《Python Web发从门到精通》从零基础始，提供了Python Web发从门到编程高手所必需的各项知识。无论有没有Python基础，通过本书你都能*终成为Web发高手。 （1）主流技术，全面解析。本书涵盖Flask、Django、Tornado和FastAPI四大技术框架，一本书教你掌握Web发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础知识 核心Web框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。64个应用示例 4个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。在线答疑QQ及技术支持网站，不定期行在线直播课程。
* 《Python编程快速上手》的作者阿尔 斯维加特又一力作 * 《python编程从门到实践》读者的阶Python推荐读物 * 逐步可视化代码执行过程，助你编写规范、整洁的Python代码 * 通过益智游戏了解代码底层逻辑，像职业程序员一样使用Python 在学习Python的旅程中，你是否正在 绝望的沙漠 里徘徊？你已经学完了基础教程，却徘徊于不同的学习材料之间，感觉自己毫无长。本书是 沙漠里的那片绿洲 。 作为《Python编程快速上手》的姊妹篇，本书专为想达到职业程序员水平却问路无门的人而写。作者拥有丰富的Python教学经验，所写内容既翔实细致，又深浅出。你将通过三个方面实现从 快速上手 到 轻松阶 的跃迁：解决初级阶会遇到的重重困难；掌握Python编程的实践、工具和技巧；理解面向对象的Python。
Python俨然成为了一种信仰，从AI算法专家到设计师似乎都要不同程度的掌握。在全民Python的状态下，尤其是编程基础比较差的人群中，找到一本真正适合门的书事关重大！《Python王者归来: 增强版》首先用全彩印刷奠定了与真实发场景一模一样的阅读体验，所有代码均为编辑器截图，各种标记、颜色、加粗等细节一目了然，在此基础上所有程序语法按照特性分类，同时以实用的程序范例行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
1.从下载安装到基本操作，从编程语法到编程规范，从案例分析到代码实现，让你学懂学透Python基础知识。 2.9个项目实践，聚焦科学研究和工程实践中的前沿方向，涵盖绘图、图像处理、优化计算、游戏发、基于Web的系统发、爬虫、机器学习等方面，帮你充分掌握发技能。 3.配套资源丰富，提供教学PPT、操作视频、程序源码、彩图文件和本书思维导图，助你提高学习效率。
读者对象 《Python网络爬虫技术与应用》可作为高等院校大数据、计算机、电子信息、软件技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为大数据及编程爱好者的参考用书。 本书特色 ★★以Python网络爬虫发为主线，兼顾理论与实战。 ★★赠送课程大纲、教学课件PPT、实验手册、各章习题及答案、期末试卷及答案、教学和实验视频，方便教师授课。
1、本书使用Python 3版本的数据分析，如数据分析基础工具的Numpy、数据可视化工具的Matplotlib和Seaborn、数据处理工具的Pandas、数据统计工具的Scipy、机器学习工具的Sklearn以及自然语言处理的相关库。 2、本书代码采用基于Python的各类库实现，全部程序都通过上机调试和运行。在讲解基本理论的基础上加强动手实践能力的培养，让学生在操作中学会Python编程。 3、本书针对机器学习、数据分析、Python相关技术和自然语言处理的初、中级读者，从零始逐行讲解代码，使其熟悉并实现自然语言处理的基本内容。 4、本书逻辑严谨，内容精练，文字简洁，通俗易懂，实训题目经典实用，综合性强。 5、本书配套资源，读者可登录清华大学出版社官网或扫描书中二维码获取。
Python Web数据分析可视化——基于Django框架的开发实战
★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩，避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂，专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础，则可以跳过任意部分，直学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一，用一句话概括就是 在Web端实现Python数据分析可视化 。技能树的爬升阶段为Python语法基础 算法初探 Python数据分析可视化 Django Web 数据分析可视化网站的搭建等。 ★ 授之以渔 笔者深知自主学习的重要性，因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。
《Python数据分析从门到精通》从零基础始，提供了从Python门到成为数据分析高手所必需的各项知识。无论有没有Python基础，通过本书你都能*终成为数据分析高手。 （1）主流技术，全面解析。本书涵盖数据分析三剑客Pandas、Matplotlib和Numpy，数据可视化三大图表Matplotlib、Seaborn和Pyecharts，以及机器学习库Scikit-Learn等技术，一本书教你掌握数据分析领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础知识 核心技术 高级应用 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。248个应用示例 20个综合案例 4个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 知识胶囊 等小栏目，让读者在学习的过程中更轻松地理解相关知识及概念，更快地掌握数据分析技能和应
1.模块化、层次化的课程结构，满足中职教学需要 2.名校名师作者 3.案例丰富，浅显易懂，满足就业需求 4.配套资源丰富，素材、扩展案例、教学大纲等 5.83 个实例训练+33 个任务训练
