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☆☆☆☆☆

出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Rakesh Vidya Chandra

出品人:

页数:122

译者:

出版时间:2015-6-30

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781784395414

丛书系列:

图书标签:

Python
爬虫
软件开发
计算机
Spider
Python
Requests
HTTP
API
Web Scraping
REST API
Networking
Programming
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具体描述

《深度学习与PyTorch实战指南》一、书籍概述与定位《深度学习与PyTorch实战指南》是一本面向计算机科学、数据科学以及人工智能领域实践者的权威性教材。本书旨在系统性地介绍现代深度学习的核心理论、算法架构，并以前沿的深度学习框架PyTorch为载体，提供大量可复现的实战案例。本书的撰写紧密围绕“从理论深度到工程实践”这一核心理念，力求帮助读者跨越理论理解的鸿沟，迅速掌握利用PyTorch构建、训练、优化和部署复杂神经网络模型的能力。本书并非停留在对PyTorch API的简单罗列，而是深度融合了数学基础、算法原理与工业级代码实现。我们假定读者具备一定的Python编程基础和线性代数、微积分的初步认知，但本书会为关键的数学概念提供必要的复习和引入，确保即便是初学者也能跟上深度学习的知识体系。二、核心内容模块详解本书内容结构严谨，共分为六大部分，涵盖了从基础构建块到前沿模型范式的完整学习路径。第一部分：深度学习基础与PyTorch环境搭建本部分为入门奠基，详细阐述了深度学习的起源、核心优势，并将其置于整个机器学习生态中的位置。 1. 深度学习基石：解析人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, GELU等）的特性与选择标准。 2. 优化理论基础：深入探讨损失函数（MSE, Cross-Entropy等）的设计哲学。重点介绍梯度下降的变体，包括SGD、动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至自适应学习率优化器Adam及其变体（如AdamW）的数学推导与收敛性分析。 3. PyTorch环境就绪：详细指导读者配置高性能的深度学习环境，包括Anaconda/Miniconda环境管理、CUDA/cuDNN的正确安装与验证。对PyTorch核心数据结构`Tensor`的创建、操作（广播机制、维度变换、GPU加速）进行全面而细致的讲解，强调CPU与GPU内存管理的差异与优化策略。第二部分：构建与训练基础网络模型本部分聚焦于使用PyTorch构建经典且有效的模型结构，这是掌握框架使用的关键环节。 1. 计算图的魔力：详尽解释PyTorch的动态计算图（Define by Run）机制，深入剖析`torch.autograd`模块如何实现自动微分（反向传播）。讲解如何通过`requires_grad`、`grad.zero_()`和`torch.no_grad()`等关键API控制梯度流，并展示如何手动实现自定义的梯度计算。 2. 模块化编程：`nn.Module`的艺术：系统介绍`torch.nn.Module`类的构造、参数注册（`nn.Parameter`）以及`forward`方法的实现规范。通过构建多层感知机（MLP）作为范例，演示如何清晰、高效地组织网络层级。 3. 数据加载与预处理：全面掌握`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`的使用。内容涵盖自定义数据集的编写、数据增强（Data Augmentation）的策略，以及并行数据加载（`num_workers`）对训练效率的影响，特别是对大型数据集的I/O瓶颈优化。第三部分：计算机视觉（CV）核心范式本部分深入探索卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的应用。 1. 卷积的精髓：详细解析一维、二维、三维卷积操作的数学原理、填充（Padding）与步幅（Stride）对输出特征图尺寸的影响。