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【官方正版新书】Python数据挖掘技术及应用(2版·微课版) 苏本跃，曹洁 清华大学出版社 数据挖掘 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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【新华书店】 STM32系列单片机原理及应用——C语言案例教程 海涛 编 机械工业出版社 9787111687016
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零基础学Python 明日科技 著 吉林大学出版社 线上线下同步销售，请咨询客服查询库存后下单，避免纠纷。
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【新华书店】 LINUX系统管理 肖睿 编 中国水利水电出版社 9787517053750
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算法入门之西游漫记——Python语言版 献给计算机算法小白，具备一定编程基础、想学Python语言的青少年的计算机算法启蒙读物，让《西游记》中的悟空、八戒带你学习算法思维、掌握Python语言。
这本书使用Python但不局限于Python，全书尽可能规避了Python语言的特殊语法和工具包，即使是学习其他语言的读者也能轻松理解其中的算法原理。
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3册 编程改变生活 用PySide6/PyQt6创建GUI程序 基础篇 邢世通+用Python提升你的能力 基础篇+进阶
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【】PYTHON编程快速上手—让繁琐工作自动化(第2版) PYTHON语言基础教程PYTHON编程入门指南 PYTHON
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【套装2本】 Python编程从入门到实践 Python深度学习入门 基于Python的理论与实现 python基础教程 正版可开发票 请联系在线当当客服
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PySpark实战指南：利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署 [美]托马兹·卓巴斯 丹尼·李（To 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本文从Spark的基本特点出发，借助大量例子详细介绍了如何使用Python调用Spark新特性、处理结构化及非结构化数据、使用PySpark中基本可用数据类型、生成机器学习模型、进行图像操作以及阅读串流数据等新兴技术内容。
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深度实践OpenStack：基于Python的OpenStack组件开发 喻涛 田亮 机械工业出版社【售后无忧】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
全书共分八部分，按预备篇（第1、2章）、Python篇（第3、4章）、开发基础（第5、6、7章）、Horizon开发篇（第8、9章）、Nova开发篇（第10章）、Neutron开发篇（第11章）、测试篇（第12章）和扩展篇（附录A~D）的顺序，循序渐进地对OpenStack展开深度剖析。零基础入门，全方位涵盖了OpenStack的基础知识，同时结合大量企业内部资料和实践案例，适合作为OpenStack初学者及相关开发人员的参考资料。
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Python机器学习技术 模型关系管理 机器学习 机器学习概念与特征工程 机器学习技术 Python 数据分析 电子工业
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从零开始学Python网络爬虫 罗攀 蒋仟 著 9787111579991 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
Python是数据分析的首*语言，而网络中的数据和信息很多，如何从中获取需要的数据和信息呢？*简单、直接的方法就是用爬虫技术来解决。 本书是一本教初学者学习如何爬取网络数据和信息的入门读物。书中不仅有Python的相关内容，而且还有数据处理和数据挖掘等方面的内容。本书内容非常实用，讲解时穿插了22个爬虫实战案例，可以大大提高读者的实际动手能力。 本书共分12章，核心主题包括Python零基础语法入门、爬虫原理和网页构造、第*个爬虫程序、正则表达式、Lxml库与Xpath语法、使用API、数据库存储、多进程爬虫、异步加载、表单交互与模拟登录、Selenium模拟浏览器、Scrapy爬虫框架。此外，书中通过一些典型爬虫案例，讲解了有经纬信息的地图图表和词云的制作方法，让读者体验数据背后的乐趣。 本书适合爬虫技术初学者、爱好者及高等院校的相关学生
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Python数据科学实践指南纪路 著机械工业出版社9787111566526 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书是一本Python数据科学的入门图书，笔者结合多年工作和指导新人的经验，希望以一条简单的路线来为零基础的读者介绍数据科学。在本书中主要使用Python编程语言，来处理真实的数据，从而满足我们对于未知的好奇。如果读者喜欢其中的某一个领域，可以以此为契机进行深入的学习。 本书分为三大部分，第1~4章是Python基础，在这个部分会介绍阅读本书必须的Python知识，但并不会包含很复杂的编程知识，比如面向对象编程就不是必要的，因为Python支持过程式编程，可以直接编写函数。第5~7章会讲解Python直接提供的数据处理工具，这些工具包括一些易用的数据结构、标准库和第三方工具。学习使用这些工具可以让我们快速地实现某些简单的算法，而不用花费大量的时间“重新发明轮子”，Python在处理数据时的高效在此处体现得淋漓尽致。第8~12章是一些实
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青少年学Python (希)阿里斯提德·波拉斯//卢卡雅·阿伊纳罗斯托|译者:荣耀//程晶 人民邮电 正规电子发票 多仓就近发货
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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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Python金融数据分析（原书第2版） 不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案
本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。 后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析师
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