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通過ChatGPT API與Python，您可以構建出真正卓越的AI應用。利用這些API，您可以專注于應用邏輯和用戶體驗，同時依靠ChatGPT強大的自然語言處理能力來處理人類文本理解和生成的復雜性。 本書是一本實踐指南，帶領初學者通過構建十個創新的AI項目來掌握ChatGPT，Whisper和DALL-E的APIs。這些項目提供了將ChatGPT與Flask、Django、Microsoft Office API和PyQt等框架和工具集成的實踐經驗。本書涵蓋了自然語言處理任務，構建ChatGPT克隆，以及創建AI代碼修復SaaS應用程序。它還涵蓋了語音識別、文本轉語音、語言翻譯，生成電子郵件回復和PowerPoint演示文稿。本書教您如何調整ChatGPT和利用DALL-E API生成AI藝術。它甚至介紹了如何通過集成ChatGPT API和Stripe來銷售您的應用。本書以GitHub上的實際示例為結構，從簡單的主題開始，逐漸進展到高級主題。 閱讀本書后，您將具備開發、部署和通過發揮ChatGPT API的全部潛力來獲取利潤的應用的所需專業知識。 您將學到什么 * 在自然語言處理任務中使用ChatGPT API建立堅實的基礎 * 構建、部署和變現各種桌面和SaaS AI應用 * 無縫集成ChatGPT與Flask、Django和Microsoft Office API等成熟框架 * 通過集成DALL-E API在您的桌面應用中生成驚艷的AI藝術，發揮您的創造力 * 體驗Whisper API的語音識別和文本轉語音功能的強大之處 * 通過調整過程優化ChatGPT模型的技巧

本書適合誰 本書適合程序員、企業家和軟件愛好者，旨在提供使用ChatGPT API構建應用的最佳實踐、提示和技巧。這對于有興趣在AI應用程序中使用ChatGPT的Python開發人員、希望集成AI技術的軟件開發人員以及希望用ChatGPT創建AI驅動的網絡應用程序的網絡開發人員都是有益的。建議讀者對Python編程和API的使用有基本的了解，以便更好地理解本書的內容。 目錄 1. 使用ChatGPT API開始自然語言處理任務 1. 構建ChatGPT克隆 1. 使用Flask創建和部署AI代碼修復SaaS應用程序 1. 將AI代碼修復應用程序與支付服務集成 1. 使用ChatGPT API和Microsoft Word的語言翻譯桌面應用 1. 用ChatGPT和Django生成考試應用 1. 構建Outlook電子郵件回復生成器 1. 用PyQt和ChatGPT API生成文章工具 1. 集成ChatGPT和DALL-E API：構建端到端PowerPoint演示文稿生成 1. 使用Whisper API進行語音識別和文本轉語音 1. 選擇合適的ChatGPT API模型 1. ChatGPT微調和集成

數百萬的公開Twitter信息流中蘊含著豐富的數據，一旦你開始挖掘它們，你就可以獲得一些有價值的見解。這本簡潔的小書提供了一系列的配方，幫助你使用易學的Python工具提取Twitter的信息金塊。每個配方都提供了關于解決方案是如何以及為什么工作的討論，所以你可以快速地調整它以適應你特定的需求。配方包括以下技術： 使用OAuth訪問Twitter數據 創建并分析轉推關系圖 使用流API實時收集推文 收集和分析朋友和關注者 發現友誼小組 從短URL匯總網頁 這本書是O’Reilly的《挖掘社交網絡》的完美伴侶。

TinyML，也就是微型機器學習，用于在資源受限的設備上實現機器學習，例如微控制器和嵌入式系統。如果你想利用這些低成本、低功耗但奇異強大的設備，那么這本書就是為你準備的。 這本書旨在增加TinyML應用程序的可用性，特別是對于缺乏資源或專業知識來開發和部署它們在基于微控制器的板上的專業人士。書中首先簡要介紹人工智能，包括解決復雜問題的經典方法。它還將幫助你熟悉適用于嵌入式設備和微控制器的不同ML模型開發和部署工具、庫和框架。書中將幫助你使用Arduino Nano RP2040板和Syntiant TinyML板構建一個空氣手勢數字識別系統和一個用于識別關鍵詞的AI項目。最后，書中總結了所涵蓋的概念，并簡要介紹了零樣本學習、單樣本學習、聯邦學習和MLOps等主題。 通過閱讀這本書，你將能夠輕松開發和部署端到端的Tiny ML解決方案。 你將學到什么 ● 學習如何使用Syntiant TinyML板構建關鍵詞識別系統。 ● 學習如何使用Arduino Nano RP2040構建空氣手勢數字識別系統。 ● 學習如何在Edge Impulse和Arduino IDE上測試和部署模型。 ● 獲取提高系統級性能的技巧。 ● 探索TinyML在各個行業中的不同實際用例。 這本書適合誰 本書適合物聯網開發者、系統工程師、軟件工程師、硬件工程師以及對將AI集成到他們的工作中感興趣的專業人士。這本書是對工程本科生的寶貴資源，他們對微控制器和物聯網設備感興趣，但可能不知道從何開始。