介绍分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在模型轻量化中的作用。 2. 经典CNN架构重构：不依赖高级API，从头开始用PyTorch实现LeNet、AlexNet、VGG和ResNet（残差连接的原理与重要性）。着重讲解BatchNorm（批量归一化）在稳定训练过程中的关键作用及其在训练/评估模式下的行为差异。 3. 前沿网络与迁移学习：介绍Inception、DenseNet等现代架构的设计思想。详尽讲解如何利用预训练模型（如ImageNet权重）进行微调（Fine-tuning）和特征提取，并提供一套完整的迁移学习实践流程。第四部分：自然语言处理（NLP）进阶本部分聚焦于序列数据的处理，重点介绍循环结构与注意力机制。 1. 序列建模基础：介绍RNN、GRU和LSTM的工作原理与梯度消失/爆炸问题的缓解机制。重点演示如何使用PyTorch的`nn.RNN`系列模块处理时间序列或文本数据。 2. 词嵌入技术：讲解词嵌入（Word Embedding）的必要性，实践Word2Vec（Skip-gram/CBOW）的PyTorch实现思路，并介绍预训练嵌入（如GloVe）的加载与使用。 3. 注意力机制与Transformer：深度剖析自注意力（Self-Attention）机制的数学细节，包括Query, Key, Value的投影。详细构建PyTorch版的Transformer编码器和解码器，并以机器翻译任务为例，展示多头注意力（Multi-Head Attention）的实现细节，为后续的LLM学习打下坚实基础。第五部分：模型优化、性能调校与正则化本部分关注如何将模型从“能跑”提升到“效果好、速度快”的工业标准。 1. 正则化技术：系统介绍L1/L2权重衰减、Dropout的实现及其在不同网络层中的应用策略。探讨早停法（Early Stopping）的监控与实施。 2. 超参数调优实战：指导读者使用工具（如Weights & Biases或TensorBoard）进行实验跟踪。详细介绍学习率调度器（Learning Rate Schedulers），如余弦退火（Cosine Annealing）和学习率预热（Warmup）策略在优化大型模型收敛性中的效果。 3. 模型性能分析与调试：教授如何使用TensorBoard可视化训练过程、模型结构和权重分布。讲解梯度流的监测，定位梯度爆炸/消失问题。介绍梯度裁剪（Gradient Clipping）在处理RNN/Transformer中的实际应用。第六部分：模型部署与高级技术本部分将实践推向工程部署和前沿研究方向。 1. 模型序列化与部署准备：掌握`torch.save()`和`torch.load()`的最佳实践，区分保存模型状态（State Dict）与保存整个模型结构的优劣。介绍TorchScript和ONNX，为模型跨平台部署做准备。 2. 联邦学习与分布式训练：介绍PyTorch分布式包（`torch.distributed`）的基础，包括`init_process_group`的配置。详细讲解数据并行（DDP）与模型并行（MP）的基本概念，并提供一个使用DDP在多GPU上加速训练的完整示例。 3. 生成模型初探：简要介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的核心思想，并提供一个使用PyTorch实现的DCGAN案例，展示如何处理图像生成任务中的模式崩溃（Mode Collapse）问题。三、本书的独特优势 1. 代码优先与可验证性：所有理论讲解都配有精心注释的、可直接运行的PyTorch代码片段，读者可以即时验证每一个概念。 2. 深度剖析框架底层：不满足于API调用，深入讲解了`autograd`、内存管理和并行计算的内部机制，帮助读者成为深度框架的掌控者而非单纯的使用者。 3. 覆盖前沿趋势：内容紧跟近几年CV和NLP领域的重大突破，确保读者掌握的知识体系是最新的工业标准。目标读者本书适合希望系统性掌握深度学习理论并精通PyTorch实战的工程师、研究生、数据科学家，以及希望将深度学习技术应用于实际业务问题的开发者。学习本书后，读者将有能力独立设计、实现并优化复杂的、前沿的深度学习模型。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名Python的爱好者，我一直对网络编程这一领域抱有浓厚的兴趣，而《Python Requests Essentials》这本书为我提供了一个绝佳的学习平台。