
Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py
掌握Python分布式计算!从语言概述到核心技术,从集群部署到机器学习、强化学习,全面解析Dask和Xorbits,还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python发者还是数据科学家,本书将带你领略分布式编程的威力,让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域,加速你的项目程,成为分布式计算的大师!

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

(1)内容全面:囊括基础认知、深度理解、落地方案、未来规划 (2)分析透彻:从问题手,追本溯源,分析到每一落地细节 (3)实操性强:从架构构建到模块实现,从方法指导到案例实战 (4)图文并茂:包括近百个精心绘制的图表,让内容可视化


想学 Python? 想编写实用的程序?没有编程经验? 没问题,选择这本书就够了!无须编程基础、门级的 Python 编程书! 72 个实例(例如自动驾驶、桌面便利贴、绘图软件、聊天机器人、心里测验、笑话制造机、 75 个编程练习。 20 个编程相关小贴士。

随着科技的发展,气象学的相关研究对从业人员提出了更高的计算机编程要求,气象与计算机技术的深度融合成为发展的趋势。 本书关注Python在气象数据处理与可视化方面的应用,循序渐进地介绍Python基础应用,内容涵盖了NumPy、pandas、xarray、SciPy、Metpy、Matplotlib等常用于气象领域的模块的具体用法。本书提供了大量浅显易懂的与气象相关的示例,涵盖多种常见应用场景,极大地降低了读者的学习成本。 通过阅读本书,读者可以在较短时间内掌握Python在气象数据处理与可视化中的常用编程技能。

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1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现,辅以实例,侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型

畅销书全新升级,第1版上市后已印刷近10次,累计销量超过50000册,是该领域公认的标杆之作,销量和口碑都极佳。(2)资深专家撰写,内容系统而全面,详尽讲解了HTML5与CSS 3的所有功能和特性;注重实战,不仅包含大量辅助理解的小案例,而且还包含两个综合性案例,可操作性极强。

1.本书更具实战型,实际解决方案有60余个,实操性强。 2.书中技术有较多更新,贴合目前图像处理领域的热技术。 3.贴合目前图像处理技术的热应用领域,如医疗、人脸识别等。 4.作者技术背景深厚。

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.本书秉持理论与实践相结合的理念,讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线,采用数据分析的相关技术方法,并结合场景应用,将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据,并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。

人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域,人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书,你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法,对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫 希尔皮斯科博士基于多年发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验,展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例,有助于你边学边练,轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法,并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法,发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易,并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来,涉及基于人工智能的竞争和金融奇

1.以多种实例为基础,从简单到复杂引导读者掌握Python模块的使用方法和技巧,让您轻松实现自动化办公。 2.办公室文员和数据分析师的工作利器,系统学会如何使用Python的openpyxl和pandas模块来快速处理Excel数据,提高工作效率。 3.详细阐述了开发环境的搭建、Excel模块的安装、代码编写前的准备、openpyxl模块与pandas模块的使用方法以及PyInstaller模块与.py文件的编译等方面的知识,轻松掌握Python的编程技能。

以Python 3.10.7为平台,以科学和工程实际应用为背景,通过 概述 算法 经典应用 的形式,深浅出地介绍Python数据分析的相关知识和应用,提供源代码和教学课件。 具有以下特色: 1.理论与实践并重、站在工程与科技的前沿; 2.提炼数百个典型实例,源于作者实际工作; 3.提供程序源代码,可快速阶到实用阶段; 4.由浅深,理论结合实际,案例丰富实用; 5.取材科学、结构严谨,介绍智能算法创新成果

目前源软件社区有不少优秀的Python自动化运维软件,如Ansible、Airflow、Celery、Paramiko等,甚至一些大型商用的自动化部署系统也用Python发。本书以实战为主旨,通过Python运维发中常见的典型应用,让读者系统地掌握Python在自动化运维领域的各种热门技术及主流源工具的使用,并提高Python自动化运维技能。


1由兴趣导,驾驭神奇的海龟模块,快速掌握Python基础。 2一个个有趣的实战项目,探究式的学习过程,在编程的过程中激发创造力和想象力,养成独立思考的习惯,培养自主学习和探究学习的能力。 3详细的项目分析和程序解析思路,不仅仅是理解性记忆知识,更是一起思考,而掌握分析问题、解决问题的思考路径。 4代码英语阅读法不仅能够培养自我学习能力,更是编程学习与英语学习的相互融合和促。 5在编程项目的学习中融各种学习方法,借助编程学习工具,提炼出适合自己的探究式学习方法。

