实用Python编程 - 中国高校教材图书网
|
书名： |
实用Python编程
|
| ISBN： | 978-7-300-35343-2 |
责任编辑： | |
| 作者： |
李锡荣
相关图书
|
装订： | 平 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16 |
| 定价： |
￥68.00
折扣价：￥61.20
折扣：0.90
节省了6.8元
|
千字数： |
200
|
| 出版社： |
中国人民大学出版社 |
装订： | 平 |
| 出版日期： |
2026-08-13 |
页数： |
280页
|
| 每包册数： |
8
|
立体化教材： | |
| 专业分类： | |
中图法分类： | 自动化技术、计算机技术 |
| 用途分类： | |
读者分类： | |
| 国家规划教材： |
|
省部级规划教材： |
|
| 入选重点出版项目： |
|
获奖信息： |
|
| 印刷日期： | |
|
|
|
|
| 内容简介： |
本书基于作者在中国人民大学开设的同名课程讲义编写。不同于传统Python编程教材，本书以数据为中心构建知识体系，将Python知识全面融入数据的获取、存储、处理、分析、智能应用及可视化全生命周期。
全书秉持实用主义原则，精选关键知识点，并搭配大量低代码案例，帮助初学者快速上手。内容编排兼顾实用性与前沿性，特别设置“大模型辅助编程”和“大模型二次开发”两章。前者引导读者利用大模型实现代码生成、补全、测试与调试，助力编程效率提升。后者则系统探讨提示词工程、检索增强生成、智能体、监督微调等对大模型进行二次开发的主要技术路径，帮助读者从实践层面驾驭大模型。
通过本书学习，读者不仅能掌握实用Python编程技能，更能培养计算思维与数据思维，在AI时代一展身手。
|
| 作者简介： |
|
李锡荣，中国人民大学信息学院教授、博士生导师，主要研究兴趣包括多模态人工智能、多媒体内容理解与检索、计算机视觉、AI辅助诊断等。在相关领域重要学术期刊和会议上发表论文百余篇，谷歌学术累计引用逾万次，连续多年入选爱思唯尔“中国高被引学者”榜单。获2010年国际图像与视频检索会议（CIVR）最佳论文奖、IEEE多媒体汇刊（TMM）2012年度最佳论文奖、ACM SIGMM 2013年度杰出博士论文奖、2016年国际多媒体会议（ACMMM）Grand Challenge Award、2017年中国多媒体大会（ChinaMM）优秀论文奖、CCF科技成果奖（2022、2024）、2024年度中国电子学会硕士学位论文激励计划指导教师等。讲授《数据结构与算法》《模式识别与计算机视觉》《实用Python编程》等多门专业及通识核心课程。具有十余年一线科研、教学与编程经验。
|
| 章节目录： |
|
|
| 精彩片段： |
|
机器学习 (machine learning) 是计算机在特定算法的指导下，利用已知数据得出适当 的模型 (model)，并基于此模型对新的情境给出判断的过程。相比人工智能发展初期基于 规则的决策，机器学习提供了一种统一的学习范式 (见图 5.2)，在与任务相关目标函数的 指导下，自动从输入数据中提取关键特征，这既减轻了模型开发者的负担，也提升了模型 对于新情境的适应能力。以图 5.1 所示的中文酒店评论情感识别任务为例，经验上我们 可以预先定义一个正面词汇表 (如 “不错”“值得推荐”) 和一个负面词汇表 (如 “一般”“偏 僻”)，再通过关键词比对，检测出诸如 “早餐很一般，位置偏僻。” 这样的负面评论。这种 基于规则的解决方案虽然简单，但词汇表的覆盖能力受开发者个人经验的限制，容易挂一 漏万。与之相对，我们将在 5.2 节看到，通过在标注样本上训练逻辑回归分类器，可以很 容易地获得成百上千的正面/负面词汇。
|
| 书 评： |
|
|
| 其 它： |
|
|
|
中国大学出版社协会 |
首页 |
宏观指导 |
出版社天地 |
图书代办站 |
教材图书信息 |
教材图书评论 |
在线订购 |
教材征订