它以一种非常清晰且易于理解的方式，详细讲解了Requests库的功能和用法。我尤其欣赏书中对HTTP协议的介绍，以及Requests库是如何将复杂的协议操作变得如此简单。从发送基础的GET和POST请求，到如何解析服务器返回的JSON和XML数据，再到如何处理响应头信息，书中都提供了详尽的解释和丰富的代码示例。我过去在尝试构建一个需要处理用户登录和会话的应用时，经常会遇到各种问题，而这本书关于Session和Cookies管理的章节，为我提供了非常实用的解决方案。它让我能够更轻松地管理这些信息，从而顺利地完成用户认证。我非常期待书中能够分享更多关于如何处理网络异常的技巧，例如如何设置超时、如何处理重定向以及如何优雅地应对各种错误状态码。这本书的语言通俗易懂，代码示例也都非常实用，让我能够快速地将所学知识应用到实际项目中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对网络编程充满好奇心的用户，我一直想了解如何能够更有效地使用Python与互联网进行交互，而《Python Requests Essentials》这本书则完美地满足了我的需求。它用一种非常通俗易懂的方式，为我揭示了Requests库的强大功能。我尤其喜欢书中对HTTP请求的详细介绍，包括GET、POST等不同方法的用法，以及如何传递各种参数和头部信息。对我而言，最重要的是书中对于如何处理响应的细致讲解，包括如何解析JSON、XML以及HTML数据，如何检查响应的状态码，以及如何利用响应头信息。我过去在进行一些简单的网络请求时，常常会遇到各种各样的问题，而这本书关于异常处理的章节，让我能够写出更健壮的代码。我特别期待书中能够深入讲解如何处理Cookies和Session，这对于需要保持用户登录状态的应用来说非常关键。此外，书中关于身份验证和代理设置的内容，也让我对Requests库的灵活性有了更深的认识。我非常期待书中能够提供更多关于如何使用Requests库进行Web Scraping的技巧，例如如何结合BeautifulSoup等库来提取网页信息。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着一定Python基础，但对网络编程涉猎不深的开发者。阅读《Python Requests Essentials》的过程，就像是收到了一份精心准备的“入行指南”。这本书没有一开始就抛出大量晦涩难懂的概念，而是从最基础的HTTP协议入手，解释了Requests库是如何简化这一过程的。我尤其欣赏书中对GET和POST方法的对比分析，让我能够清晰地理解它们各自的适用场景。对于初学者来说，如何正确地处理服务器返回的响应是一大难点，而这本书在解析JSON、XML以及处理响应头信息方面提供了非常实用的方法。我曾经在尝试构建一个需要保持用户登录状态的应用时遇到了很多困难，这本书关于Session和Cookies管理的章节，无疑是雪中送炭。它让我明白了如何有效地管理这些信息，从而轻松地进行用户认证。我还会关注书中关于如何处理网络异常的技巧，例如如何设置超时、如何处理重定向以及如何优雅地应对各种错误状态码。这本书的示例代码都非常简洁，并且能够直接在实际项目中运行，这极大地增强了我的学习信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对使用Python来与Web服务进行交互充满热情，而《Python Requests Essentials》这本书则成为了我探索这一领域的一盏明灯。它以一种非常系统且深入的方式，为我打开了Requests库的强大世界。我尤其欣赏书中对HTTP协议的讲解，是如何与Requests库的功能紧密结合的。从发送最基本的GET请求到处理复杂的POST请求，再到如何高效地解析服务器返回的JSON和XML数据，书中都提供了清晰且实用的指导。我过去在处理Web API时，经常会遇到各种各样的错误，这本书关于异常处理和错误恢复的章节，为我提供了非常宝贵的经验。我学会了如何设置超时，如何处理重定向，以及如何根据HTTP状态码来采取不同的行动。书中关于Session和Cookies管理的技巧，对我来说更是如获至宝，这使得我能够轻松地处理需要用户登录或保持会话状态的应用。我非常期待书中能够分享更多关于如何使用Requests库来模拟用户行为，例如处理文件上传、处理表单提交以及如何应对一些简单的反爬虫策略。这本书的语言简洁明了，代码示例丰富且易于理解，让我能够快速地将所学知识应用到实际项目中。

