文章目录
- 前言
- 《Python高效编程——基于Rust语言》
- 《Python从入门到精通》
- 《Python Web深度学习》
- 《Python分布式机器学习》
- 文末福利 | 赠书活动
前言
Thunder送书第三期开始啦！前面两期都是以【文末送书】的形式开展，本期将赠送Python系列丛书，让我们一起来看看吧！！
《Python高效编程——基于Rust语言》
《Python高效编程——基于Rust语言》详细阐述了基于Rust语言的Python高效编程
其内容主要包括从Python的角度认识Rust、使用Rust构建代码、理解并发性、在Python中构建pip模块、为pip模块创建Rust接口、在Rust中使用Python对象、在Rust中使用Python模块、在Rust中构建端到端Python模块、构建Python Flask应用程序、将Rust注入Python Flask应用程序、集成Rust的最佳实践等内容。
此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
Rust是一门令人兴奋的新语言。它为开发人员提供了没有垃圾收集机制的内存安全，从而带来了快速的运行和低内存占用。但是，用Rust重写一切可能是昂贵和有风险的，因为Rust中可能没有对要解决的问题的包支持。这就是Python绑定和pip的用武之地。本书将使开发人员能够用Rust编写可以使用pip安装的模块，这样就能够在需要的时候注入Rust，而不需要承担重写整个系统的风险和工作量。这种方法使开发人员能够在Python项目中尝试和使用Rust。
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《Python从入门到精通》
《Python从入门到精通（微课精编版）》使用通俗易懂的语言、丰富的案例，详细介绍了Python语言的编程知识和应用技巧。
全书共24章，内容包括Python开发环境、变量和数据类型、表达式、程序结构、序列、字典和集合、字符串、正则表达式、函数、类、模块、异常处理和程序调试、进程和线程、文件操作、数据库操作、图形界面编程、网络编程、Web编程、网络爬虫、数据处理等，还详细介绍了多个综合实战项目。
其中，第24章为扩展项目在线开发，是一章纯线上内容。全书结构完整，知识点与示例相结合，并配有案例实战，可操作性强，示例源代码大都给出详细注释，读者可轻松学习，快速上手。本书采用O2O教学模式，线下与线上协同，以纸质内容为基础，同时拓展更多超值的线上内容，读者使用手机微信扫一扫即可快速阅读，拓展知识，开阔视野，获取超额实战体验。
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《Python Web深度学习》
《Python Web深度学习》详细阐述了与Python Web相关的基本解决方案
其内容主要包括人工智能简介和机器学习基础、使用Python进行深度学习、创建第一个深度学习Web应用程序、TensorFlow.js入门、通过API进行深度学习、使用Python在Google云平台上进行深度学习、使用Python在AWS上进行深度学习、使用Python在Microsoft Azure上进行深度学习、支持深度学习的网站的通用生产框架、使用深度学习系统保护Web应用程序、自定义Web深度学习生产环境、使用深度学习API和客服聊天机器人创建端到端Web应用程序等内容。
此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
《Python Web深度学习》首先阐释了机器学习的基础知识，重点是深度学习和神经网络的相关知识，以及它们的常见变体，并介绍了如何将它们集成到Web中。
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《Python分布式机器学习》
《Python分布式机器学习》本书详细阐述了与分布式机器学习相关的基本解决方案
其内容主要包括拆分输入数据、参数服务器和All-Reduce、构建数据并行训练和服务管道、瓶颈和解决方案、拆分模型、管道输入和层拆分、实现模型并行训练和服务工作流程、实现更高的吞吐量和更低的延迟、数据并行和模型并行的混合、联合学习和边缘设备、弹性模型训练和服务、进一步加速的高级技术等内容。
此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
降低机器学习的时间成本可以缩短模型训练的等待时间，加快模型更新周期。分布式机器学习使机器学习从业者能够将模型训练和推理时间缩短几个数量级。在本书的帮助下，你应该能够将你的Python开发知识用于启动和运行分布式机器学习的实现，包括多节点机器学习系统
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文末福利 | 赠书活动
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