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深度学习入门：基于Python的理论与实现

3.6.3 批处理
3.6 手写数字识别
05
Part One
4 神经网络的学习
4 神经网络的学习
A
4.1 从数据中学习
D
4.4 梯度
B
4.2 损失函数
E
4.5 学习算法的实
现
C
4.3 数值微分
F
4.6 小结
4 神经网络的学习
4.1.1 数据驱动
4.1.2 训练数据和测试数据
4.1 从数据中学习
4.4.1 梯度法
1
4 神经网络的学习
4.4 梯度
4.4.2 神经网络的梯度
2
4 神经网络的学习
4.5.1 2 层神经网络的类
A
4.5.2 mini-batch 的实现
B
4.5.3 基于测试数据的评价
C
4.5 学习算法的实现
06
Part One
5 误差反向传播法
5 误差反向传播法
5.1 计算图
8.5.1 图像风格变换
8.5.3 自动驾驶
8.5.2 图像的生成
8.5 深度学习的未来
8.5.4 Deep QNetwork（强化学习）
10
Part One
附录 A Softmax-with-Loss 层的计算图
附录 A Softmax-withLoss 层的计算图

python学习课件(共73张PPT)

支持Python。
Python下载
1、访问Python下载页面
比较Python 2和Python 3
• Python 3发布于年底，是一次重大的升级。 • Python 3的有些改进不向后与Python 2兼容，因此Python 2始终
与Python 3并行地向前发展。
• 全面了解Python 3和Python 2之间的差异，可参阅What’s New in Python 3.0（）。
• Python的代码简洁、短小、易于阅读。 • Python简化了循环语句，即使程序结构很复
杂也能快速读懂。
Python语言特点-健壮性
• Python提供了异常处理机制，能捕获程序的异常情况。此外Python的堆栈跟踪对象能够指出程序出错的位置和出错的原因。
• 异常机制能够避免不安全退出的情况，同时能够帮助程序员调试程序。
• Python的数据结构包括元组、列表、字典、集合等。
• 元组相当于“只读”的数组，列表可以作为可变长度的数组使用，字典相当于Java中的HashTable类型。
Python语言特点-简单性
• Python语言的关键字比较少，它没有分号、 begin、end等标记，代码块使用空格或制表键缩进的方式来分隔。
说明：
Python的编码规范
比较两个数的大小，数据由随机函数生成。随机数的范围在1—8之间选取。

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pdf+源代码

学习深度学习时，我想《Python深度学习》应该是⼤多数机器学习爱好者必读的书。书最⼤的优点是框架性，能提供⼀个“整体视⾓”，在脑中建⽴⼀个完整的地图，知道哪些常⽤哪些不常⽤，再据此针对性地查漏补缺就⽐较⽅便了，⽽如果直接查⽂档⾯对海量的API往往会⽆所适从。

全书分为两⼤部分，第⼀部分是对于深度学习的全局介绍，包括其与⼈⼯智能、机器学习的关系，⼀些相关的基本概念如张量(tensor)、梯度下降、神经⽹络、反向传播算法等等。其中第三章举了三个简单的例⼦，分别对应的任务是⼆分类、多分类和回归，让读者快速了解Keras 的基本使⽤⽅法，熟悉使⽤深度学习处理数据问题的典型流程。第⼆部分是关于深度学习在计算机视觉和⾃然语⾔处理中的实际应⽤，重点讲解卷积神经⽹络和循环神经⽹络，讲了 VAE 和 GAN。

这些内容从另外的⾓度阐述了⼀些有关梯度，损失，深度学习的应⽤，以及这些应⽤带给我们的启⽰。所以也适合进阶。

《Python深度学习》⾼清中⽂PDF，314页，带⽬录和书签，彩⾊配图，能够复制；⾼清英⽂PDF，386页，带⽬录和书签，彩⾊配图，能够复制；中英⽂两版可以对⽐学习。配套源代码。

⽹盘下载：

![](https:///other/1499715/201906/1499715-20190604164226021-538560658.png)

