找到 3 条结果 按相关性 按时间降序
TensorFlow计算机视觉原理与实战
本书以Python数据处理工具和深度学习的基本原理为切入点，由浅入深介绍TensorFlow的使用方法。由原理着手到代码实践，内容从最基本的回归问题开始，到近年来大热的卷积神经网络和生成式模型。本书省去大量烦琐的数学推导，以通俗易懂的语言和示例阐述深度学习的原理。 本书共8章，第1和2章介绍TensorFlow的环境搭建与Python基本数据处理工具，为后面介绍TensorFlow做准备；第3~5章讲解TensorFlow和深度学习中的基本概念及深度学习常用数据集；第6~8章从易到难深入讲解不同的神经网络模型并配合大量的示例，进一步巩固TensorFlow代码的使用。本书配有整套代码，在重点、难点处配有讲解视频，读者可以根据自身兴趣与需求对代码进行修改并通过视频对难以理解的知识点进行巩固。 本书的难度、层次清晰，适合任何希望入门人工智能领域的学生或工作者阅读，同时也包含最新的技术，适于想要紧跟视觉研究的从业人员阅读。
Python量化交易实战——使用vn.py构建交易系统
本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。
基金量化之道——系统搭建与实践精要
本书以基金与编程基础为出发点，面向零基础或基础知识较少的读者，由浅入深地介绍了从零编写基金分析与交易的量化系统的方法与实践。本书内容由Python的基础知识与编程和投研常用的Python工具开始，逐步介绍常用的交易指标与投资组合管理，最终介绍系统的优化与管理。 本书共分为七章，第1~3章分别介绍基金的基础知识、Python环境的搭建与常用的编程与分析工具，为后几章代码编写铺垫；第4章着重介绍了如何从零开始搭建量化分析系统，其中包含不同模块的设计；第5章与第6章介绍了在量化系统中实现不同的交易框架和策略；第7章介绍将量化系统上线，并配置监控进行运营管理的方法。 本书以通俗易懂的语言和实例阐述量化在基金产品上的分析与应用，适于对基金交易与量化分析有兴趣的读者。书中附有详细注释的代码会帮助读者加深量化系统的构建过程与交易策略的思想。
- 1