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"FRM是金融风险建模与管理的国际专业考试，是金融从业者的高级权威认证，其市场接受度和认可度非同一般。目前该考试的通过率较低，中国境内的持证者更是凤毛麟角。FRM考试采用全英文形式，本身对语言要求很高，另外考试大纲涵盖范围之广泛、内容之丰富，对大多数考生来说，也是极大的挑战。其中，涉及到的各类经典金融风险模型资料更是全网难求。《Python金融风险管理FRM(实战篇)》作者均为北美一线金融
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Python数据科学手册 [美]杰克·万托布拉斯（Jake VanderPlas） 著；陶俊杰、陈小莉 译 978711 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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作者们还构建了一个可以免费下载的Ubuntu虚拟机。该虚拟机包含了这《Python在Unix和Linux系统管理中的应用(影印版)》的源代码，还可以用来运行书中的实例，包括SNMP、IPython、SQLAlchemy和许多其他工具。《Python在Unix和Linux系统管理中的应用》展示了Python语言如何提供一种更加高效的方式来处理Unix和Linux服务器管理工作中的各种任务。《Python在Unix和Linux系统管理中的应用(影印版)》的每一章都会提出一个特定的管理问题，例如并发或数据备份，然后通过实际的例子提供基于Python的解决方案。你将学习使用Python开发一套属于自己的命令行工具，并用来解决一系列范围很广的问题。通过《Python在Unix和Linux系统管理中的应用(影印版)》及其辅助虚拟机，你将学习如何打包并部署Python应用程序和库文件，以及如何编写在多个Unix和Linux平台下都运行良好的代码。 通过这《Python在Unix
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《PythonCookbook(第2版)中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，从基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、XML处理和Web编程，再到比较高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。书中还介绍了一些第三方包和库的使用，包括Twisted、GIL、PyWin32等。《PythonCookbook(第2版)中文版》覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中的代码和方法具有很强的实用性，可以方便地应用到实际的项目中，并产生立竿见影的效果。尤为难得的是，《PythonCookbook(第2版)中文版》的各位作者都具有丰富的业界实践经验，因此，《PythonCookbook(第2版)中文版》不仅给出了对各种问题的解决方案，同时还体现了很多专家的思维方式和良好的编程习惯，与具体的细节性知识相比，这部分
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Python量化投资：技术 模型与策略赵志强 刘志伟机械工业出版社9787111664239 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
全书共18章，前11章主要讲解基础知识。第1章介绍了什么是量化投资，以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境，介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy, Scipy, Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化，使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析，从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。第10章介绍了金融市场中衍生品的分析，以期货和期权为主。第11章从利率开始，介绍了债券的分析方法。 从第12章开始进入实战篇。第12章讲解中国金融市场，主要针对二级市场，并介绍了针对不同市场的基本投资策略。第13章介绍了，研究策略时，所需的数据来源，开源数据和商业数据库都有
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全面阐述Python科学计算基础内容提供Python科学计算精彩案例总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算使用SymPy进行符号计算的概念和方法使用matplotlib画图程序库做数据可视化使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化Python的并行和高性能计算方法科学计算应用、库和工具的Python开发案例方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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安全是一个全栈性问题，包括用户接口、API、Web服务器、网络基础设施等。通过掌握强大的库、框架以及Python生态系统中的工具，你可自上而下地保护自己的系统。本书列举大量实例，插图清晰，代码丰富，准确地告诉你如何保护基于Python的Web应用程序。《Python全栈安全》由经验丰富的安全专家Dennis Byrne撰写，讲解保护Python和基于Django的Web应用程序所需的一切，解释安全术语，揭开算法的神秘面纱。本书开篇清晰讲解加密基础知识，然后循序渐进地讲述如何实施多层防御、安全的用户身份验证、安全的第三方访问，分析如何保护应用程序免受常见黑客攻击。
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本书具有以下特色：1.双色印刷，更好地呈现数据采集相关知识要点与各类解析、验证等工具的强大功能。2.从爬虫基础到简单实现，从环境搭建到Scrapy与分布式爬虫，知识结构由浅入深，便于系统学习。3.提供丰富案例与源码支持，引导读者边练边学，在实践中快速成长。
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这不仅是一本学习编程知识的书，更是一本学会思考的书。 科学权威的项目式教学模式，以引导为主，让学生成为课堂真正的主人。 精选53个贴近生活的趣味故事和案例，牢牢抓住学生的注意力，让学习变得轻松有趣。 代码详解和流程图双管齐下，让学生轻松理解每一个难点。 完善的知识结构，由易到难，由简入深，每一个知识点的安排都经过深思熟虑。
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