更好的标题应为基于Keras的深度学习。作者本⼈就是Keras的开发者，因此权威性不必多说。此书最⼤的特⾊在于没有⽤⼀个数学公式，⽽仅⽤代码语⾔解释了深度学习的⽅⽅⾯⾯（除了强化学习），实在是程序员⼈群的最佳教材。

python快速入门教程ppt课件

写入文件
使用open()函数打开文件，使用write()函数写入文件内容。
文件关闭
使用close()函数关闭文件，防止资源泄漏。
文件路径处理
绝对路径和相对路径
01
绝对路径是指从根目录开始的文件路径，而相对
路径是指相对于当前工作目录的文件路径。
文件路径的拼接
02
可以使用os.path.join()函数来拼接文件路径，
的功能。
生成器
生成器是一种特殊的迭代器，可以在运行时动态生成数据，而不是一次性将所有数据加
载到内存中。
多线程与多进程
● 多线程
● Python中的多线程主要用于提高CPU利用率，通过同时执行多个任务来提高程序的运行速度。
● 多进程
● Python中的多进程主要用于提高程序的运行效率，通过同时执行多个任务来提高程序的运行速度。
break语句用于跳出循环，continue语句用于跳过当前循环，继续执行下一次循环。
异常处理
异常类型
Python中常见的异常类型包括SyntaxError、TypeError、 ValueError等。
异常处理机制
Python提供了try/except/finally语句来处理异常，确保程序在遇到异常时能够正常运行。
03
访问列表元素
可以使用索引来访问列表中的元素，索引从0开始，例如：

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更加广泛的应用领域：目前Python已经应用到了许多领域，如Web开发、数据分析、机器学习等，未来期待Python 能够应用到更广泛的领域中，创造更多的价值
更好的社区支持： Python拥有一个庞大的开发者社区，提供了许多优秀的资源和实践经验，未来期待社区能够更加活跃，为开发者提供更多的帮助和支持
01
学习如何对数据进行清洗、去重、特征提取等预处理操作，提
高数据质量。
挖掘算法选择
02
KNN、决策树、朴素贝叶斯等是常用的分类和聚类算法，根据
需求选择合适的算法。
可视化与报告生成
03
讲解如何将挖掘结果进行可视化呈现，生成报告和分析结果。
05
python发展方向与前景
大数据与人工智能的发展趋势
全球化趋势
matplotlib库的使用
总结词
matplotlib是一个用于数据可视化的绘图库，它提供了多种绘图方式，包括折线图、散点图、柱状图等。
详细描述
matplotlib库的主要功能包括数据可视化、绘图操作、图像处理等。它广泛应用于数据可视化、机器学习、图像处理等领域。matplotlib库还提供了多种绘图方式，使得绘图更加灵活和方便。
pandas库的使用
总结词
pandas是一个强大的数据分析库，它提供了数据清洗、数据操作、数据可视化等功能。

python基础教程pdf

Python基础教程PDF

概述

Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强的特点，适用于各种编程任务。本文档旨在为初学者和那些希望巩固基础知识的人提供一个全面的Python基础教程。本教程将从Python的历史背景开始，逐步引导读者了解Python的基本语法、数据类型、控制流程、函数和模块等方面的知识。最后，读者还将了解到如何使用Python进行文件处理和异常处理。

第一章：Python概述

1.1 Python的历史

1.2 Python的优势和应用领域

第二章：Python的安装和环境配置

2.1 Windows平台下的Python安装

2.2 MacOS平台下的Python安装

2.3 Linux平台下的Python安装

2.4 PyCharm的安装和配置

第三章：Python的基本语法3.1 注释和代码格式化

3.2 变量和数据类型

3.3 运算符和表达式

3.4 输入和输出

第四章：Python的控制流程4.1 条件语句

4.2 循环语句

4.3 跳出循环和循环控制

第五章：Python的数据类型5.1 数字类型

5.2 字符串类型

5.3 列表类型

5.4 元组类型

5.5 字典类型

5.6 集合类型

第六章：Python的函数和模块6.1 函数的定义和调用

6.2 函数的参数传递

6.3 匿名函数和递归函数

6.4 模块的导入和使用

第七章：Python的文件处理7.1 打开、读取和写入文件

7.2 文件的定位和操作

7.3 文件的关闭和异常处理

第八章：Python的异常处理8.1 异常的基本概念

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（deeplearning-from-scr。。。

《深度学习⼊门：基于Python的理论与实现》（deeplearning-from-scr。。。

在《深度学习⼊门：基于Python的理论与实现》章节的第三章就开始以MNIST数据集为基础编写代码。然⽽根据源码的操作，很有可能会出现mnist下载超时的情况。以下是解决⽅案：

1. 获取代码读取数据集的路径

以mnist_show.py为例：

mnist_show.py源码：

# coding: utf-8

import sys, os

sys.path.append(os.pardir)# 为了导⼊⽗⽬录的⽂件⽽进⾏的设定

import numpy as np

from dataset.mnist import load_mnist

from PIL import Image

def img_show(img):

pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))

pil_img.show()