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基于Python语言,深剖析软件测试发的工具、方法、流程及提升测试效率的解决方案 专业作者团队十多年测试工作经验总结升华,口、HTTP、WebUI、移动端自动化测试超详细实战分享 测试技术、实战演练、视频演示、源码分析一应俱全

本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过测试无误。


本书主要有以下特色。1.教材内容重突出。在保证内容科学、完整的前提下,由浅深的安排章节次序。考虑到Python语言的应用特色,教材更多强调应用思维。例如,在组合数据类型的应用、文件操作的应用、第三方库的应用等章节,更强调体现应用特性。2.教材案例资源丰富。全书设计240个示例,覆盖Python的重要知识。精心设计和编写课后习题,教材编写与教学资源建设同步,本书提供教学课件、程序源码。3. 教材内容上,处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识基本覆盖了等级考试需要的核心内容,又删减了部分使用频率低的内容。

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

python作为一种不受局限、 跨平台的源编程语言, 广泛应用于数据分析、 人工智能、 网络爬虫、 运维测试等多个领域。 利用 python行项目发与科研实践不失为明智之举。 本书适用于具备一定 python基础并希望通过在项目中应用实践和新的发技术来提升自己 的 python发人员。 本书力求帮助 python发人员挖掘和掌握这门语言及相关程序库的高级特性, 涵盖函数、 数据结构、 python风格的对象、 python与数据库交互、 多线程、 异常、 数据分析及可视化、 图形用户界面发, 以及 Web 应用创建等内容, 并帮助读者解决常见编程问题和困惑。 本书特如下。 (1) 内容全面, 涵盖高级 python的核心技术的方方面面。 (2) 由浅深讲解实例, 帮助读者逐步掌握高级 python的核心编程方法。 (3) 图文并茂, 让读者及时了解每一步的操作结果, 帮助读者更好地检验学习

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

实战:大量的案例实操及程序实例 高效:一本书解决常见数据分析问题 完整:涵盖业界主流套件,提供完整的工具



《动量策略》将一路指导您从始使用行业标准Python语言,到建立自己的专业回溯测试环境。 本书编写的目的是给读者们一个循序渐的指导,非常有条理性地引导你从零技术知识始,到你拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止。 本书的重是让读者都可以对交易策略行量化回测,以便随时检查自己的交易模型设置。 本书将详细解释多种交易策略,并提供完整的源代码资源,可免费下载,为您成为专业系统交易员之路保驾护航。

编程改变生活——用Python提升你的能力(基础篇·微课视频版)
本书是一本基础门加实战的书籍,既有基础知识,又有丰富的典型案例。这些典型案例贴近工作、学习、生活,应用性强。本书示例代码丰富,实用性和系统性较强,并配有视频讲解,助力读者透彻理解书中的重、难。

近年来,OpenCV在图像分割、物体识别、运动跟踪、人脸识别、目标检测、机器视觉、机器人等领域大显身手。OpenCV内容之丰富,是目前源视觉算法库中所罕见的。本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5,面向初学者,涵盖传统的图像与视频处理方法,内容丰富,行文通俗,适合读者快速门。

从中学生视角介绍如何学习编程

读者对象 没有任何Python语言发基础的初学者。 有一定的Python语言发基础,想精通编程的人员。 有一定的Python语言发基础,没有项目发经验的人员。 正在行软件专业相关毕业设计的学生。 大中专院校及培训学校的老师和学生。 本书特色 ★★详细源码注释 大型项目案例 读者在线答疑。 ★★同步微视频 全书教学PPT课件 7套电子书资源库 上机实训指导手册。 ★★100套求职简历模板、600套毕业答辩与80套学术题报告PPT模板、100套岗位竞聘模板、程序员面试技巧、程序员职业规划手册、发经验及技巧集、软件工程师技能手册。

这是一本全面介绍Python图表绘制与数据可视化的专业书籍,对于初学者和阶用户来说,是一本不可多得的学习资源。 首先,该书从最基础的Python语法和发环境讲起,逐步深到数据预处理和多种可视化绘图工具的使用,如利用Matplolit等绘制专业的学术图表及各种高级技巧,非常适合零基础的读者逐步学习和掌握。书中提供了大量教学示例和精美图表范例,不仅能够帮助读者理解理论知识,还能够通过实践加深记忆,提高学习效率。 其次,视频教学的加,为读者提供了一个直观的学习途径,尤其是对于那些希望快速掌握关键技能的读者来说,视频教程可以提供即时的指导和帮助。而上机练习资源文件则使读者在阅读理论之后,立即动手实践,这种学以致用的方式,能够极大地提升学习效果。 最后,编者有科研领域工作20多年的经验,无疑为《Python数据可视化:科技图表