目錄

AI簡介

傳統ML生命周期

TinyML硬件和軟件平臺

實際應用案例

用TinyML進行的實驗

使用TinyML板的高級實現

持續改進

結論

這本迷你書是給想要學習如何使用大型語言模型構建應用的Python開發者的全面指南。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete闡述了GPT-4和ChatGPT的主要特性和優點，并解釋了它們的工作原理。你也會得到一個使用GPT-4和ChatGPT Python庫開發應用的逐步指南，包括文本生成，問答，和內容摘要工具。以清晰簡潔的語言寫就，"開發GPT-4和ChatGPT應用"書中包含了易于跟蹤的示例，幫助你理解并將概念應用到你的項目中。Python代碼示例可在GitHub倉庫中獲取，書中還包括一個關鍵術語的詞匯表。準備好在你的應用中利用大型語言模型的力量了嗎？那么這本書是必讀的。你將學習：ChatGPT和GPT-4的基本原理和優點以及它們的工作方式如何將這些模型集成到基于Python的應用中，進行NLP任務 如何使用Python的GPT-4或ChatGPT API開發應用，進行文本生成，問題回答，內容摘要等任務 高級GPT主題，包括提示工程，針對特定任務的模型微調，插件等等

獲取關于在Python中操作、處理、清理和處理數據集的完整說明。本實用指南的第二版針對Python 3.6進行了更新，包含了大量的實際案例研究，向您展示了如何有效地解決廣泛的數據分析問題。在這個過程中，您將學習最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本書由Wes McKinney (Python pandas項目的創建者)撰寫，是一本實用的、現代的Python數據科學工具介紹書。它非常適合剛接觸Python的分析師和剛接觸數據科學和科學計算的Python程序員。數據文件和相關材料可在GitHub上獲得。

使用IPython shell和Jupyter筆記本進行探索性計算 * 學習NumPy (Numerical Python)的基本和高級特性 * 開始使用pandas庫中的數據分析工具 * 使用靈活的工具來加載、清理、轉換、合并和重塑數據 * 使用matplotlib創建信息可視化 * 應用pandas groupby工具對數據集進行切片、切丁和匯總 * 分析和操作規則和不規則時間序列數據 * 了解如何通過全面、詳細的示例解決真實世界的數據分析問題

獲取使用Python操作、處理、清理和處理數據集的權威手冊。對于Python 3.10和pandas 1.4的更新，這個實踐指南的第三版包含了實踐案例研究，向您展示如何有效地解決大量數據分析問題。在此過程中，您將了解最新版本的pandas、NumPy和Jupyter。

本書涉及Python中操作、處理、清理和處理數據的具體細節。我的目標是為Python編程語言的各個部分及其面向數據的庫生態系統和工具提供指導，幫助您成為一名有效的數據分析師。雖然“數據分析”在這本書的標題中，但重點是Python編程、庫和工具，而不是數據分析方法。這是數據分析所需的Python編程。

在我2012年最初出版這本書之后的某個時候，人們開始用數據科學這個術語來概括從簡單的描述性統計到更高級的統計分析和機器學習的一切。從那時起，用于進行數據分析(或數據科學)的Python開源生態系統也得到了顯著的擴展。現在有很多其他的書專門關注這些更高級的方法。我希望本書能夠為您提供充分的準備，使您能夠轉向更具體的領域資源。

目錄內容：

Preface * Preliminaries * Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks * Built-In Data Structures, Functions, and Files * NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation * Getting Started with pandas * Data Loading, Storage, and File Formats * Data Cleaning and Preparation * Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape * Plotting and Visualization

Data Aggregation and Group Operations* Time Series * Introduction to Modeling Libraries in Python * Data Analysis Examples * Advanced NumPy * More on the IPython System * Index * About the Author

利用機器和深度學習模型，使用PySpark在實時數據上構建應用程序。這本書對于那些想要學習使用這種語言來執行探索性數據分析和解決一系列商業挑戰的人來說是完美的。

您將從回顧PySpark的基礎知識開始，例如Spark的核心架構，并了解如何使用PySpark進行大數據處理，如數據攝取、清理和轉換技術。接下來，使用PySpark構建用于分析流數據的工作流，并比較各種流平臺。

然后，您將看到如何使用帶PySpark的氣流調度不同的Spark作業，并通過本書檢查調優機和深度學習模型進行實時預測。本書最后討論了圖幀以及在PySpark中使用圖算法執行網絡分析。書中提供的所有代碼都可以在Github的Python腳本中找到。