(x_train, t_train),(x_test, t_test)= load_mnist(flatten=True, normalize=False)

img = x_train[0]

label = t_train[0]

print(label)# 5

print(img.shape)# (784,)

img = img.reshape(28,28)# 把图像的形状变为原来的尺⼨

print(img.shape)# (28, 28)

img_show(img)

然后就会执⾏load_mnist函数。

python基础教程PPT课件

• 功能函数：
– abs(num) 绝对值 – coerce(num1,num2) 将num1和num2转换为同一类
型，然后以一个元组的形式返回 – divmod(num1,num2) 获得商和余数的元组 – pow(num1,num2，mod=1) 指数运算 – round(flt,ndig=1) 对浮点型进行四舍五入运算
25
数字类型的相关模块
模块
介绍
decimal
十进制浮点运算类（Decimal）
math/cmath
标准C库数学运算函数。常规数学运算在 math模块，复数运算在cmath模块
random
多种位随机数生成器
26
• python概述 • python基础 • python对象 • 条件和循环 • 函数 • 模块 • 面向对象编程 • 文件相关 • 异常
• 复数：a=4.56+8j; a.real表示实部，a.imag表示虚部
21
数字类型的操作符
• 支持不同的数字类型相加—强制类型转换
22
数字类型的操作符(续)
算数操作符 expr1**expr2
+expr -expr expr1 * expr2 expr1 / expr2 expr1 // expr2 expr1 % expr2 expr1 + expr2 expr1 - expr2

深度学习基础-Python课件(附PPT)

Tensorflow库基础操作
Tensorflow是一个开源的深度学习框架，由Google开发。它提供了丰富的工具和接口，用于构建、训练和部署机器学习和深度学习模型。我们将学习如何使用Tensorflow进行模型的定义和训练。
Keras库基础操作
Keras是一个高级神经网络API，基于Tensorflow等底层框架。它简化了神经网络模型的构建和训练过程，使得对于初学者和快速原型开发非常友好。我们将学习如何使用Keras构建和训练神经网络模型。
Pandas库基础操作
Pandas是一个强大的数据处理库，可以轻松处理和分析结构化数据。我们将学习如何读取和写入数据、进行数据清洗和处理，以及如何使用重要的数据结构如Series和DataFrame。
Matplotlib库基础操作
Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化库之一，用于创建各种静态、动态和交互式的图表和图形。我们将学习如何创建线图、散点图、柱状图和饼图，以及如何自定义图形的样式。
卷积神经网络实现
卷积神经网络是处理图像和语音等高维数据的首选模型，通过共享权重和局部连接的方式有效提取特征。我们将学习如何使用Python和相关库实现卷积神经网络，以解决图像分类和目标检测等任务。
循环神经网络实现
循环神经网络是处理序列数据的首选模型，具有记忆能力和对不定长输入的处理能力。我们将学习如何使用Python和相关库实现循环神经网络，以解决自然语言处理和时序预测等任务。

学习Python的书籍——入门到进阶【百度网盘】

学习Python的书籍——⼊门到进阶【百度⽹盘】

⼊门读物

《Python学习⼿册》

*《python编程⼊门到实践》百度⽹盘:提取码：t5ev

进阶读物

《Python核⼼编程》（Core Python Applications Programming）

《流畅的Python》（Fluent Python）

《Effective Python：编写⾼质量Python代码的59个有效⽅法》（Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python）《Python设计模式》（Learning Python Design Patterns）

《Python⾼级编程》（Expert Python Programming）

《Python性能分析与优化》（Mastering Python High Performance）

Web框架

《Django基础教程》（Tango with Django）

《轻量级Django》（Lightweight Django）

《Python Web开发：测试驱动⽅法》（Test-Driven Development with Python）

《Web Development with Django Cookbook》

《Test-Driven Development with Django》

《Django Project Blueprints 》

《Flask Web开发：基于Python的Web应⽤开发实战》（Flask Web Development: Developing Web Applications with Python）《深⼊理解Flask》（Mastering Flask）

(完整版)python学习课件课件

Series基本操作
讲解Series的创建、索引、数据选取、运算等操作。
Pandas高级应用
展示Pandas在数据处理和分析中的高级应用，如数据分组、透视表、时间序列分析等。
Matplotlib库简介及基本操作
Matplotlib库概述
图形绘制基础
图形类型与样式设置
交互式图形与动画
Matplotlib是Python中用于绘制静态、动态和交互式图形的库，支持多种图形类型，如折线图、散点图、柱状图等。
01
Python基础知识
Python简介
Python的起源与发展
Python由Guido van Rossum于1989年发明，1991年首次公开发行。经过三十多年的发展，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。
Python的特点
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有简洁明了的语法，使得代码易于阅读和理解；同时拥有丰富的库和框架，方便开发者快速构建应用程序。
NumPy库简介及基本操作
NumPy库概述
NumPy是Python中用于科学计算的基础包，提供强大的N维数组对象、复杂的函数、用于整合C/C和Fortran代码的工具等
。
NumPy函数
详细讲解NumPy提供的数学函数、统计函数、排序函数、形状操作函数等。

