C#典型模块与项目实战大全

本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用，内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。

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，

Docker是目前流行的容器平台。作为开发、发布和运行应用程序的开放平台，Docker为快速发布、测试和部署应用程序提供了一整套技术和方法。《Docker与Kubernetes容器虚拟化技术与应用》主要围绕容器生态体系中的核心组件Docker和Kubernetes展开，介绍了容器的组成及相关概念、容器系统架构和运行原理，重点剖析了Docker和Kubernetes两大工具的核心概念、组成和工作原理

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

《Python从入门到精通（第3版）》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Python进行程序开发应该掌握的各方面技术。全书共分27章，包括初识Python、Python语言基础、运算符与表达式、流程控制语句、列表和元组、字典和集合、字符串、Python中使用正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块、文件及目录操作、操作数据库、使用进程和线程、网络编程、异常处理及程

本书为UiPath的入门工具书。第1～3章介绍RPA与UiPath的基础知识；第4～5章依次介绍流程自动化基础知识与流程搭建的方法论，建议没有相关技术背景的读者详细阅读；第6～8章是UiPath流程开发的关键章，建议读者通读并跟练，便于加深记忆，熟练掌握相关知识，其中的关键知识可以根据章节索引，在实际开发时按需查阅；第9～10章介绍更深层次的云UiPathOrchestrator和机器人企业框架

运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱，甚至可能会扼杀项目，危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改进这种情况的方法感兴趣的人，作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行，并融合亲身经历，用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验，教大家如何改进系统。他不仅教读者性能优化方面的技能，还引导读者使用新的思维方式，更稳

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

《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