评分☆☆☆☆☆

从我作为一名资深Python开发者的角度来看，《Python Requests Essentials》这本书无疑是Requests库领域的一本杰作。它并没有停留在基础功能的罗列，而是深入挖掘了Requests库的强大之处，并提供了许多我之前未曾注意到的高级技巧。书中关于并发请求处理的章节，尤其让我眼前一亮。我一直在寻找更有效的方法来加速我的数据抓取任务，而这本书中关于使用`requests`与`concurrent.futures`或`asyncio`结合的指导，让我看到了新的可能性。此外，书中对于如何自定义Request的Adapter和Transport的讲解，为我提供了更深层次的控制能力，这对于处理特定网络环境或实现定制化的请求逻辑非常有价值。我特别喜欢书中关于如何处理反爬虫机制的讨论，例如模拟浏览器User-Agent、处理Referer头、以及如何管理和使用代理池。这些内容都是在实际的Web Scraping项目中不可或缺的。书中对错误处理和重试机制的深入分析，也让我能够构建出更具韧性的应用程序。我还会关注书中关于如何进行请求性能优化的建议，例如如何高效地处理大量数据、如何避免不必要的连接开销等。这本书的深度和广度，让它成为我工具箱中不可或缺的一部分。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，一位有着丰富Web开发经验的开发者，找到一本既能满足我深入探索Requests库强大功能，又能提供新颖见解的书籍并不容易。然而，《Python Requests Essentials》这本书无疑超出了我的预期。它并没有仅仅停留在API调用的表面，而是深入探讨了Requests库的底层设计和工作原理。我特别欣赏书中关于如何自定义Transport和Adapter的部分，这为我提供了更精细地控制请求过程的能力，尤其是在处理复杂的代理策略或自定义认证流程时。书中关于并发请求的章节，让我得以一窥如何利用Requests库构建高性能的网络爬虫和API客户端，特别是关于如何与`asyncio`库进行整合的探讨，为我打开了新的思路。此外，书中关于如何应对现代Web应用中越来越常见的反爬虫机制的分析，如处理JavaScript渲染、模拟更复杂的浏览器行为以及如何有效管理User-Agent池，都非常有价值。我还会仔细研究书中关于错误处理和重试策略的优化建议，以确保我的应用程序在各种不可预测的网络环境中都能保持稳定运行。这本书的内容深度和实用性，使其成为我进行Web服务开发时不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书给了我一个非常棒的起点，尤其是在理解HTTP协议的底层逻辑与Requests库的便捷性之间找到了一个绝佳的平衡点。我一直对网络通信中的“请求-响应”模式感到好奇，而Requests库的出现极大地简化了这一过程。书中对GET和POST方法的详尽解释，不仅仅是语法层面的展示，更是深入剖析了它们在不同场景下的应用，例如获取资源、提交表单数据等。我特别欣赏作者对于处理响应的细致讲解，包括如何从响应体中提取JSON、XML或其他格式的数据，如何检查响应的状态码来判断请求是否成功，以及如何利用响应头中的信息。对于初学者来说，理解这些细节至关重要，能够避免很多不必要的错误。书中关于Session和Cookies的管理部分也让我受益匪浅，这对于需要维护用户登录状态或在多个请求之间传递信息的场景非常关键。我过去在尝试模拟登录时常常遇到困难，这本书提供的解决方案给了我很大的启发。此外，处理认证（如Basic Auth、Digest Auth）和代理设置的部分，也让我对Requests库的灵活性有了更深的认识，这对于访问受保护资源或绕过网络限制非常有用。这本书的例子都很贴近实际开发，让我能够快速上手，并将所学知识应用到自己的项目中。我迫不及待地想尝试书中关于异常处理的技巧，以确保我的网络请求更加健壮和可靠。