基于Python的深度学习课件

自动驾驶中的深度学习
了解深度学习在自动驾驶领域的应用，并探讨如何实现智能驾驶系统。
自然语言处理中的深度学习
探索深度学习在自然语言处理和文本分析中的重要应用，如语言翻译和情感分析。
深度学习的未来发展
1
Baidu Nhomakorabea
生成对抗网络（GAN）
2
探索生成对抗网络（GAN）的原理和
应用，包括图像合成、风格迁移和图
基于Python的深度学习课件
深度学习是一种强大的机器学习方法，可以让计算机通过模拟人脑神经网络的方式进行学习和理解。本课程将带您深入了解Python在深度学习中的应用。
课件概述
• 了解深度学习的基本概念 • 介绍深度学习的应用领域 • 理解深度学习的优势和挑战
Python基础知识
• Python编程语言的基本语法 • Python的数据类型和数据结构 • Python常用库的介绍和使用方法
深度学习基础
• 神经网络的原理和结构 • 深度学习的常用算法和模型 • 深度学习的训练和优化方法
基于Python的深度学习工具
• Python常用的深度学习框架介绍 • 使用Python构建深度学习模型的步骤和技巧
实际案例分析
医学影像中的深度学习
探索如何使用深度学习算法对医学影像数据进行图像识别和疾病诊断。
像降噪等领域。

深度习-基于PyTorch的课件讲解

展示深度学习在计算机视觉领域的最新应用，如图像生成、图像风格迁移和图像超分辨率。
深度学习在自然语言处理和语音识别中的应用
探索深度学习在自然语言处理和语音识别任务中的应用，如机器翻译、文本分类和语音合成。
深度Fra Baidu bibliotek习-基于PyTorch的课件讲解
通过该讲解课程，你将了解深度学习的基础知识、PyTorch的使用以及深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用。
什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习方法，通过神经网络模型来学习和理解复杂的数据模式和特征。
PyTorch介绍及安装
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，提供了灵活的神经网络搭建和训练接口。学习安装和使用PyTorch的基本操作。
介绍迁移学习的概念及其在深度学习中的应用，以及如何使用预训练模型加速模型训练。
卷积神经网络的应用
探索卷积神经网络在计算机视觉任务中的广泛应用，如图像分类、目标检测和图像分割。
循环神经网络的应用
介绍循环神经网络在自然语言处理和语音识别等序列数据任务中的应用和限制。
深度学习在计算机视觉中的应用
数据预处理方法
学习数据预处理的基本方法，如归一化、标准化和数据增强，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
训练模型及评估
讲解如何使用PyTorch训练神经网络模型，并介绍常用的评估指标和验证方法。

(完整版)python学习课件课件

2.Python 基本语法
Python的编码规范
1、命名规则
• Python语言有一套自己的命名规则。命名规则并不是语法规定，只是一种习惯用法。
（1）变量名、模块名、包名
• 通常采用小写，可使用下划线。 • 例如： rulemodule.py #模块名，即文件名 _rule=’rule information’ #_rule变量名，通常前缀有一个下划线的变量名为全局变量
Python的编码规范
（2）类名、对象名
• 类首字母采用大写； • 类中的方法名首字母小写，其后的每个单词的首字母大写； • 对象名（类的实例）采用小写； • 类外引用其属性和方法名时，以对象名作为前缀。 • 类的私有变量、私有方法以两个下划线作为前缀。
Python的编码规范
（3）函数名
函数名通常采用小写，并用下划线或单词首字母大写增加名称的可读性。导入的函数以模块名作前缀。下例中，为演示导入函数前缀写法，使用了生成随机数的模块random。该模块有一个函数 randrange()，该函数可以根据给定的数字范围生成随机数。其声明为： randrange(start, stop[,step]) 说明：
Python语言特点-可扩展、动态性
可扩展性
• Python是采用C开发的语言，因此可以使用C扩展 Python，可以给Python添加新的模块、新的类。同时Python可以嵌入C、C++语言开发项目中，使程序具备脚本语言的特性。