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深度學習
Jupyter入門與實戰 版權信息
- ISBN：9787115558855
- 條形碼：9787115558855 ; 978-7-115-55885-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
Jupyter入門與實戰 本書特色
降低學習門檻，輕松上手Python 借助Jupyter工具，開啟數據科學之旅 示例+代碼+操作步驟，一學就會，讓你擁有成就感和獲得感 Jupyter從入門到精通，非計算機專業的文科生也能輕松閱讀
Jupyter入門與實戰 內容簡介
本書全面講解Jupyter的功能、應用、體系架構、配置和部署等內容。全書共8章，前4章面向希望學習Python、數據科學及人工智能相關知識，但尚無軟件開發基礎的讀者，以零起點的方式講述Jupyter的功能與操作，并以Jupyter Notebook為工具，講述Python的基礎知識，以及使用Python開展數據科學工作的入門內容；后4章深入講述Jupyter的不錯應用、配置、管理，以及JupyterLab和JupyterHub等相關內容。本書盡量涵蓋Jupyter各方面的內容，致力于成為一本Jupyter接近手冊。 本書適合Jupyter及Python初學者閱讀學習，也適合Python程序員，有Jupyter使用基礎的軟件開發人員、數據科學及人工智能的從業人員，配置和部署Jupyter系統的IT管理員閱讀。
Jupyter入門與實戰 目錄
第 1章 Jupyter入門 1
1．1 Jupyter簡介 1
1．2 快速安裝Jupyter 2
1．2．1 基本概念 3
1．2．2 安裝Jupyter 3
1．3 Jupyter Notebook快速上手 5
第 2章 Jupyter Notebook操作詳解 11
2．1 Jupyter Notebook儀表板 11
2．1．1 Files頁 12
2．1．2 Running頁 13
2．1．3 Clusters頁 14
2．1．4 Quit按鈕及Logout按鈕 14
2．2 Notebook 15
2．2．1 什么是Notebook 15
2．2．2 Jupyter Notebook文件 16
2．2．3 單元格類型 18
2．2．4 編輯模式與命令模式 19
2．2．5 內核 20
2．3 Notebook操作 22
2．3．1 File菜單 22
2．3．2 Edit菜單 26
2．3．3 View菜單 28
2．3．4 Insert菜單 30
2．3．5 Cell菜單 30
2．3．6 Kernel菜單 32
2．3．7 Widgets菜單 33
2．3．8 快捷方式 35
2．4 Markdown及數學公式 37
2．4．1 Markdown 37
2．4．2 數學公式 46
第3章 使用Jupyter學習Python 53
3．1 Python簡述 53
3．1．1 Python編程舉例 54
3．1．2 運行Python代碼 56
3．2 Python語法速覽 66
3．3 變量與對象 68
3．3．1 Python變量的概念與特點 68
3．3．2 Python變量的基本類型 69
3．4 內置數據結構 77
3．4．1 列表 78
3．4．2 元組 81
3．4．3 字典 82
3．4．4 集合 82
3．4．5 小結 83
3．5 流程控制 84
3．5．1 條件判斷 84
3．5．2 while循環 85
3．5．3 for循環 86
3．5．4 break及continue語句 87
3．6 函數 88
3．6．1 使用函數 88
3．6．2 定義函數 89
3．6．3 默認參數值 91
3．6．4 不定長參數 91
3．6．5 匿名函數 92
3．7 模塊與包 92
3．7．1 模塊與包的基本概念 92
3．7．2 從Python標準庫導入模塊 96
3．7．3 導入第三方模塊 97
3．7．4 包管理器Anaconda 99
3．8 面向對象編程 99
3．8．1 面向過程編程與面向對象編程基本概念 99
3．8．2 類和實例 102
3．8．3 繼承和多態 104
3．8．4 小結 108
3．9 輸入輸出 110
第4章 通過Jupyter開啟數據科學之路 113
4．1 數據科學相關工具簡介 113
4．1．1 NumPy 113
4．1．2 Pandas 115
