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● 图形化编程,所见即所得 配套作者团队发的强大工具 Visual Python,扫清初学者的学习障碍 ● 新颖有趣的游戏式编程,零基础也能懂 在一个个精彩的小游戏中,学会基本的 Python 编程知识,锻炼想象力与创造力 ● 课时设计合理,学练结合 学习目标 准备知识 界面设计 代码编写 动手实践 扩展任务 课后练习

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

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。

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!


(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。

李宁 私房菜谱 ? Python语法基础 ? Python高级编程 ? Python Web发 ? Python GUI发 ? Python爬虫技术 ? Python游戏发 ? Python办公自动化 ? Python项目实战 李宁 实战项目 ? PyQt6游戏项目实战:俄罗斯方块 ? Pygame游戏项目实战:塔防 ? Python爬虫项目实战:抓取数据并存档 ? Python Web项目实战:基于Django的58同城项目设计

?本书共14个项目,主要包括Python编程基础、网络爬虫、数据分析和数据可视化四大部分内容。 ?全部代码适用于Python 3.5、Python 3.6、Python 3.7以及更高版本。 ?免费提供教学PPT、源代码、教学大纲、习题答案等全套教学资源。

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


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. 作者有14年的计算机培训经验,能抓住青少年的学习心理。 2. 超过180分钟的视频讲解,可下载也可扫码直观看。

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。


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。


本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展介绍相关的理论知识,推导生成可行的解决方案,*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展,不堆积知识,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。

1.本书以老少皆宜的漫画形式,通过故事情节推动,讲述了从安装软件到Python的基本语法、运算符、分支结构等相关知识。 2.本书基于Python3.7版本编写,理论与实践相结合,引导读者快速门,走Python应用领域。 3.本书将趣味的漫画故事与活泼的案例相结合,透彻的分步解析,让Python的学习不再那么枯燥。 4.内容源自b站爆笑视频《偷着学Python》,该视频已有20万的播放量(播放量数据源自2021年10月统计的b站数据)。

1. Python语言讲解:容易上手,适合金融从业者学习; 2. 机器学习:热技术,结合Python语言,在IT市场具有吸引力,结合风险管理,适应国家强监管政策; 3. O'reilly图书,品质上乘,值得信赖

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

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本书用于Python 3.10编程快速门,书中内容注重实战操作,可以帮助读者循序渐地掌握Python编程技术,并为深学习Web发、网络爬虫、游戏发、自动化运维、大数据分析与挖掘、人工智能、云计算等下牢固的基础。 本书可以与《Python数据结构与算法(视频教学版)》配套使用 《Python数据结构与算法(视频教学版)》(孙玉胜 陈锐 张志锋)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书 (dangdang.com)

1.测试发专业人士撰写,凝聚自己多年发经验,系统且深阐释利用Python行Web自动化测试涉及的方法和实践。 2. 作者提供售后服务,有QQ群答疑。 3. 持续更新测试方面的内容。

Python 编程门的精炼指南,用python 3.7 行数据科学和web发; 提供本书源代码和书中彩图文件下载。 Python 是一种极其灵活和强大的编程语言,适用于多个领域。本书并没有对 Python 的基础知识行过多讲解,而是对其实用性行了透彻的介绍,从而帮助读者熟悉并使用该语言。 你将首先了解 Python 的基础知识,为下来的学习下坚实的基础,并学习Python 编程基础,即如何操控 Python以实现想要的效果。你还将探索不同的编程用法,找到解决特定问题的理想方法,理解如何实现程序性能优化,学习有效调试、控制程序的执行流,并使用一种交换格式对数据行交换。此外,你还将学习 Python 的加密服务,理解安全标记的概念。 本书将帮助你透彻理解 Python 语言,学习如何编写程序、创建网站,并利用数据科学库对数据行操作。本书还配备了一些实例,涵盖了各种不同的应用类型

1.自然语言处理(NLP)已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习,我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5,使用Python,可以利用深度学习模型执行各种NLP任务,以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面,全面讲解NLP前沿技术,构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后,你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中,使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型,以及通过强大的深度学习架构(例如CNN和RNN)增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量,以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet

Android自动化测试实战:Python+Appium +unittest
1.详细讲解 Android 自动化测试的基础知识 2.深讲解 Android 自动化测试的使用原理和项目实战 3.全面解析 提高 Android 自动化测试效率的测试框架 4.提供源码和答疑服务。作者在QQ群里不定期答疑


