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Python for Programmers: Incorporating Big Data and Artificial Intelligence...

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简介:
本书《Python for Programmers》旨在为程序员提供使用Python进行大数据与人工智能开发的专业指导,结合实际案例深入浅出地讲解技术原理和应用。 The professional programmer’s Deitel guide to Python with introductory artificial intelligence case studies is designed for programmers who already have experience in another high-level language. This book uses hands-on instruction to teach todays most compelling and leading-edge computing technologies through programming in Python, one of the worlds most popular and fastest-growing languages. By reading the Table of Contents diagram on the front cover and the Preface, you can learn more about this guide. The book includes over 500 real-world examples ranging from individual code snippets to 40 large scripts and full implementation case studies. You will use the interactive IPython interpreter with code in Jupyter Notebooks to quickly master the latest Python coding idioms. After covering Chapters 1 through 5 and a few key parts of Chapters 6 and 7, youll be able to handle significant portions of the hands-on introductory AI case studies presented in Chapters 11 through 16. These chapters contain powerful contemporary examples such as natural language processing, data mining Twitter for sentiment analysis, cognitive computing with IBM Watson™, supervised machine learning using classification and regression techniques, unsupervised machine learning with clustering methods, computer vision through deep learning and convolutional neural networks, deep learning with recurrent neural networks, big data technologies like Hadoop and Spark™ along with NoSQL databases, the Internet of Things (IoT), and more. Throughout these chapters, you will work directly or indirectly with various cloud-based services including Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft Azure, OpenMapQuest, PubNub among others.

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客服
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  • Python for Programmers: Incorporating Big Data and Artificial Intelligence...
    优质
    本书《Python for Programmers》旨在为程序员提供使用Python进行大数据与人工智能开发的专业指导,结合实际案例深入浅出地讲解技术原理和应用。 The professional programmer’s Deitel guide to Python with introductory artificial intelligence case studies is designed for programmers who already have experience in another high-level language. This book uses hands-on instruction to teach todays most compelling and leading-edge computing technologies through programming in Python, one of the worlds most popular and fastest-growing languages. By reading the Table of Contents diagram on the front cover and the Preface, you can learn more about this guide. The book includes over 500 real-world examples ranging from individual code snippets to 40 large scripts and full implementation case studies. You will use the interactive IPython interpreter with code in Jupyter Notebooks to quickly master the latest Python coding idioms. After covering Chapters 1 through 5 and a few key parts of Chapters 6 and 7, youll be able to handle significant portions of the hands-on introductory AI case studies presented in Chapters 11 through 16. These chapters contain powerful contemporary examples such as natural language processing, data mining Twitter for sentiment analysis, cognitive computing with IBM Watson™, supervised machine learning using classification and regression techniques, unsupervised machine learning with clustering methods, computer vision through deep learning and convolutional neural networks, deep learning with recurrent neural networks, big data technologies like Hadoop and Spark™ along with NoSQL databases, the Internet of Things (IoT), and more. Throughout these chapters, you will work directly or indirectly with various cloud-based services including Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft Azure, OpenMapQuest, PubNub among others.