4．1．3 Matplotlib 117
4．1．4 SciPy 118
4．2 了解機器學習 119
4．2．1 使用Scikit-learn 120
4．2．2 其他機器學習工具 126
第5章 Jupyter Notebook高級應用 129
5．1 Jupyter擴展 129
5．1．1 安裝Jupyter Notebook擴展包 129
5．1．2 常用Jupyter Notebook的擴展功能 132
5．1．3 理解Jupyter Notebook擴展 136
5．2 Widget控件 139
5．2．1 認識Widget 140
5．2．2 常用Widget簡介 144
5．2．3 在Widget之間建立關聯 149
5．2．4 Widget事件 152
5．2．5 使用Widget構建實時交互應用 156
5．3 Magic命令 160
5．3．1 Magic簡介 160
5．3．2 常用Magic 161
5．4 Nbconvert 165
5．4．1 安裝Nbconvert 166
5．4．2 使用Nbconvert 169
第6章 配置和管理Jupyter 171
6．1 Jupyter架構與原理 171
6．1．1 從IPython說起 171
6．1．2 Jupyter架構 174
6．2 Jupyter安裝與配置 174
6．2．1 安裝Jupyter 175
6．2．2 配置Jupyter 179
6．3 Jupyter的安全性 180
6．3．1 Jupyter Notebook服務器的安全驗證 180
6．3．2 使用SSL實現安全通信 183
6．4 Jupyter多語言支持 186
6．4．1 安裝R內核 186
6．4．2 安裝Julia內核 188
第7章 JupyterLab 193
7．1 安裝JupyterLab 193
7．2 使用JupyterLab 195
7．2．1 JupyterLab界面 196
7．2．2 JupyterLab功能與操作 201
7．3 JupyterLab 擴展 206
7．3．1 使用Extension Manager 206
7．3．2 常用擴展舉例 212
第8章 JupyterHub 217
8．1 JupyterHub的概念與架構 217
8．1．1 JupyterHub的概念 217
8．1．2 JupyterHub的架構 218
8．1．3 JupyterHub的部署方式 219
8．2 安裝JupyterHub*小環境 219
8．3 安裝JupyterHub + JupyterLab環境 225
8．3．1 基本概念與過程 225
8．3．2 在Python虛擬環境中安裝和配置 226
8．3．3 管理conda環境 231
8．3．4 設置反向代理 234
后記 238
1．1 Jupyter簡介 1
1．2 快速安裝Jupyter 2
1．2．1 基本概念 3
1．2．2 安裝Jupyter 3
1．3 Jupyter Notebook快速上手 5
第 2章 Jupyter Notebook操作詳解 11
2．1 Jupyter Notebook儀表板 11
2．1．1 Files頁 12
2．1．2 Running頁 13
2．1．3 Clusters頁 14
2．1．4 Quit按鈕及Logout按鈕 14
2．2 Notebook 15
2．2．1 什么是Notebook 15
2．2．2 Jupyter Notebook文件 16
2．2．3 單元格類型 18
2．2．4 編輯模式與命令模式 19
2．2．5 內核 20
2．3 Notebook操作 22
2．3．1 File菜單 22
2．3．2 Edit菜單 26
2．3．3 View菜單 28
2．3．4 Insert菜單 30
2．3．5 Cell菜單 30
2．3．6 Kernel菜單 32
2．3．7 Widgets菜單 33
2．3．8 快捷方式 35
2．4 Markdown及數學公式 37
2．4．1 Markdown 37
2．4．2 數學公式 46
第3章 使用Jupyter學習Python 53
3．1 Python簡述 53
3．1．1 Python編程舉例 54
3．1．2 運行Python代碼 56
3．2 Python語法速覽 66
3．3 變量與對象 68
3．3．1 Python變量的概念與特點 68
3．3．2 Python變量的基本類型 69
3．4 內置數據結構 77