大厂服务端测试技术专家10年实战经验总结,手把手教您快速摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想束缚,全景式、体系化解读服务端测试发的流程、技术栈和实用规范

《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。


实用性强:本书紧密结合实际应用背景,通过深浅出的方式,引导读者逐步掌握Python在人工智能领域的实战技巧。 内容全面:全书涵盖了人工智能的多个关键领域,从基础知识到高级应用,为读者提供了一个完整的学习体系。 案例丰富:书中包含大量实战案例,这些案例不仅具有代表性,而且贴近实际应用,有助于读者更好地理解和掌握Python在人工智能中的实际应用。 易于学习:本书注重Python的简单易学特性,使读者能够轻松上手,并快速掌握Python在人工智能领域的核心知识。 受众广泛:无论是初学者还是有一定基础的读者,无论是高校师生还是科研人员、学者及工程技术人员,都能从本书中获益。 综上所述,《Python人工智能分析与实战》以其实用性强、内容全面、案例丰富、易于学习以及受众广泛等特,成为探索Python人工智能领域的理想之选。


精讲358个经典离散数学与组合数学例题的Python实现过程,提供完整代码下载;搭建编程与高等数学的桥梁,融合计算思维与数学思想;全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力


理论与实践并重、站在工程与科技的前沿; 提供书中全部程序源代码,可快速阶到实用阶段; 由浅深,理论结合实际,案例丰富实用; 取材科学、结构严谨、实用性突出。


掌握Python可以让计算机帮我们做各种各样的事情,而实践是掌握知识的有效方法。本书通过各大编程竞赛网站的真题来讲解Python编程知识,优势体现在: 1. 学习路线清晰,章节目标明确; 2. 由各编程网站上的真题推章节,可自行线上评测。

本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路,其中加算法或模型的理论知识介绍,让读者在学习如何行运用的同时,更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂,图文搭配,借鉴实际例子让学习过程更具实用感。

零基础学Python网络爬虫案例实战全流程详解(高级进阶篇)
方新、曾奇峰、徐凯文、童俊、樊富珉、马弘、杨凤池、张海音、赵旭东、刘天君10位心理专家亲述危机干预和创伤疗愈的故事。10份危机中的智慧,让我们在创伤后得到滋养和成长

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。

1.完整丰富的Python编程教程,不仅介绍编程语言本身,还涉及场景实战、错误排查、程序发布等众多实用内容。 2.程序员实用的编程手册。针对多个应用场景给出解决方案,帮助读者有效避免犯错,提高工作效率。 3.内容循序渐,深浅出。从Python的基础知识始,介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念,展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的阶理念,并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。 4.提供配套代码,易学易用。

● 内容全面 覆盖数据爬取、数据存取、数据访问、数据预处理和数据分析等 ● 案例丰富 实战案例 案例源码,帮助读者快速掌握实操技能 ● 知识拓展 网络爬虫 机器学习,帮助读者一步提升专业技能


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。

1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前,先通过几个例子,教会你具体的计算方法,让你手动实现算法; 2.书中代码比较连贯,可直粘贴到Jupyter Notebook中运行,这一对初学者非常有帮助; 3.书中示例浅显易懂,涵盖多种应用场景:新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等,讲解方式生动有趣; 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念,比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例,涉及几种重要且有趣的机器学习算法,引导读者从头实现自己的模型。学完本书,你将了解机器学习生态系统的全貌,并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下,你将学会用强大却很简单的Python语言

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.结合医学数据,系统地介绍如何利用 Python 行数据分析,以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则,本书强调实战和应用,着重介绍数据分析的思路和方法,尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例,以及使用 Python 绘制的图形,所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题,书末附有习题参考答案,方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载

(1)以零基础讲解为宗旨,以实例引导读者快速门Python (2)全程同步视频教学,快速掌握相关知识和实战技能 (3)每章都有配套练习题,一步加深所学内容 (4)提供配套源码,方便读者动手练习 (5)项目实战案例,帮助读者快速具备实操经验

从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、发工具和性能优化8方面深探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和**实践