本书内容易于理解，而且读起来生动有趣，是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的实践以及其他发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python，并教会你使用多种Python工具和源包。 通过阅读本书，你将能够： 学习简单的数据类型，以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服务器、API
人们都认为Python简单易学，但其实Python 的复杂程度要远高出许多人的设想，诸多概念被隐藏在看似简单的代码背后。这也是Python易学难精的主要原因。对一门语言的学习如果仅停留在语言规范层面，经不起实战的考验。本书试图从Python 3的解释器手，剖析语言背后的实现，帮助读者修炼Python技能，不仅会用，还用得好，用得妙。
完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 "机器学习实验室"主理人倾力造，近40000读者已验证
本书的编排思路新颖，破传统Python程序设计相关教材的设计模式，主要有以下特。 （1）厘清知识目标，明确技能目标 遵循高职院校学生的理论知识以适度、必需、够用为原则，确定本书的知识目标和技能目标，将本书内容划分为11个单元。 （2）校企紧密协作，注重创新创意培养 与“风火轮编程”基地紧密合作，该团队提供绚丽的海龟作图创意优秀案例，学校教师结合单元知识，对案例行改造，确保知识的全面性与趣味性。 （3）课内教学案例化，聚焦提升学习兴趣 本书采取案例化教学的形式，教学任务以海龟作图为主线，案例选取注重趣味性、视觉冲，由简单到复杂，第11单元为综合项目，体现完整工作过程。 （4）综合实训项目化，着重训练综合技能 本书前10个单元设置多个综合实训，新型科学计算器实训项目覆盖第1～3单元的Python基础知识等，成绩管理系统
1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以
1.专业：基于GitHub人气源文章 Python工匠 系列，基于Python 3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
《Python OpenCV从门到精通》以门为主、阶为辅，提供了从Python OpenCV门到编程高手所必需的各项知识。 （1）主流技术，全面解析。本书内容丰富，涵盖OpenCV图像处理技术的方方面面，包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础门 核心框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。130个应用实例 1个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。
Q：我一编程基础都没有，也可以学会吗？ 答：完全没有问题！在众多编程语言中，Python可以说是很容易门的一个。即使你之前没有触过一编程，都可以很轻松地门Python。实际上，现在很多中学都已经设了Python编程课。 Q：这本书只会介绍门方面的知识吗？ 答：这几本书可不止于初级水平的教学。在精讲语法的同时，还穿插了各种发技巧，让你的技术更胜别人一筹。 Q：学完这本书，我可以达到什么水平？ 答：本书旨在让你快速上手Python。读完本书，你已经下了坚实的基础，也达到了初级发水平，下来就可以始学习更高级的技术，比如数据分析、网络爬虫等。 如果想要成为一名真正的Python工程师，想要更深地学习Python，小伙伴们可以看一下本书的阶篇《从0到1：Python阶之旅》。
1.每章通过生活场景引编程知识，让读者掌握Python在生活中的应用，轻松门； 2.书中设计了 观察与思考 知识加油箱 等模块，问题导向，帮助读者理解编程思维； 3.每章后通过一个综合案例，帮助读者回顾本章所学，活学活用； 4.每章提供课后习题，帮助读者巩固所学知识； 5.提供配套代码等学习资源下载。
《Python算法交易实战》一书是金融科技系列图书的力作，带领读者深理解现代电子交易市场和市场参与者之间的交互与运作方式，包含建模、交易、风控等重要主题，以及通过基于Python的机器学习和数据分析等技术实现算法交易的相关知识和实践技巧，从而让读者实现有竞争力的算法交易，华丽变身金融交易大神。 通过阅读本书，你将能够： ● 了解现代算法交易系统和策略的组成部分； ● 掌握一些有代表性的交易策略的运作、实施和分析方法； ● 使用 Python 在交易信号和策略中应用机器学习算法； ● 量化并构建 Python 交易策略的风险管理系统； ● 构建回测器来运行模拟交易策略，以提高交易系统的性能； ● 在实际市场中部署和整合交易策略，以维持和提高赢利能力； ● 使用 Python 设计、构建一个实用并能带来盈利的算法交易机器人。 本书包含丰富实用的
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
本书以新版Android Jetpack组件库、流行版本的Android操作系统以及新版本的Android Studio为例，系统讲解Android Jetpack的使用，涉及应用架构、生命周期管理、数据库操作、UI数据绑定等，并和实际案例相结合，突出其实用性。此外，在必要时还从源码层面剖析了Jetpack组件，让读者理解Google官方的设计思想。
1. 介绍实现Python代码整洁应遵循的基本原则 2. 涵盖避免由不良代码导致的效率低下以及存在诸多隐患的代码的方法 3. 作者Mariano Anaya，软件工程师，专业背景深厚，项目经验丰富 4. 基于新的Python 3.9，方便读者学习
Python实现Web UI自动化测试实战——Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+J
1.详细解读Python与自动化测试基础知识 2.深讲解自动化测试使用原理及项目实战 3.解析自动化测试效率提高方案 4.详细讲解官方推荐框架unittest及pytest 5.扩展持续集成、提升自动化效率等内容拓展读者视野 6.提供图书中的源代码及学习资料
京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
购物车