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《程序员的数学3：线性代数》沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格，用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。

全书从工程实践角度出发，通过剖析核心知识、展示典型案例与总结实用技巧，帮助大家系统进阶 Python，写好工程代码，做好实践项目。本书共计 13 章，分为五大部分：变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸，涵盖 Python 编程的方方面面。其中基础知识帮助大家快速回顾 Python 基础；案例故事由作者经历的编程项目与案 例改编而来，兼具实战性与趣味性；编程建议以大家喜闻

全书共11章，分为Python基础知识体系、Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及产业级工程项目实践等。

英文版地址：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 3rd Edition (Third)《机器学习实战（原书第 3 版）：基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是全球畅销的机器学习入门经典，由 Aurélien Géron 编写，全面介绍了使用 Python 进行机器学习

本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编 程不难》着重介绍如何零基础入门 Python 编程， 本书则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用 Python 完 成数学任务及板块数据可视化。本书是本系列中的一本真正意义上的“图册”。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味 数学实验、数学科学、机器学习等。本书“毫无节制”地展示数学之美，而且提供特别

本书包含16个有趣的编程项目，共分为12章。每章从一个明确的项目目标开始，引导读者像程序员一样思考解决问题的方法并完成任务。本书介绍用贝叶斯法则确定事件概率，用自然语言处理技术分析语料库，用collections和random等模块加密字符，用OpenCV和NumPy等库实现图像差异检测、图像属性测量、人脸检测、人脸识别等计算机视觉应用，用turtle模块模拟图像移动轨迹，用pandas库分析数据

本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。全书分为 6 个部分，共 16 章。 第 1 部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。 第 2 部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、实时数据写入和高效数据分析等内容。 第 3 部分主要介绍大模型下的数据资产，围绕数据资产重塑、数据资产标准、数据