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深度學習是人工智能的重要分支，在多個應用領域取得了突破性成果。本書作為深度學習的入門教材，基本涵蓋了深度學習的各個方面。全書共8章，第1章概要介紹了深度學習的基本概念、典型算法及應用；第2~5章是本書的核心內容，詳細介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、Transformer和生成對抗網(wǎng)絡的基本原理、典型算法以及主要應用；

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本書是全國電子信息類優(yōu)秀教材和華中科技大學優(yōu)秀教學成果，根據(jù)高等學校"編譯原理”課程教學基本要求編寫。全書系統(tǒng)介紹了編譯程序的一般構造原理、基本設計方法和主要實現(xiàn)技術。內容包括：文法和語言基本知識、詞法分析程序的設計原理與構造方法、各種語法分析技術、語法制導翻譯技術與中間代碼生成、符號表的組織和管理、代碼優(yōu)化、運行時存

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本書采用案例和理論相結合的形式，以Anaconda和PyCharm為開發(fā)工具，系統(tǒng)地重點闡述了利用Python進行數(shù)據(jù)預處理、分析與可視化等相關知識，講解了Python各種數(shù)據(jù)處理展示的函數(shù)方法的使用方法。全書共有6章，分別是數(shù)據(jù)分析概述、Python基礎、利用Pandas進行數(shù)據(jù)預處理、利用Pandas進行數(shù)據(jù)分析、

按單元組織學習內容，一般1單元一個算法。如：二分查找、選擇排序、遞歸算法、快速排序、散列查找、廣度優(yōu)先搜索算法、迪杰斯塔拉算法、貪婪算法、動態(tài)規(guī)劃、K最近鄰算法、哈夫曼算法等等，并算法為基礎介紹需要使用的數(shù)據(jù)結構，如：數(shù)組、鏈表、棧、隊列、散列表、二叉樹、圖、樹、堆等。