中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
JULIA機器學習核心編程:人人可用的高性能科學計算 版權信息
- ISBN：9787121368837
- 條形碼：9787121368837 ; 978-7-121-36883-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
JULIA機器學習核心編程:人人可用的高性能科學計算 本書特色
本書以學會用好Julia語言進行軟件編程為目標。深入淺出地講解Julia語言的各項技術及實戰技能。全書共12章。首先講解了Julia語言的基本概念、編程模式、變量、數據類型、函數、類型與分派、程序控制結構等Julia語言的基礎知識等；接著介紹了Julia的交互性與元編程、數值與科學計算、數據可視化和圖像處理、數據庫編程、Julia編程的核心內幕等Julia語言的核心運用技能等；在*后通過綜合案例詳細講解Julia在游戲開發中和數據量化處理方面的應用。全書不僅融入了作者豐富的工作經驗和多年的使用心得，還提供了大量來自工作現場的實例，具有較強的實戰性和可操作性。
JULIA機器學習核心編程:人人可用的高性能科學計算 內容簡介
本書以學會用好Julia語言進行軟件編程為目標。深入淺出地講解Julia語言的各項技術及實戰技能。全書共12章。首先講解了Julia語言的基本概念、編程模式、變量、數據類型、函數、類型與分派、程序控制結構等Julia語言的基礎知識等；接著介紹了Julia的交互性與元編程、數值與科學計算、數據可視化和圖像處理、數據庫編程、Julia編程的核心內幕等Julia語言的核心運用技能等；在很后通過綜合案例詳細講解Julia在游戲開發中和數據量化處理方面的應用。全書不僅融入了作者豐富的工作經驗和多年的使用心得，還提供了大量來自工作現場的實例，具有較強的實戰性和可操作性。
JULIA機器學習核心編程:人人可用的高性能科學計算 目錄
第1章 深入理解JULIA語言的生態系統 1
1.1 Julia為什么與眾不同 1
1.2 Julia的應用領域 3
1.2.1 數據可視化和繪圖 3
1.2.2 構建、部署或嵌入代碼 4
1.2.3 與數據互動 5
1.2.4 可擴展的機器學習 5
1.2.5 豐富的科學計算生態系統 6
1.2.6 并行和異構計算 6
1.3 安裝Julia軟件 7
1.3.1 在Ubuntu上安裝Julia 8
1.3.2 在Fedora /CentOS/RHEL等Linux發行版上安裝Julia 9
1.3.3 在Windows上安裝Julia 9
1.3.4 在Mac上安裝Julia 12
1.3.5 從源代碼構建Julia 12
1.3.6 了解Julia源代碼的目錄結構 13
1.4 Julia在數據科學中的重要性 13
1.5 使用REPL 15
1.5.1 在Julia中使用幫助 16
1.5.2 REPL中的圖表 19
1.6 使用Jupyter Notebook 19
1.7 使用Juno編寫Julia 24
1.8 包管理 26
1.8.1 使用Pkg.status()顯示包狀態 27
1.8.2 使用Pkg.add()添加包 28
1.8.3 安裝未注冊包 29
1.8.4 使用Pkg.update()更新包 30
1.8.5 METADATA 30
1.8.6 開發包 30
1.8.7 創建一個新的包 30
1.9 多重分派 31
1.10 LLVM和JIT 32
1.11 本章小結 33
第2章 使用JULIA進行快速編程 34
?2.1 重溫編程范式 34
2.1.1 命令式編程范式 35
2.1.2 邏輯式編程范式 35
2.1.3 函數式編程范式 36
2.1.4 面向對象的編程范式 37
2.1.5 開始Julia REPL編程 38
2.2 Julia中的變量 39
2.2.1 命名約定 41
2.2.2 整數、位、字節和布爾數據類型 42
2.3 Julia中的浮點數 44
2.4 浮點數的特殊函數 46
2.4.1 浮點數操作 47
2.4.2 任意精度的計算 47
2.4.3 使用系數編寫表達式 48
2.5 Julia中的算術和邏輯運算 49
2.5.1 執行算術運算 49
2.5.2 執行按位運算 49
2.5.3 自更新運算符 50
2.5.4 運算符的優先級 51