內容簡介

要想在數據科學、機器學習、計算機圖形學和密碼學方面工作，需要強大的數學技能。

本書教授這些熱門職業所需的數學，專注于您作為開發人員需要了解的內容。這本書充滿了大量有用的圖形和200多個練習及迷你項目，為當今一些最熱門的編程領域中的有趣且有利可圖的職業開啟了大門。

關于技術

大多數企業意識到他們需要應用數據科學和有效的機器學習來獲得并保持競爭優勢。要構建這些應用程序，他們需要開發人員輕松編寫代碼并使用沉浸在統計，線性代數和微積分中的工具。

數學在其他現代應用中也扮演著不可或缺的角色，如游戲開發，計算機圖形和動畫，圖像和信號處理，定價引擎和股票市場分析。無論你是一個沒有核心大學數學基礎的自學成才的程序員，還是你只需要重新點燃數學余燼，這本書就是激發你技能的好方法。

關于本書

Math for Programmers教你解決代碼中的數學問題。由于作者的幽默和引人入勝的風格，你會喜歡像程序員一樣思考數學。通過可訪問的示例，場景和練習，非常適合工作開發人員，您將首先探索2D和3D中的函數和幾何。

有了這些基本構建模塊，您將進入機器學習和游戲編程的面包和黃油數學，包括矩陣和線性變換，導數和積分，微分方程，概率，分類算法等。不要擔心它聽起來令人生畏，或者更糟糕的是，無聊！編碼和數學家保羅奧蘭德會讓學習這些重要概念變得相關和有趣！

本實踐教程中的實際示例包括構建和渲染3D模型，使用矩陣變換的動畫，操縱圖像和聲波，以及為視頻游戲構建物理引擎。在此過程中，你將通過大量練習來測試自己，以確保牢牢掌握這些概念。當你完成后，你將擁有當今最流行的技術趨勢所必需的數學技能的堅實基礎。

你將學到

• 2D和3D矢量數學
• 矩陣和線性變換
• 線性代數的核心概念
• 具有一個或多個變量的微積分
• 回歸，分類和聚類的算法
• 有趣的現實世界的例子
• 超過200個練習和迷你項目

《數據科學導論》解釋重要的數據科學概念，并教你如何完成數據科學家的基本任務。我們將探索數據可視化、圖形數據庫、NoSQL的使用和數據科學過程。我們將使用Python語言和常見的Python庫，讓您親身體驗大規模處理數據的挑戰。了解Python如何讓您從大到需要存儲在多臺機器上的數據集中獲得見解，或者從快速移動到沒有一臺機器能夠處理它的數據集中獲得見解。本書為您提供了最流行的Python數據科學庫、Scikit-learn和statsmodel的實踐經驗。讀完這本書，你將擁有在數據科學領域開始職業生涯所需的堅實基礎。

簡介： Google一直是引入突破性技術和產品的先驅。在效率和規模方面，TensorFlow也不例外，因此，編寫本書只是向讀者介紹TensorFlow核心團隊所做的這些重要更改。本書著重于機器學習方面的TensorFlow的不同應用，并更深入地探討了方法的最新變化。對于那些想要用TensorFlow進行機器學習的人來說，這本書是一個很好的參考點。本書分為三個部分。第一篇：使用TensorFlow 2.0進行數據處理。第二部分：使用TensorFlow 2.0構建機器學習和深度學習模型。它還包括使用TensorFlow 2.0的神經語言編程（NLP）。第三部分介紹了如何在環境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。這本書對數據分析人員和數據工程師也很有用，因為它涵蓋了使用TensorFlow 2.0處理大數據的步驟。想要過渡到數據科學和機器學習領域的讀者也會發現，本書提供了實用的入門指南，以后可能會出現更復雜的方面。書中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相關的基本概念。本書的優勢在于其簡單性以及將機器學習應用于有意義的數據集。

目錄：

• Chapter 1：tenforflow 2.0介紹
  • tensor
  • TensorFlow 1.0與 Tensorflow 2.0的對比
  • Tensorflow 2.0安裝于基礎操作
• Chapter 2：tenforflow 與監督學習
  • 監督機器學習是什么
  • TF2.0實現線性回歸
  • 使用TF和Keras的線性回歸應用
  • TF2.0實現邏輯回歸
  • TF2.0實現boosted樹
• Chapter 3：tenforflow與深度神經網絡
  • 什么是神經網絡
  • 前向傳播與反向傳播
  • TF2.0構建神經網絡
  • 深度神經網絡
  • TF2.0構建深度神經網絡
  • 使用Keras模型估量
  • 總結
• Chapter 4：圖片與Tensorflow
  • 圖片處理
  • 卷積神經網絡
  • TF2.0與卷積神經網絡
  • 遷移學習
  • TF2.0與變分自編碼器
  • 總結
• Chapter 5：TF2.0與自然語言處理（NLP）
  • NLP概述
  • 文本處理
  • 文本分類與TF
  • TF projector
• Chapter 6：TF模型
  • TF部署
  • 模型部署的Python
  • 基于TF的Keras模型