【包邮】深度学习之PyTorch实战计算机视觉 PyTorch框架架构开发教程书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐进民 著

图书标签:

• 深度学习
• PyTorch
• 计算机视觉
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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341441

商品编码：28409433303

【机器学习与数据科学系列】 《Python数据分析与科学计算实战》 内容简介： 本书是一本面向广大 Python 数据科学爱好者、初学者以及从业者的综合性实战指南，旨在帮助读者掌握使用 Python 进行数据分析、科学计算以及数据可视化的核心技能。全书围绕着实际应用场景，从基础的 Python 语言特性入手，逐步深入到 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等核心库的运用，并结合实际案例，讲解如何进行数据获取、清洗、处理、分析、建模及可视化，最终实现从原始数据到有价值洞察的转变。 第一部分：Python基础与数据处理 第一章 Python语言基础与数据类型： 本章将从零开始，系统回顾 Python 的基本语法，包括变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典、集合）、运算符、流程控制语句（if-elif-else、for、while）、函数定义与调用。特别地，我们将强调 Python 在数据科学领域常用的数据结构，如列表和字典，并介绍列表推导式等高效的构造方式。目标是让完全没有 Python 基础的读者也能快速上手，为后续的数据处理打下坚实的基础。 第二章 NumPy：数值计算的基石： NumPy 是 Python 科学计算的基石，本书将深入讲解 NumPy 的核心概念，包括 ndarray（多维数组）的创建、索引、切片、重塑，以及各种数学运算、统计函数、线性代数运算、随机数生成等。我们将通过丰富的示例，展示 NumPy 在处理大规模数值数据时的效率优势，例如数组的向量化操作如何显著提升计算速度，以及如何利用 NumPy 的广播机制简化代码。 第三章 Pandas：数据处理与分析的瑞士军刀： Pandas 是 Python 数据分析的核心库，本书将全面介绍 Pandas 的两大核心数据结构：Series（一维带标签数组）和 DataFrame（二维表格型数据结构）。读者将学习如何创建、读取（CSV、Excel、SQL数据库等）、写入数据，如何进行数据选择、过滤、排序、分组、聚合，如何处理缺失值（填充、删除）、重复值，以及如何进行数据合并（merge）、连接（join）和变形（pivot/melt）。我们将通过实际数据集，演示 Pandas 在数据清洗和预处理中的强大能力，为后续的建模和分析提供高质量的数据。 第四章 数据清洗与预处理进阶： 在本章，我们将进一步探讨数据清洗和预处理中的高级技巧。这包括正则表达式在文本数据处理中的应用，字符串的各种操作（分割、替换、查找），日期和时间数据的处理（解析、转换、计算时间差），以及如何识别和处理异常值。此外，我们还将讨论数据类型转换、数据合并策略（内连接、左连接、右连接、全连接）以及多表联合分析的方法。 第二部分：数据可视化与探索性分析 第五章 Matplotlib：基础绘图库： Matplotlib 是 Python 中最基础、最灵活的绘图库。本章将带领读者掌握 Matplotlib 的基本用法，包括创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。我们将学习如何自定义图形的各个元素，如标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记点，以及如何调整图形的大小、分辨率。通过实践，读者将能够绘制出清晰、美观且信息丰富的图表。 第六章 Seaborn：统计数据可视化： Seaborn 是基于 Matplotlib 构建的高级统计数据可视化库，能够帮助我们更轻松地绘制出更具吸引力且信息量更大的统计图表。本章将重点介绍 Seaborn 的强大功能，包括各种分布图（distplot, histplot, kdeplot）、关系图（scatterplot, lineplot, relplot）、分类图（boxplot, violinplot, swarmplot, barplot, countplot）以及回归图（regplot, lmplot）。我们将展示如何利用 Seaborn 轻松探索变量之间的关系、数据的分布特征以及组间的比较。 第七章 探索性数据分析（EDA）： 探索性数据分析是数据科学流程中的关键一步，旨在通过可视化和统计手段来理解数据的特性、发现模式、识别异常值和检验假设。本章将综合运用前几章学到的 NumPy、Pandas 和可视化工具，指导读者如何系统地进行 EDA。我们将讲解如何通过统计摘要（均值、中位数、标准差、四分位数）来了解数据的整体分布，如何使用直方图、箱线图、散点图等来可视化变量的分布和变量间的关系，以及如何识别潜在的数据问题。 第三部分：统计建模与机器学习基础 第八章 统计学基础与推断： 在进行数据分析和建模之前，对统计学基础知识的理解至关重要。本章将回顾描述性统计（均值、方差、标准差、中位数、百分位数）和推断性统计的基本概念，包括概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布）、假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA）和置信区间。