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。
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
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 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》。
Python作为一种强大且易于学习的编程语言，已经成为数据分析的首选工具。《Python数据分析快速上手》是一本为初学者、职场人士以及对数据分析感兴趣的读者量身造的快速上手指南。 《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言，将复杂的数据分析概念简化，使您能够轻松掌握Python在数据分析中的应用。书中详细介绍了Python基础知识，以及如何使用NumPy、Pandas、SciPy强大的库行数据处理和分析，使用Matplotlib行数据可视化，以及使用Scikit-learn和机器学习算法行数据分析等内容。 《Python数据分析快速上手》每一章针对知识都提供了大量示例，便于读者边学边练，每个实例都配有详细的代码注释，帮助您理解每一行代码的作用，从而加深对数据分析技术的理解和掌握。为了一步加强学习体验，《Python数据分析快速上手》还提供了示例的教学视频、PPT课件和全书示例
本书是Python全栈发系列的第2册，全书共分为6章，47节，将重讲解GUI编程和游戏编程的四大主流模块，即Tkinter、wxPython、Pygame和Cocos2d，并搭配200多个示例代码和4个综合项目，理论知识与实战发并重，可以帮助读者快速、深的理解和应用GUI编程和游戏编程的相关技术。
《Python基础视频教程》面向初学者，所以本书不会大篇幅阐述晦涩难懂的 高深 理论，而会把要做的每一步操作都详细 呈献 给读者，相关内容不仅仅有图文，还有配套的视频操作讲解。
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。
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）。
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。
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
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.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
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
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。
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.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
从中学生视角介绍如何学习编程
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。
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。
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
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
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. 零基础手，精心设计的知识体系 本书首先介绍Python 3.10版本的基础语法，并针对初学者构建数据分析与机器学习的实验环境，以便初学者无障碍上手。全书内容循序渐，在精要介绍基础语法之后，还介绍了当前流行的数据分析工具，后介绍了机器学习算法在数据分析和挖掘中的应用。读者通过阅读本书能够整体上掌握数据分析的重要方法、工具与技术。 2. 全面介绍流行工具的使用，应对工作需求 本书针对当前流行的数据分析工具分章介绍，包括数值计算工具NumPy、数据处理工具Pandas、数据可视 化工具Matplotlib、数据建模工具Sklearn等。每一个工具都从基础讲起，并辅之以案例演示，读者可以边学边练，快速掌握技能，其中很多案例都来自于工作实践，可以真正提升读者的实战技能，以应对工作需求。 3.详细讲解10大机器学习算法，并辅之以丰富的案例 本书
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。
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。
● 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
● 内容实用：基于 OpenCV 4与Python，循序渐介绍了OpenCV从门到实践的内容 ● 手把手教学：剖析基本操作，由浅深带领读者对图像处理的算法有更深的了解 ● 案例丰富：面向不同应用场景，配合项目实战，详细讲解多个应用案例 ● 配套赠送：全书源代码 重知识讲解视频 PPT
菊花体 创作者零雨其蒙蒙的高颜值文艺菊花体创意字帖书，提升硬笔书法水平，培养写字的节奏感觉与情境的结合能力。 精美双册设计，上册讲解菊花体创作的方法，下册是内容丰富的临摹字帖，涵盖 恋爱 离别 祝福 成长 四大主题。 随书附赠60节高清教学视频 硫酸纸 书签，既可以用本书学习创作菊花字体，也可以将本书作为礼物赠予他人。
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。
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数据分析与应用。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。
软件项目发全程实录 丛书是清华社计算机专业零售图书畅销品牌之一。 （1）丛书定位项目发实战，面向实际发应用，精选当前流行的热门项目行讲解，紧扣程序员求职就业的需求。 （2）2008 2024年，丛书累计改版5次，深受广大程序员喜爱，在全国软件项目发零售图书排行榜中名列前茅。 （3）细致全面、高效实用、通俗易懂、资源丰富，被数百所高校选为专业课教材。 《Python数据分析项目全程实录》图书特如下。 1. 项目典型。精选12个当今流行的项目，覆盖当前主流应用方向和常用分析方法，涉及机器学习等高端领域。 2. 技术新颖。以Python 3.12为基础行项目发，所用的数据分析工具与模块也均采用当前业内推荐的最新稳定版本。 3. 知识全面。本书各项目总体覆盖Python数据分析与数据可视化90%以上的核心技术及热门分析工具，是巩固Python数据分析基础、提升数据
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.从基础知识始，通过有趣的编程案例，帮助孩子们通过生活中的问题更好地理解 Python 编程的概念和原理。 2.拥有丰富海外STEM课程和编程竞赛教学经验的团队精心编写，内容清晰易懂，配合插图形象生动，适合所有想要学习编程的孩子们。 2.配有大量的竞赛实战习题，有效提高孩子的编程技能，培养逻辑思考能力和创造力，做到夯实基础、学以致用。 3.配套PPT+讲解视频，适合想要学习Python的孩子们阅读，对于想让孩子受编程教育的家长来说，是一个不错的选择。
（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.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.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。
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。
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。
在科学计算和大数据时代， 程序设计语言已经成为很多专业学生的必修课。python程序设计语言具有简单易学、 应用范围广泛等特，已经成为学习程序设计语言的。 市面上有许多关于python程序设计的教程， 它们各有各的侧重，各有各的特色。 《python核心编程：从门到实践 （学与练）》 是面向初学者的基础程序设计优秀教程。本书采用通俗易懂的方式，系统地阐述了python程序设计语言的核心基本概念。本书关注python程序设计基础的细节， 通过大量的范例和习题，帮助读者牢固地掌握python程序设计语言 的基本概念和应用示例，为读者参加各种考试或者面试好基础
【物理建模手册】本书介绍如何使用Python语言行物理建模，涵盖二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟等常见任务。 【内容全面升级】在第1版的基础上，新增用SymPy行符号计算的内容，还介绍了数据科学和机器学习相关库、Python类和面向对象编程门知识、命令行工具，以及如何使用Git行版本控制。 【专业作者指导】由专业科学家根据多年经验编写，为读者制定了能够快速始探索和学习的方案，筛选了不必要的内容，保留知识和技能。
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
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.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。
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
《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。
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