书籍python科学工程介绍 Python for Science and Engineering

书籍python科学工程介绍 Python for Science and Engineering - 2019

2019-02-25 596

简介

本指南提供了快速而精辟的Python编程介绍。作者精心开发了一种在任何科学和工程学科中使用Python的简洁方法，包含大量示例，实用提示和内部提示。

读者将会看到为什么Python是如此广泛吸引人的程序，并学习语法，数据结构，输入和输出，绘图，条件和循环，用户定义函数，曲线拟合，数值例程，动画和可视化的基础知识。作者通过示例进行教学，并假设读者没有编程背景。

David J. Pine是纽约大学的银教授兼物理学教授，纽约大学Tandon工程学院化学与生物分子工程系主任。他是美国物理学会和美国科学促进会（AAAS）的当选研究员，并且是古根海姆研究员。

参考资料

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简介学习Python编程和统计数据的快捷方法 Python是一种通用编程语言，创建于20世纪80年代后期 - 以Monty Python命名 - 成千上万的人用它来测试英特尔的微芯片，为Instagram提供动力，以及使用PyGame库构建视频游戏。 Python for Data Science For Dummies是为刚接触数据分析的人编写的，并讨论了Python数据分析编程和统计的基础知识。本书还讨论了Google Colab，它可以在云中编写Python代码。开始使用数据科学和Python 可视化信息 Wrangle数据本书提供了数据科学编程入门所需的统计背景，包括概率，随机分布，假设检验，置信区间和建立预测的回归模型。参考资料下载：https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-3393744

2019-02-26

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实战深度强化学习DQN-理论和实践

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 1、Q-learning回顾 Q-learning 的算法过程如下图所示：在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛，然后根据Q值表我们就可以在每个状态下选取一个最优策略。 Q值表的更新公式为：公式中，Q(S,A) 我们可以称做Q估计值，即我们当前估计的Q值，而：称为Q-target，即我们使用贝尔曼方程加贪心策略认为实际应该得到的奖励，我们的目标就是使我们的Q值不断的接近Q-target值。 2、深度Q网络(Deep - Q - Network) 2.1 DQN简介为什么会出现DQN呢在普通的Q

2019-02-26

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