2.5.5 類型轉換（數字） 52
2.6 數組和矩陣 52
2.6.1 Julia中的列表解析式 54
2.6.2 矩陣運算 56
2.6.3 多維數組操作 59
2.6.4 稀疏矩陣 60
2.7 DataFrames 60
2.7.1 DataArray中的NA數據類型 60
2.7.2 表格 63
2.8 本章小結 64
第3章 JULIA函數 65
3.1 創建函數 65
3.2 函數參數 68
3.2.1 值傳遞和引用傳遞 69
3.2.2 分享傳遞 69
3.2.3 return關鍵字 69
3.3 參數類型 70
3.3.1 沒有參數 71
3.3.2 可變參數 71
3.3.3 可選參數 73
3.4 理解函數中變量的作用域 74
3.5 嵌套函數 77
3.6 匿名函數 79
3.7 多重分派 80
3.8 遞歸 84
3.9 內建函數 85
3.10 本章小結 93
第4章 JULIA數據類型 94
4.1 Julia類型系統 94
4.1.1 靜態類型語言與動態類型語言 95
4.1.2 整數類型 97
4.1.3 浮點類型 98
4.1.4 Char類型 98
4.1.5 字符串類型 98
4.1.6 布爾類型 99
4.2 類型轉換 99
4.3 用戶有定義數據類型和復合類型 105
4.4 內部構造器 107
4.5 模塊和接口 110
4.5.1 將文件包含在模塊中 112
4.5.2 模塊文件路徑 113
4.6 模塊預編譯 114
4.7 多重調度解釋 115
4.8 本章小結 118
第5章 JULIA循環結構 119
5.1 分支結構 119
5.1.1 簡單條件語句 120
5.1.2 if條件語句 121
5.1.3 循環結構 126
5.1.4 定義范圍 130
5.2 異常處理 133
5.2.1 throw() 135
5.2.2 error() 138
5.2.3 try/catch/finally結構 139
5.3 Julia中的tasks 140
5.4 本章小結 142
第6章 JULIA互操作性和元編程 143
6.1 與操作系統交互 143
6.1.1 文件系統操作 144
6.1.2 I/O操作 148
6.1.3 例證 150
6.2 調用C和Python 151
6.2.1 從Julia調用C 151
6.2.2 從Julia調用Python 153
6.3 表達式和宏 155
6.4 元編程 159
6.5 內置宏 161
6.6 類型自省和反射能力 167
6.6.1 類型自省 167
6.6.2 反射能力 168
6.7 本章小結 169
第7章 用JULIA進行數值科學計算 170
7.1 數據處理 170
7.1.1 讀取文本文件 173
7.1.2 讀取CSV格式文件 176
7.1.3 使用DataFrames 179
7.1.4 NA 180
7.1.5 DataArray 182
7.1.6 DataFrame 183
7.2 線性代數與微分學 184
7.2.1 線性代數 184
7.2.2 微積分 186
7.3 統計 188
7.3.1 簡單統計 189
7.3.2 元編程 191
7.3.3 使用DataFrames的基本統計信息 192
7.3.4 使用Pandas 193
7.3.5 高級統計 194
7.4 優化 201
7.4.1 JuMP 201
7.4.2 Convex.jl 203
7.5 本章小結 205
第8章 JULIA數據可視化編程 206
8.1 基本圖表 206
8.1.1 條形圖 209
8.1.2 餅圖 210
8.1.3 散點圖 212
8.1.4 直方圖 213
8.1.5 3D表面圖表 214
8.2 Vega庫 216
8.2.1 瀑布圖 219
8.2.2 Aster圖 220
8.2.3 等值線圖 221
8.2.4 面積圖 222
8.2.5 箱線圖 223
8.2.6 帶狀圖 224
8.2.7 散點圖 225
8.2.8 文字云 226
8.3 Gadfly庫 227
8.3.1 使用繪圖函數和Gadfly進行交互 227
8.3.2 使用Gadfly繪制數據塊 230
8.4 本章小結 233
第9章 JULIA數據庫編程 234
9.1 如何連接數據庫 234
9.2 關系數據庫 235
9.2.1 SQLite 236
