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PacktPublishing程序员专业书籍推荐
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2023-10-29 08:59:31
以往我们总盯着畅销书，经典书，新书，今天给大家介绍PacktPublishing的程序员专业书籍。这一套封面的程序员书你读过哪一本？
本书介绍如何用流行的Python图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。
本书分为3个部分：第1部分是深度学习基础，介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构；第2部分是迁移学习精要，介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力；第3部分是迁移学习案例研究，介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。
本书通过Python语言讲解无监督学习，全书内容包括10章，前面9章由浅入深地讲解了无监督学习的基础知识、聚类的基础知识、高级聚类、层次聚类、软聚类和高斯混合模型、异常检测、降维和分量分析、无监督神经网络模型、生成式对抗网络和自组织映射，第10章以问题解答的形式对前面9章涉及的问题给出了解决方案。
本书将探讨Python中鲜为人知甚至让人有所误解的与标准库实现相关的内容，并提供对模块实际工作方式的理解。本书展示了集合和数学模块的正确实现，以及数字（如小数和分数）的相关内容，这将有助于读者拓展视野。在详细了解内部特殊方法之前，读者将了解装饰器、上下文管理器、协同程序和生成器函数等。本书探讨了CPython解释器，包括可以改变环境功能的命令选项，以及改进普通Python体验的可选交互式Shell。读者将浏览PyPy项目，在那里可以接触到几种新的方法来提高应用程序的速度和并发性。本书同样回顾了几种Python增强方案，以了解Python未来的发展趋势。最后，本书提供了编写Python代码文档的不同方法。
本书介绍了如何通过Python来自动完成服务器的配置与管理，自动完成系统的管理任务（如用户管理、数据库管理和进程管理），以及完成这些工作所需的模块、库和工具。此外，本书还讲述了如何使用Python脚本自动执行测试，如何通过Python在云基础设施和虚拟机上自动执行任务，如何使用基于Python的安全工具自动完成与安全相关的任务。
本书向读者介绍了Vim的奇妙世界，其中包含了许多Python代码示例和一些面向工程的工具。本书强烈建议读者将Vim作为主要集成开发环境（IDE），以便将本书中的经验推广应用到任意编程语言。本书适用于初级、中级和高级程序员。本书将介绍如何高效地将Vim应用于日常工作流程的方方面面。
本书将使用Bash（BourneAgainShell）编写各种shell脚本，涉及简单的示例和复杂趁手的实用工具或程序。本书并不是专门为macOS或Windows操作系统所写的，尽管移植到这些操作系统也并非不可能。
本书的目的是通过完成一系列项目，帮助读者掌握在项目中使用Python脚本的方法。本书将侧重点完全放在了Ubuntu环境下的Bash用法，前者是一种很常见的Linux发行版，但是书中的脚本应该可以相对轻松地移植到其他发行版。学完本书，读者将能够使用Python功能构建强大的工具以解决具有挑战性的实际任务。
本书对大数据与人工智能有一个综述性的介绍，包括大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。。2.同时也提供了多个不同场景中的用例，帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。本书作者AnandDeshpande和ManishKumar分别是DatameticaSolutions的大数据交付总监和高级技术架构师，他们在数据生态系统技术和数据管理方面拥有丰富的经验。
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