3．4．1 列表 78
3．4．2 元組 81
3．4．3 字典 82
3．4．4 集合 82
3．4．5 小結 83
3．5 流程控制 84
3．5．1 條件判斷 84
3．5．2 while循環 85
3．5．3 for循環 86
3．5．4 break及continue語句 87
3．6 函數 88
3．6．1 使用函數 88
3．6．2 定義函數 89
3．6．3 默認參數值 91
3．6．4 不定長參數 91
3．6．5 匿名函數 92
3．7 模塊與包 92
3．7．1 模塊與包的基本概念 92
3．7．2 從Python標準庫導入模塊 96
3．7．3 導入第三方模塊 97
3．7．4 包管理器Anaconda 99
3．8 面向對象編程 99
3．8．1 面向過程編程與面向對象編程基本概念 99
3．8．2 類和實例 102
3．8．3 繼承和多態 104
3．8．4 小結 108
3．9 輸入輸出 110
第4章 通過Jupyter開啟數據科學之路 113
4．1 數據科學相關工具簡介 113
4．1．1 NumPy 113
4．1．2 Pandas 115
4．1．3 Matplotlib 117
4．1．4 SciPy 118
4．2 了解機器學習 119
4．2．1 使用Scikit-learn 120
4．2．2 其他機器學習工具 126
第5章 Jupyter Notebook高級應用 129
5．1 Jupyter擴展 129
5．1．1 安裝Jupyter Notebook擴展包 129
5．1．2 常用Jupyter Notebook的擴展功能 132
5．1．3 理解Jupyter Notebook擴展 136
5．2 Widget控件 139
5．2．1 認識Widget 140
5．2．2 常用Widget簡介 144
5．2．3 在Widget之間建立關聯 149
5．2．4 Widget事件 152
5．2．5 使用Widget構建實時交互應用 156
5．3 Magic命令 160
5．3．1 Magic簡介 160
5．3．2 常用Magic 161
5．4 Nbconvert 165
5．4．1 安裝Nbconvert 166
5．4．2 使用Nbconvert 169
第6章 配置和管理Jupyter 171
6．1 Jupyter架構與原理 171
6．1．1 從IPython說起 171
6．1．2 Jupyter架構 174
6．2 Jupyter安裝與配置 174
6．2．1 安裝Jupyter 175
6．2．2 配置Jupyter 179
6．3 Jupyter的安全性 180
6．3．1 Jupyter Notebook服務器的安全驗證 180
6．3．2 使用SSL實現安全通信 183
6．4 Jupyter多語言支持 186
6．4．1 安裝R內核 186
6．4．2 安裝Julia內核 188
第7章 JupyterLab 193
7．1 安裝JupyterLab 193
7．2 使用JupyterLab 195
7．2．1 JupyterLab界面 196
7．2．2 JupyterLab功能與操作 201
7．3 JupyterLab 擴展 206
7．3．1 使用Extension Manager 206
7．3．2 常用擴展舉例 212
第8章 JupyterHub 217
8．1 JupyterHub的概念與架構 217
8．1．1 JupyterHub的概念 217
8．1．2 JupyterHub的架構 218
8．1．3 JupyterHub的部署方式 219
8．2 安裝JupyterHub*小環境 219
8．3 安裝JupyterHub + JupyterLab環境 225
8．3．1 基本概念與過程 225
8．3．2 在Python虛擬環境中安裝和配置 226
8．3．3 管理conda環境 231
8．3．4 設置反向代理 234
后記 238
展開全部
Jupyter入門與實戰 作者簡介
馮立超，上海騰盛智能安全科技股份有限公司物聯傳感事業部總監，微軟認證講師MCT、微軟認證系統工程師MCSE、微軟最有價值專家MVP，一直從事信息系統及軟件研發相關技術與管理工作。曾著有《中國IT服務管理指南》《用Project 2007構建企業項目管理信息系統》等圖書。
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