9.2.2 MySQL 237
9.3 NoSQL數據庫 239
9.3.1 MongoDB 240
9.4 REST簡介 242
9.4.1 JSON簡介 243
9.4.2 Web 框架 247
9.5 本章小結 252
第10章 JULIA的核心編程結構 253
10.1 Julia在后臺如何運行 253
10.1.1 Femtolisp 253
10.1.2 Julia核心API 254
10.2 提升性能 254
10.2.1 全局變量 254
10.2.2 輸入聲明 255
10.2.3 其他性能提升 257
10.3 標準庫 258
10.4 理解LLVM和JIT 261
10.5 并行計算 263
10.5.1 注意全局變量 265
10.5.2 并行運行循環 267
10.6 TCP套接字和服務 269
10.7 創建包 271
10.7.1 包命名指南 271
10.7.2 生成包 272
10.8 本章小結 273
第11章 創建WEB圖書商務網站 274
11.1 安裝Genie 274
11.2 使用Genie快速搭建服務器 275
11.3 創建Genie應用程序項目 279
11.4 Genie的MVC結構 283
11.4.1 使用Controller 283
11.4.2 HTML視圖 286
11.4.3 使用布局 288
11.4.4 渲染JSON 290
11.5 使用SearchLight模組訪問數據庫 293
11.5.1 設置數據庫鏈接 294
11.5.2 使用SearchLight遷移來管理數據庫架構 295
11.5.3 創建圖書的數據庫表 295
11.5.4 編寫表遷移 296
11.5.5 運行遷移 297
11.6 定義模型 297
11.6.1 使用模型 299
11.6.2 自動加載數據庫配置 299
11.7 本章小結 302
第12章 JULIA機器學習框架 303
12.1 安裝Flux框架 303
12.2 模型構建基礎 304
12.2.1 簡單的模型 306
12.2.2 構建圖層 307
12.2.3 堆疊 309
12.2.4 層助手 310
12.3 循環模型 310
12.4 狀態模型 313
12.5 序列 314
12.6 梯度截斷 315
12.7 正則化 316
12.7.1 基本層 317
12.7.2 循環層 318
12.7.3 激活功能 320
12.7.4 規范化和正規化 320
12.8 優化器 321
12.9 優化參考 323
12.10 機器學習訓練 323
12.10.1 損失函數 323
12.10.2 數據集 324
12.10.3 回調 325
12.11 本章小結 325
1.1 Julia為什么與眾不同 1
1.2 Julia的應用領域 3
1.2.1 數據可視化和繪圖 3
1.2.2 構建、部署或嵌入代碼 4
1.2.3 與數據互動 5
1.2.4 可擴展的機器學習 5
1.2.5 豐富的科學計算生態系統 6
1.2.6 并行和異構計算 6
1.3 安裝Julia軟件 7
1.3.1 在Ubuntu上安裝Julia 8
1.3.2 在Fedora /CentOS/RHEL等Linux發行版上安裝Julia 9
1.3.3 在Windows上安裝Julia 9
1.3.4 在Mac上安裝Julia 12
1.3.5 從源代碼構建Julia 12
1.3.6 了解Julia源代碼的目錄結構 13
1.4 Julia在數據科學中的重要性 13
1.5 使用REPL 15
1.5.1 在Julia中使用幫助 16
1.5.2 REPL中的圖表 19
1.6 使用Jupyter Notebook 19
1.7 使用Juno編寫Julia 24
1.8 包管理 26
1.8.1 使用Pkg.status()顯示包狀態 27
1.8.2 使用Pkg.add()添加包 28
1.8.3 安裝未注冊包 29
1.8.4 使用Pkg.update()更新包 30
1.8.5 METADATA 30
1.8.6 開發包 30
1.8.7 創建一個新的包 30
1.9 多重分派 31
1.10 LLVM和JIT 32
1.11 本章小結 33
第2章 使用JULIA進行快速編程 34
?2.1 重溫編程范式 34
2.1.1 命令式編程范式 35
2.1.2 邏輯式編程范式 35