我们将结合 Python 实现，展示如何计算这些统计量并进行简单的假设检验，帮助读者理解数据背后的统计意义。 第九章 线性回归与模型评估： 线性回归是应用最广泛的监督学习算法之一。本章将深入讲解线性回归的原理，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将使用 `scikit-learn` 库来实现线性回归模型，并学习如何对模型进行训练和预测。同时，本章将详细介绍模型评估的常用指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），以及如何通过残差分析来诊断模型是否存在问题。 第十章 分类模型入门：逻辑回归与K近邻： 本章将介绍两种经典的分类算法：逻辑回归和K近邻（KNN）。我们将详细讲解逻辑回归的原理，包括其如何将连续的输出映射到概率，以及如何使用 `scikit-learn` 实现逻辑回归模型。随后，我们将介绍 KNN 算法的思想，包括距离度量和 K 值的选择，并通过实例展示其应用。此外，本章还将介绍分类模型的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及混淆矩阵。 第十一章 模型选择与过拟合/欠拟合： 在机器学习实践中，选择合适的模型并避免过拟合或欠拟合是至关重要的。本章将深入探讨这些概念。我们将讲解什么是过拟合（模型在训练集上表现好，但在新数据上表现差）和欠拟合（模型在训练集和新数据上表现都差）。我们将介绍交叉验证（Cross-validation）技术，如K折交叉验证，用于更可靠地评估模型性能。此外，还将介绍正则化（Regularization）技术（L1和L2正则化）来控制模型复杂度，以及特征选择（Feature Selection）和降维（Dimensionality Reduction）方法（如PCA）作为应对高维数据和过拟合的策略。 第四部分：高级主题与实战应用 第十二章 时间序列分析基础： 时间序列数据在金融、经济、气象等领域有着广泛的应用。本章将介绍时间序列数据的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机性。我们将学习如何使用 Pandas 处理时间序列数据，如日期索引、重采样、滑动窗口计算。同时，我们将介绍一些基础的时间序列模型，如移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）和 ARIMA 模型，并使用 `statsmodels` 库进行建模和预测。 第十三章 文本数据处理与分析： 随着非结构化文本数据的爆炸式增长，文本数据的处理和分析变得越来越重要。本章将介绍文本数据的预处理技术，包括分词（tokenization）、去除停用词（stopwords）、词干提取（stemming）和词形还原（lemmatization）。我们将学习如何使用 `NLTK` 或 `spaCy` 等库进行这些操作。此外，还将介绍文本表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）和 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），并结合简单的文本分类任务进行演示。 第十四章 大数据处理初步： 随着数据量的不断增大，传统的单机处理方式可能难以满足需求。本章将简要介绍大数据处理的基本概念，并以 Apache Spark 的 Python API (PySpark) 为例，展示如何使用分布式计算框架来处理大规模数据集。我们将涵盖 PySpark 的 RDD（Resilient Distributed Dataset）和 DataFrame API，以及基本的 Spark SQL 操作。虽然这不是一本关于 Spark 的专著，但旨在为读者提供一个初步的了解，为未来深入学习大数据技术打下基础。 第十五章 实战案例：从数据到洞察： 本章将通过几个完整的实战案例，整合前面所学的知识，展示如何将数据分析的整个流程应用于实际问题。我们将选取不同领域的数据集，例如： 案例一：用户行为分析： 使用 Pandas 和可视化工具分析电商用户的购物行为，找出用户偏好，优化推荐策略。 案例二：股票价格预测： 利用时间序列分析和回归模型，尝试预测股票价格走势，并评估模型的有效性。 案例三：情感分析： 对社交媒体评论进行情感分析，识别正面和负面评论，为产品改进提供依据。 通过这些案例，读者将能够看到理论知识如何转化为实际的解决方案，并理解数据分析在商业决策中的价值。 本书特色： 循序渐进，理论与实践相结合： 本书从 Python 基础出发，逐步深入到数据分析的各个环节，理论讲解清晰易懂，并配以大量的代码示例和实战练习，帮助读者巩固知识。 内容全面，覆盖核心库： 涵盖了 Python 数据科学生态中最常用的核心库，如 NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, statsmodels 等。 注重实战，案例丰富： 结合了多个贴近实际应用场景的案例，让读者能够亲身体验数据分析的整个流程，从数据获取到最终的洞察输出。 语言通俗易懂，适合不同读者： 无论是数据科学的初学者，还是希望提升 Python 数据分析能力的开发者，都能从本书中获益。 代码开源，方便学习： 本书的所有代码示例均可在 GitHub 上找到，方便读者下载、运行和修改。 阅读本书，您将能够构建扎实的数据分析技能，掌握从数据中提取价值的强大能力，为您的职业发展或学术研究奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