评分☆☆☆☆☆

作为一名Python新手，我一直对网络编程这一块感到有些畏惧，因为涉及到很多底层的协议和复杂的概念。然而，在阅读了《Python Requests Essentials》之后，我对这一领域的看法发生了巨大的改变。这本书以一种非常易于理解的方式，将Requests库的功能娓娓道来。我尤其欣赏书中对HTTP请求生命周期的详细阐述，从发送请求到接收响应的每一个环节都解释得非常清楚。通过书中丰富的示例，我学会了如何发送基本的GET和POST请求，如何传递URL参数和请求体数据，以及如何读取和解析响应。更让我感到惊喜的是，书中对错误处理和异常管理的介绍，让我能够写出更健壮的代码，即使在网络不稳定或服务器出现问题时，也能优雅地处理。我对书中关于如何使用Session对象来保持状态和管理Cookies的部分印象深刻，这对于需要登录或进行多次交互的应用来说至关重要。我一直在寻找能够帮助我更好地理解和运用RESTful API的方法，这本书在这方面也提供了宝贵的见解。我非常期待能够通过这本书，进一步掌握如何处理身份验证、代理设置以及文件上传等更高级的功能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚开始接触Python网络编程的初学者，我满怀期待地翻开了《Python Requests Essentials》。我尤其希望这本书能够系统地讲解Requests库的核心概念，比如如何发送GET、POST请求，如何处理响应数据，如何管理cookies和session，以及如何处理认证和代理。我更关注的是如何能够优雅地处理网络请求中的各种异常情况，例如网络连接失败、超时、或者服务器返回的错误状态码，并且能够有效地进行错误恢复和日志记录。此外，对于更高级的应用，我希望能学习到如何使用Requests进行并发请求，提高数据抓取的效率，以及如何处理更复杂的API交互，比如API密钥的管理、数据分页的处理，甚至是如何模拟浏览器行为来应对一些反爬虫机制。我对书中关于RESTful API的设计理念和Requests库如何与之契合的阐述也充满好奇，希望能够通过学习，更好地理解和利用现代Web服务。我对书中能否提供丰富的实际案例和代码示例来辅助理解也非常期待，毕竟理论结合实践才能真正掌握一项技能。我想了解Requests库在处理大型数据集或进行长时间运行的任务时，有哪些性能优化方面的建议和技巧。另外，我也会关注书中关于Requests库与其他Python库（如BeautifulSoup、Scrapy等）结合使用的场景和方法，以构建更强大的网络应用。最后，我希望这本书能够帮助我建立起一个扎实的Requests库使用基础，并为我未来深入学习更高级的网络编程技术打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据采集和API交互有强烈兴趣的开发者。这本书在如何高效地与Web API进行交互方面，提供了非常实用的指导。我一直对如何构建能够处理复杂Web服务的Python脚本感到困惑，而这本书恰好解决了我的痛点。它不仅讲解了如何发送各种类型的HTTP请求，还深入探讨了如何解析返回的数据，无论是JSON、XML还是HTML。我尤其关注书中关于处理API响应中的各种情况，比如如何有效地处理分页数据，如何使用Requests库来管理API密钥和认证信息，以及如何优雅地处理Rate Limiting（请求频率限制）。这些都是在实际开发中经常遇到的挑战。书中提供的关于如何构建更健壮的网络请求的代码示例，让我能够更好地应对各种网络环境和服务器行为。例如，如何设置合理的超时时间，如何处理重定向，以及如何使用Session对象来保持连接状态，这些细节都大大提升了我的代码质量。我非常期待书中能够分享更多关于使用Requests库进行Web Scraping（网络爬虫）的技巧，例如如何结合BeautifulSoup或其他解析库来提取特定信息，以及如何处理JavaScript渲染的内容。这本书的整体结构清晰，逻辑性强，并且语言通俗易懂，非常适合我这样的技术爱好者。

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前三章适合入门，后面四章有点跑题……

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Python 爬虫技术的入门读物，值得学习。

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前三章适合入门，后面四章有点跑题……