  • Solutions for Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition)
    优质
    《人工智能:现代方法(第3版)》是一本全面介绍人工智能理论与实践的经典教材,涵盖机器学习、知识表示和自然语言处理等核心领域。 Artificial Intelligence A Modern Approach 3rd ed Solutions课后答案的文字版,非扫描版。
  • Solution Manual for Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd Edition)
    优质
    本书是《人工智能:现代方法(第二版)》一书的配套解答手册,提供了书中练习题和问题的详细解答。 《人工智能:现代方法》(第2版)解决方案手册的作者是S. Russell和P. Norvig,该书为英文版本。
  • A Modern Approach to Artificial Intelligence
    优质
    《A Modern Approach to Artificial Intelligence》是一本全面介绍人工智能理论与实践的经典教材,引领读者探索智能系统设计的新途径。 这部备受期待的畅销书修订版为现代人工智能应用提供了最全面、最先进的理论与实践介绍。书中涵盖的内容包括:智能代理、搜索问题解决方法、启发式搜索技术、游戏策略制定、逻辑推理能力构建的第一阶逻辑知识库建立,以及一阶逻辑中的推断和系统化演绎;实用规划技巧的讲解,如计划执行及行动决策过程等;不确定性处理与概率性推理系统的应用,从简单到复杂的决策制定流程分析;基于观察的学习方法论介绍,并深入探讨神经网络学习机制、强化学习技术及其在知识获取方面的贡献。此外还涉及多智能体间的沟通交流策略以及感知和机器人学的实际运用案例。 本书面向计算机专业人士、语言学家及认知科学家等对人工智能感兴趣的读者群体,为他们提供了一个深入了解并掌握这一领域最新进展的宝贵资源。
  • Math and Physics for Game Programmers: Beginning Level
    优质
    本书为游戏程序员设计,介绍数学和物理基础知识,帮助读者掌握开发游戏所需的核心技能。适合初学者阅读。 《游戏程序员的数学与物理基础》是一本专为游戏开发人员设计的教材,它深入浅出地介绍了在游戏编程中不可或缺的数学和物理知识。无论是2D还是3D游戏,数学和物理都是核心技能,帮助开发者创建真实、动态且引人入胜的游戏体验。 首先,我们要理解数学在游戏中的应用。数学基础主要涵盖线性代数、几何、三角学和向量运算。其中,线性代数是处理3D空间中物体变换的基础,包括矩阵乘法、逆矩阵和行列式等概念;几何则涉及点、线、面的关系以及碰撞检测;而三角学在游戏图形学中的应用广泛,如计算角度、距离和旋转;向量运算用于表示方向和速度,并进行移动、旋转和加速度的计算。 接下来是物理学知识。物体运动、碰撞、重力及摩擦力等现象在游戏中都需要遵循现实世界的物理规则。牛顿三大定律构成了基础理论,理解和运用这些法则可以实现真实感强的物理模拟效果;刚体动力学用于处理物体的速度、加速度以及角速度等问题;同时,准确地进行碰撞检测和响应是保证游戏逻辑正确性的关键步骤。 此外,《游戏程序员的数学与Physics基础》还涵盖了一些高级话题。例如,四元数可以用来解决旋转中的万向锁问题;贝塞尔曲线和样条可用于生成平滑路径;光线投射及阴影算法则能提升视觉效果的真实度;物理引擎如Box2D和PhysX提供了预封装的物理模拟功能,使开发者能够更专注于游戏设计。 在实际开发过程中,数学与物理学知识的应用非常广泛。例如:利用向量进行角色移动控制、通过矩阵操作物体旋转或缩放、使用物理引擎来模拟真实弹道轨迹等;同时,空间分割结构(如四叉树或Octree)也能帮助提高碰撞检测效率。 总之,《游戏程序员的数学与Physics基础》这本书将为读者建立坚实的数学和物理理论框架,并指导他们掌握实际应用技巧。对于初学者来说是一本极佳的学习材料;而对于有经验的游戏开发者而言,它亦是巩固知识、提升技能水平的重要参考资料。
  • Modern Approaches to Artificial Intelligence (3rd Edition)
    优质
    本书为《现代人工智能方法》第三版,全面介绍了当前人工智能领域的最新理论和技术进展,适合研究者和学生深入学习。 《人工智能:现代方法》(第3版)提供了最全面、最新的关于人工智能理论与实践的介绍。作为该领域的佼佼者,这本书非常适合用于一到两学期的人工智能本科或研究生课程教学。 本书的主要作者之一Peter Norvig博士和Pearson出版社的Sebastian Thrun教授在斯坦福大学开设了一门免费在线人工智能课程。据《纽约时报》报道,这门课是“斯坦福计算机科学系为了将技术知识与技能扩展到整个世界而实验性地提供的三门课程之一”。另外两门课程中的一门是由Pearson出版社的Jennifer Widom博士教授的数据库软件入门课程。
