项目的一般研发流程，并能研发自己的自然语言处理项目。本书共14章，分为工具集基础用例演示篇（第1~6章），详细讲解

本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解常用的算法知识，又融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计8章。第1章讲解STL，涉及双端队列、优先队列、位图、集合、映射和STL中的常用函数；第2章讲解实用的数据结构，涉及并查集、倍增、稀疏表、区间最值查询、最近公共祖先、树状数组和线段树；第3章讲解查找算法，涉及散列表、字符串模式匹配和字典树；第4章讲解平衡树，涉及树高与性能