2.1.3 函數式編程范式 36
2.1.4 面向對象的編程范式 37
2.1.5 開始Julia REPL編程 38
2.2 Julia中的變量 39
2.2.1 命名約定 41
2.2.2 整數、位、字節和布爾數據類型 42
2.3 Julia中的浮點數 44
2.4 浮點數的特殊函數 46
2.4.1 浮點數操作 47
2.4.2 任意精度的計算 47
2.4.3 使用系數編寫表達式 48
2.5 Julia中的算術和邏輯運算 49
2.5.1 執行算術運算 49
2.5.2 執行按位運算 49
2.5.3 自更新運算符 50
2.5.4 運算符的優先級 51
2.5.5 類型轉換（數字） 52
2.6 數組和矩陣 52
2.6.1 Julia中的列表解析式 54
2.6.2 矩陣運算 56
2.6.3 多維數組操作 59
2.6.4 稀疏矩陣 60
2.7 DataFrames 60
2.7.1 DataArray中的NA數據類型 60
2.7.2 表格 63
2.8 本章小結 64
第3章 JULIA函數 65
3.1 創建函數 65
3.2 函數參數 68
3.2.1 值傳遞和引用傳遞 69
3.2.2 分享傳遞 69
3.2.3 return關鍵字 69
3.3 參數類型 70
3.3.1 沒有參數 71
3.3.2 可變參數 71
3.3.3 可選參數 73
3.4 理解函數中變量的作用域 74
3.5 嵌套函數 77
3.6 匿名函數 79
3.7 多重分派 80
3.8 遞歸 84
3.9 內建函數 85
3.10 本章小結 93
第4章 JULIA數據類型 94
4.1 Julia類型系統 94
4.1.1 靜態類型語言與動態類型語言 95
4.1.2 整數類型 97
4.1.3 浮點類型 98
4.1.4 Char類型 98
4.1.5 字符串類型 98
4.1.6 布爾類型 99
4.2 類型轉換 99
4.3 用戶有定義數據類型和復合類型 105
4.4 內部構造器 107
4.5 模塊和接口 110
4.5.1 將文件包含在模塊中 112
4.5.2 模塊文件路徑 113
4.6 模塊預編譯 114
4.7 多重調度解釋 115
4.8 本章小結 118
第5章 JULIA循環結構 119
5.1 分支結構 119
5.1.1 簡單條件語句 120
5.1.2 if條件語句 121
5.1.3 循環結構 126
5.1.4 定義范圍 130
5.2 異常處理 133
5.2.1 throw() 135
5.2.2 error() 138
5.2.3 try/catch/finally結構 139
5.3 Julia中的tasks 140
5.4 本章小結 142
第6章 JULIA互操作性和元編程 143
6.1 與操作系統交互 143
6.1.1 文件系統操作 144
6.1.2 I/O操作 148
6.1.3 例證 150
6.2 調用C和Python 151
6.2.1 從Julia調用C 151
6.2.2 從Julia調用Python 153
6.3 表達式和宏 155
6.4 元編程 159
6.5 內置宏 161
6.6 類型自省和反射能力 167
6.6.1 類型自省 167
6.6.2 反射能力 168
6.7 本章小結 169
第7章 用JULIA進行數值科學計算 170
7.1 數據處理 170
7.1.1 讀取文本文件 173
7.1.2 讀取CSV格式文件 176
7.1.3 使用DataFrames 179
7.1.4 NA 180
7.1.5 DataArray 182
7.1.6 DataFrame 183
7.2 線性代數與微分學 184
7.2.1 線性代數 184
7.2.2 微積分 186
7.3 統計 188
7.3.1 簡單統計 189
7.3.2 元編程 191
7.3.3 使用DataFrames的基本統計信息 192
7.3.4 使用Pandas 193
7.3.5 高級統計 194
7.4 優化 201
7.4.1 JuMP 201
7.4.2 Convex.jl 203
7.5 本章小結 205
第8章 JULIA數據可視化編程 206
8.1 基本圖表 206
8.1.1 條形圖 209
8.1.2 餅圖 210
8.1.3 散點圖 212
8.1.4 直方圖 213