  • Medical Big Data and the Internet of Medical Things
    优质
    《Medical Big Data and the Internet of Medical Things》探讨了医疗大数据和医疗物联网在现代医疗服务中的应用,分析它们如何共同推动精准医学的发展、改善患者护理及优化医院管理。 《医疗大数据与医疗物联网:进展、挑战及应用》 ISBN-10 书号: 1138492477 ISBN-13 书号: 9781138492479 版本: 第一版 出版日期: 2018年10月6日 页数: 共计356页 本书特点: - 探讨了医疗大数据和物联网在实时环境中的各种应用。 - 高lights 医疗数据分类中机器学习技术的最新创新、设计和发展。 - 提供了解决当前医疗大数据及物联网挑战所需的背景知识与解决方案。 - 介绍了用于医学数据分析中计算密集型任务优化的技术和编程模型。 - 讨论了基于IoT远程健康监控系统的互动性,优势,局限性以及未来展望。 - 分析了Web of Medical Things (WoMT) 的数据隐私及安全加密方法。 - 提供了几项案例研究,包括下一代医疗椅、电子鼻与药丸相机等。 目录: 1. 医疗应用中的大数据挖掘方法 2. 使用大数据和软计算的健康护理技术 3. 可植入电子产品:生物界面,设备和传感器集成 4. 设计基于Web的生物医学信号分析软件架构所面临的挑战 5. 利用相邻极端混合邻居过采样技术(AEMNOST)处理医疗不平衡的大数据集以改进分类效果 6. 基于模糊粗糙理论去除错误分类实例的大数据分析框架 7. 用于物联网数据处理的Fuzzy C-Mean 和基于密度的空间聚类方法 8. 并行数据挖掘技术在乳腺癌预测中的应用 9. 分析医疗大数据的MapReduce 方法论 10. 医疗保健中的IoT和机器人技术 11. 远程健康护理视角下的互联网医疗事物(IoMT) 12. Web of Medical Things(WoMT) 中经典加密与量子加密比较分析
  • International Health and Population Metrics Analysis Using Big Data...
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    本研究聚焦国际健康与人口统计分析,利用大数据技术深入探究全球卫生趋势及人口动态变化,为政策制定提供科学依据。 在大数据分析领域,“Big-Data-Analysis-on-International-Health-and-Population-Metrics”这一标题揭示了项目的核心目标:运用先进的数据技术对全球健康与人口统计数据进行深入挖掘和解析,旨在为政策制定者及科研人员提供有力的数据支持。 该项目可能需要处理海量的多国人口统计资料、卫生状况及相关疾病发生率等关键信息。通过这些分析工作,可以有效识别出国际上的健康趋势,并据此做出更加明智的战略决策。 项目中所提及的主要工具包括Hadoop、Hive和Spark: 1. **Hadoop**:作为开源框架,它专为大规模数据的分布式存储与处理而设计。其核心组件是HDFS(即Hadoop分布式文件系统)以及MapReduce模型。前者确保了高容错性和扩展性,使大量数据能够被分散至多台服务器上;后者则是一种用于执行大规模并行计算的数据处理方式。 2. **Hive**:这是一种基于Hadoop的仓库工具,允许用户将结构化文本段落件映射为数据库表,并提供SQL查询功能来进行复杂的数据操作。对于非实时分析场景而言,它是一个非常有效的选择,因为它支持复杂的查询语句转换成一系列MapReduce任务执行于Hadoop集群上。 3. **Spark**:相比传统的Hadoop MapReduce框架,Apache Spark提供了更快、更灵活的计算平台,并且能够进行内存内处理以加速数据操作。Spark不仅适用于批处理作业,还兼容交互式查询(如通过Spark SQL)、实时流分析以及机器学习任务等多样化场景。 标签“HTML”表明了最终报告或数据分析结果将以网页形式展示出来,通常包括使用HTML、CSS和JavaScript构建的用户界面来直观呈现研究发现。 文件名列表中的Big-Data-Analysis-on-International-Health-and-Population-Metrics-main很可能是项目主目录的名字,在这里可以找到所有与该项目相关的代码段落、配置文档以及处理后的数据集等资源。开发人员通常会在这样的环境中完成从原始数据预处理到最终结果验证的全过程。 总而言之,这个案例展示了大数据分析的实际应用流程:通过获取和清洗国际健康及人口统计数据,并借助Hadoop、Hive和Spark进行高效的数据挖掘与解读工作;最后以HTML技术展示出有价值的洞察。这不仅有助于理解全球范围内的卫生状况变化趋势,还能为解决相关问题提供科学依据。