最近我刚入手了这本《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》，迫不及待地想和大家分享我的使用体验。这本书的优点真的太多了，首先，它的内容非常贴合当前计算机视觉的发展趋势，紧跟学术前沿。比如，在介绍目标检测时，它不仅涵盖了经典的Faster R-CNN和YOLO系列，还详细讲解了Anchor-Free的方法，以及如何利用PyTorch实现端到端的检测系统。其次，书中的代码质量非常高，易于理解和修改。作者在提供代码的同时，还附带了详细的注释，让我能够清晰地知道每一部分代码的作用。我尝试着复现了一些书中的模型，发现训练和调试过程都非常顺畅，这得益于作者对PyTorch API的熟练运用和对模型细节的精准把握。另外，本书在讲解理论知识时，也非常注重与实际应用的结合，能够帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。我个人认为，这本书非常适合那些希望深入了解PyTorch在计算机视觉领域应用的开发者。

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作中需要用到PyTorch进行计算机视觉相关的项目开发，经过一番比较，最终选择了《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。这本书给我的感觉是：它是一本真正“讲透”了PyTorch在计算机视觉领域应用的书。它没有罗列大量的API，而是通过一个个实际的应用场景，深入浅出地讲解PyTorch的核心概念和高级用法。我特别喜欢它关于模型部署的章节，详细介绍了如何将训练好的PyTorch模型导出为ONNX格式，以及如何在不同的平台上进行推理。这对于我们这些需要将模型落地到实际产品的开发者来说，是非常宝贵的经验。此外，书中还分享了很多作者在实际项目中遇到的问题和解决方案，这使得本书的内容更加贴近实际需求，非常有参考价值。虽然这本书的价格不算低，但考虑到它所带来的价值，我认为是物超所值的。这本书让我不仅掌握了PyTorch的使用技巧，更重要的是，它提升了我对整个计算机视觉开发流程的理解。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，一开始我有点犹豫是否要购买这本《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》，主要是担心市面上PyTorch相关的书籍太多，内容很容易重复。然而，这本书的独特视角和深入的讲解彻底打消了我的顾虑。它并没有停留在简单的API介绍，而是深入剖析了PyTorch框架的底层原理，比如动态图的构建机制、Tensor的运算方式，以及如何利用CUDA进行加速。这部分内容对于理解深度学习模型的训练过程至关重要，很多其他书籍都会一带而过，但这本书给了我醍醐灌顶的感觉。更让我惊喜的是，书中对计算机视觉的讲解不仅仅局限于模型本身，还涵盖了数据预处理、模型评估、以及一些常见的优化技巧。我特别喜欢它关于数据增强的章节，详细介绍了各种增强方法的原理和实际应用，并且给出了很多非常实用的代码实现。通过这本书，我不仅学会了如何使用PyTorch构建和训练模型，更重要的是，我开始理解了“为什么”要这样做，这对于我提升解决实际问题的能力非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在计算机视觉领域摸爬滚打多年的老兵，我总是对新的工具和技术保持高度的关注。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》这本书，虽然名字听起来很“新”，但它所包含的内容深度和广度，绝对能满足我这种老司机的需求。它没有花哨的语言，而是用最直观、最精准的技术语言来阐述PyTorch在计算机视觉领域的强大能力。我最看重的是它在实战部分的选择，都是当前计算机视觉领域最热门、最核心的应用方向，比如Transformer在视觉领域的应用、轻量化模型的设计以及模型部署的常见问题。书中的案例分析非常透彻，不仅给出了完整的代码，还详细解释了每个模型的设计思路、损失函数的作用以及超参数的选择依据。我尤其对书中关于如何优化模型性能和加速推理速度的章节印象深刻，很多在实际项目中遇到的瓶颈，都能在这里找到解决方案的灵感。这本书不是那种让你快速掌握几个模型的“速成秘籍”，而是让你真正理解PyTorch和计算机视觉技术的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

这本《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》的排版设计真的让我眼前一亮，不是那种死板的教材风格，而是更偏向于一本技术手册，非常适合我这种需要快速查阅和实践的开发者。封面设计简洁大气，采用了我喜欢的深蓝色调，非常有科技感，让人一眼就能感受到这本书的专业性。翻开目录，看到章节划分清晰，从基础概念到高级应用，循序渐进，而且很多例子都直接联系到了计算机视觉的核心任务，比如图像分类、目标检测、语义分割等。我特别喜欢它在每个章节开头都提供了一个简短的“学习目标”，这让我能快速把握该章节的重点，节省了不少摸索的时间。书中的代码示例也相当详尽，不仅仅是贴上代码，还附带了详细的解释，甚至还标注了每一行代码可能涉及到的PyTorch API，这一点对于新手来说简直是福音。我尝试着跟着书中的例子跑了一遍，效果非常好，代码的可读性和复用性都很高。总的来说，这本书在内容呈现和结构设计上都非常用心，能够有效地帮助我巩固PyTorch在计算机视觉领域的知识，并且快速上手实际项目。