8.1.5 3D表面圖表 214
8.2 Vega庫 216
8.2.1 瀑布圖 219
8.2.2 Aster圖 220
8.2.3 等值線圖 221
8.2.4 面積圖 222
8.2.5 箱線圖 223
8.2.6 帶狀圖 224
8.2.7 散點圖 225
8.2.8 文字云 226
8.3 Gadfly庫 227
8.3.1 使用繪圖函數和Gadfly進行交互 227
8.3.2 使用Gadfly繪制數據塊 230
8.4 本章小結 233
第9章 JULIA數據庫編程 234
9.1 如何連接數據庫 234
9.2 關系數據庫 235
9.2.1 SQLite 236
9.2.2 MySQL 237
9.3 NoSQL數據庫 239
9.3.1 MongoDB 240
9.4 REST簡介 242
9.4.1 JSON簡介 243
9.4.2 Web 框架 247
9.5 本章小結 252
第10章 JULIA的核心編程結構 253
10.1 Julia在后臺如何運行 253
10.1.1 Femtolisp 253
10.1.2 Julia核心API 254
10.2 提升性能 254
10.2.1 全局變量 254
10.2.2 輸入聲明 255
10.2.3 其他性能提升 257
10.3 標準庫 258
10.4 理解LLVM和JIT 261
10.5 并行計算 263
10.5.1 注意全局變量 265
10.5.2 并行運行循環 267
10.6 TCP套接字和服務 269
10.7 創建包 271
10.7.1 包命名指南 271
10.7.2 生成包 272
10.8 本章小結 273
第11章 創建WEB圖書商務網站 274
11.1 安裝Genie 274
11.2 使用Genie快速搭建服務器 275
11.3 創建Genie應用程序項目 279
11.4 Genie的MVC結構 283
11.4.1 使用Controller 283
11.4.2 HTML視圖 286
11.4.3 使用布局 288
11.4.4 渲染JSON 290
11.5 使用SearchLight模組訪問數據庫 293
11.5.1 設置數據庫鏈接 294
11.5.2 使用SearchLight遷移來管理數據庫架構 295
11.5.3 創建圖書的數據庫表 295
11.5.4 編寫表遷移 296
11.5.5 運行遷移 297
11.6 定義模型 297
11.6.1 使用模型 299
11.6.2 自動加載數據庫配置 299
11.7 本章小結 302
第12章 JULIA機器學習框架 303
12.1 安裝Flux框架 303
12.2 模型構建基礎 304
12.2.1 簡單的模型 306
12.2.2 構建圖層 307
12.2.3 堆疊 309
12.2.4 層助手 310
12.3 循環模型 310
12.4 狀態模型 313
12.5 序列 314
12.6 梯度截斷 315
12.7 正則化 316
12.7.1 基本層 317
12.7.2 循環層 318
12.7.3 激活功能 320
12.7.4 規范化和正規化 320
12.8 優化器 321
12.9 優化參考 323
12.10 機器學習訓練 323
12.10.1 損失函數 323
12.10.2 數據集 324
12.10.3 回調 325
12.11 本章小結 325
展開全部
JULIA機器學習核心編程:人人可用的高性能科學計算 作者簡介
朱紅慶：副教授。中國計算機協會（CCF）會員、現任科技局“實用高新技術創研小組”初創及負責人，技術攻堅組長。主要從事電子信息科學與技術專業的教學與科研工作。2012年指導本科生參加全國電子設計大賽，獲得科技創新三等獎。先后主講 “Java程序設計”“移動開發”等多門本科課程。王鋒：中國科學院博士、碩士生導師、副教授。現主要從事電子技術、圖像處理和信息融合等領域的研究工作；作為主要研究人員，參與 “十一五”國家科技支撐計劃重點項目，主持河南省教育廳科技攻關項目一項（在研），現任河南工業大學信息科學與工程學院電子信息工程系副教授。
書友推薦
- >
推拿
- >
自卑與超越
- >
唐代進士錄
- >
煙與鏡
- >
新文學天穹兩巨星--魯迅與胡適/紅燭學術叢書(紅燭學術叢書)
- >
有舍有得是人生
- >
巴金－再思錄
- >
經典常談
本類暢銷
