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本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述+算法+经典应用的形式，深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识。全书共9章，主要内容包括Python概述、科学计算库、开源科学集、数据分析利器、数据分析的可视化、基于回归的数据分析、基于分类的数据分析、基于聚类的数据分析、数据特征分析等。通过学习本书，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时也可感受到利用

本书是一部系统讲述Python编程语言与编程方法的案例化教程。全书共分为9章：第1章为Python编程基础知识；第2章为组合数据类型及使用；第3章为函数及调用规则；第4章为程序设计；第5章为面向对象程序设计方法；第6章为文件操作与异常处理；第7章为Python的GUI设计；第8章为Python绘图方法；第9章为Python网络爬虫。每章都设置了大量应用案例跟踪指导。本书可作为高等学校Python程

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本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

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