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

读者对象: 本书面向普通大众,指导读者以PyTorch为工具,在Python中实践深度强化学习。读者只需要具备一些基本的编程经验和基本的线性代数知识即可读懂书中内容,通过实现具体程序来掌握深度强化学习的相关知识。 本书内容: 介绍监督学习、非监督学习和强化学习的基本知识。 通过走迷宫任务介绍三种不同的算法(策略梯度法、Sarsa和Q学习)。 使用Anaconda设置本地PC,在倒立摆任务中实现强化学习。 使用PyTorch实现MNIST手写数字分类任务。 实现深度强化学习的*基本算法DQN。 解释继DQN之后提出的新的深度强化学习技术(DDQN、Dueling Network、优先经验回放和A2C等)。 使用GPU与AWS构建深度学习环境,采用A2C再现消砖块游戏。

本书特色: 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。

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

《漫画学Python:快速提高》是一本与众不同的编程指南,它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中,作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识,还融了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说,让学习过程轻松愉快,充满乐趣。 与传统的编程教材不同,《漫画学Python:快速提高》将编程知识呈现得活灵活现,仿佛在与读者行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界,让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者,也适合有一定经验的发者。无论你是想学习一门新技能,还是希望巩固和拓展自己的编程知识,本书都将是你的理想选择。通过本书,你将轻松掌握Python编程的核心概念,从变量和数据类型到函数和控

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

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

本书系统、全面讲解Python数据分析知识,帮助读者掌握学习数据分析的技巧,提升编程能力,让读者在掌握本书知识内容的情况下,无论是继续学习数据分析相关知识,还是想拓展涉及更多更深的Python应用领域(如人工智能、机器学习方向),都能够有扎实的基础。

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。

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

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.Python语法 编程实践 本书由浅深地介绍Python语言,读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧,结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战 源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例,将Python编程融其中,适合业界人士参考,也适合读者参考书中的思路和方法行探索实践。

(1)作者是Python编程领域的资深专家,有多年经验,且撰写了多部相关著作; (2)本书得到了陈斌、史海峰、李道兵、黄哲铿等15位专家的高度评价和一致推荐; (3)结合源码系统讲解Python的语法知识,帮助读者知其然并知其所以然; (4)结合真实需求讲解并发编程、性能优化、测试与调试、异常处理、内存管理等Python发中的高级知识,指导读者编写更高效的代码; (5)注重实战,给出了大量实例代码,同时通过这些代码给出了编码风格上的建议,指导读者编写更优雅的代码。


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。

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1.本书讲解丰富细致的固收类知识,全书涵盖110多个金融实例。 2.通过详尽的公式推导和Python程序演示,让读者深浅出地理解具体的分析实践细节,并通过注释语句简明易懂地揭示了具体的程序功能。 3.本书提供超值学习资源礼包,包括配套源代码、配套数据集、配套彩图包、Pycharm下载与安装教程、本书导读视频、本书思维导图、AI攻略(含 AI 智能编码 Python 教程)、AI常用工具集。

《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。

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。

(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

1.本书采用大量的实践案例,实战型极高,内容非常直观,可读性较强。 2.本书作者是多年从事一线开发工作的工程师,具有较为丰富的开发经验。 3.本书采用模块化组织方式,依据Python大数据处理与分析的要求按模块组织内容。

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

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。

融汇科研与教学经验,案例可二次发利用!阿里巴巴字节跳动讯飞智元腾讯百度微软 专家联袂推荐!配套程序代码、工程文件、附赠案例! 关注 人工智能科学与技术 微信公众号,在 知识 资源下载 配书资源 菜单获取下载(或到清华大学出版社网站本书页面下载)。

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

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本书以数学为切,介绍用编程来解决数学问题,其中涉及的算法和游戏相关的题目也与数学相关。 本书针对有兴趣学习编程的初学者编写。本书不仅介绍Python编程的基本概念与门知识,还介绍了大量常见的算法和游戏编程示例,其目的是锻炼读者的编程思维和提升动手能力。 本书以问题驱动为主线 通过提出一系列问题,然后介绍如何使用编程这种工具来解决它!这也是本书的独特之处。 你会发现,本书每一节的头首先会提出一个问题,当你看到问题时,可以先思考如何解决,尝试自己动手编程来解决此问题,无论你是否能够成功解决,思考的过程都能使你受益,自主尝试解决后,再继续阅读书中提供的解题思路与方法,终与自己的思考结果相结合,从而不断步。 本书涉及的题目分为三大类,一类是数学题目,这些题目很多都是中学学过的,如数学问题、几何图

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。