【赠书】王老湿又要送几本新鲜的Python/爬虫/深度学习系书籍啦

王老湿联合多位大咖,赠送40本技术书籍,涵盖Python、爬虫、深度学习等领域,抽奖方式简单,只需关注公众号并回复关键词即可参与,中奖者需及时提供地址。

书山有路勤为劲,学海无涯苦作舟!提升自己的方式有很多种,读书是成本最低且效果非常好到一种。这次王老湿联系了几个大佬一起给各位送书,都是非常高质量并且新出没多久的一些技术书籍,覆盖了Python/爬虫/深度学习等方面,一共 40 本,还包邮哦!



>>>书怎么送<<<

很简单,关注下面的公众号,并在后台回复「抽奖」,弹出小程序后点击参与。全部参与,中奖概率变 10 倍。

开奖时间是10月21号20:00,一定要留意微信消息,如果你中奖了就尽快微信联系我,告诉我想要的书和快递信息。开奖后一天之内没有联系我的话,视为放弃资格。

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>>>本次送书的公众号<<<

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机器学习与自然语言处理』送4本


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深度学习这件小事』送4本


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Hack』送4本


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Python与人工智能』送4本


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Python专栏』送4本

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简说Python』送4本


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Python爬虫与人工智能社区』送4本


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智能算法之路』送4本


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机器学习算法那些事』送4本


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赠送如下精选书籍,感谢出版社小姐姐友情赞助?

>>>书籍介绍<<<
本书以Python语言构建了程序设计基础课程的教学体系。本书在对程序设计核心方法的探讨上较其他Python书籍更为全面和深入。通过对本书内容的学习,读者将全面地掌握用Python进行程序设计的基本能力。

《从零开始学Scrapy网络爬虫》从零开始,循序渐进地介绍了目前流行的网络爬虫框架Scrapy。即使你没有任何编程基础,阅读《从零开始学Scrapy网络爬虫》也不会有压力,因为书中有针对性地介绍了Python编程技术。另外,《从零开始学Scrapy网络爬虫》在讲解过程中以案例为导向,通过对案例的不断迭代、优化,让读者加深对知识的理解,并通过14个项目案例,提高读者解决实际问题的能力。 

本书通过理论与项目实践相结合的方式引领读者进入人工智能技术的大门。书中首先从人工智能技术的数学基础讲起,然后重点剖析神经网络的运行流程,*后以大量的实际项目编码实践方式帮助读者扎实地掌握人工智能开发所需要的基本理论知识和核心开发技术。

本书从Flask框架的基础知识讲起,逐步深入到使用Flask进行Web应用开发实战。其中,重点介绍了使用Flask SQLAlchemy进行服务端开发,以及使用Jinja 2模板引擎和Bootstrap进行前端页面开发的方法,不但可以让读者系统地学习用Python框架开发Web应用的相关知识,而且还能对Web开发中基于角色访问权限控制的方法等相关知识有更为深入的理解。本书提供了大量的实战案例引导读者由浅入深地学习Flask Web应用开发,可以让读者的开发水平有质的提升。

为了帮助大家成为一名Django全栈开发领域的大神级程序员,本书讲解了12个实战项目案例的典型开发模块,便于让大家可以从项目需求分析、产品设计、业务模涵盖的内容包括从微博聊起多端应用;用django-rest-framework实现豆瓣API应用;用Django设计大型电商的类别表;用Django实现百度开发者认证业务模型;Token登录模块开发;实现优酷、爱奇艺会员VIP模式;违禁词自审查功能模块开发;吾爱破解论坛反爬虫机制分析;跨域问题的解决办法;用Django实现支付功能模块;通过Redis缓存功能解决亿万级别的订单涌进;前后端分离项目从上线部署到云服务器。本书适合Django自学者和有一定基础的Django开发者阅读,还适合其他领域有Python基础而想转型到Django开发的人员阅读。

本书是一本教初学者学习如何爬取网络数据和信息的入门读物。书中不仅有Python的相关内容,而且还有数据处理和数据挖掘等方面的内容。本书内容非常实用,讲解时穿插了22个爬虫实战案例,可以大大提高读者的实际动手能力。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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