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《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

《大数据可视化编程和应用》从基础开始，全面介绍大数据可视化的底层原理和实现框架，并重点讲解一些常用的大数据可视化关键技术，包括Excel图表、TableauDesktop可视化组件、Web的可视化控件、Java可视化控件及Python数据可视化工具。《大数据可视化编程和应用》共分为8章，第1章着重介绍大数据的发展历程，以及在大数据发展背景下数据可视化的概念、可视化技术的使用及可视化的现实意义；第2

Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，用来编写服务器端程序。Node.js是新兴的开发工具，也是目前发展较快的开发工具之一。近几年来，随着Node.js的发展，越来越多的开发人员选择用它构建Web应用。本书较为系统地介绍了目前Node.js应用开发中涉及的基础知识和核心技术，并通过案例介绍了基于Express和Koa框架的项目开发。本书着重实际应用，案例及实

《Django+Vue.js商城项目实战》基于Django4.x和Vue3.x版本，以一个完整商城网站的开发流程为主线，介绍分别使用纯后端架构和前后端分离架构实现项目的全部技术细节。纯后端开发架构主要讲解Django的知识要点及每个功能模块的要点和实现方式，内容包括Django网站开发基础、项目需求与设计、路由规划与设计、商城数据模型的搭建与使用、数据业务视图、数据渲染与展示、商品信息模块、用户

随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将Python课程学习与数据科学应用有机结合，为数字化人才的培养助力。全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包

这是一本从点、线、面、体4个维度深度解读分布式系统性能优化方法的专业工具书，更是一套全栈性能优化解决方案。全书融合了5位长期（最长有近30年工作经验）从事软件开发及优化工作的一线专家的实践经验和深刻理解，不仅从理论层面深入解读了性能优化的本质，还从软件开发整体流程的角度构建性能优化体系和评估策略。本书共分为17章。第1~4章主要介绍作者对性能优化的理解以及性能优化体系及评测方法。第5~9章对网络、

本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，前两版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动，以真实的行业应用为依托，帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例，涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域，将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合，让读者在实践中快速地掌握针

《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLA

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