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全面涵盖当今应用开发中的众多领域为中级Python开发人员提供实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域，而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外，本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例，以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。本书讲解了如下内容：学习专业的Python风格、实践以及好的编程习惯；使用TCP、UDP、XML-RPC来开发客户端和服务器，并供高级的库（比如Socket
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《 中公版 Python高效开发指南：Python语言核心编程》体系科学，条理清晰，语言通俗易懂，讲解深入浅出，实战性强。此外，本书立足于Python基础知识，结合实际编程中所遇到的一些问题进行重点讲解，适用于Python初学者。本书适合作为通过Python基础编程进入Web开发、网络爬虫、数据分析和人工智能领域的入门教材。 本书采用双色印刷模式，图文并茂，并提供视频讲解等增值服务。在本书的重要章节提供专业讲师的讲解视频，扫描二维码即可实现在线学习，操作便捷高效，使读者在掌握Python基础知识的基础下，进一步加强实际操作的动手能力。
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流畅的Python 由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。 ● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。 ● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。 ● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。 ● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。 ● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。 ● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。
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全面涵盖当今应用开发中的众多领域 为中级Python开发人员提供杰出实践方法 涵盖大量实用的代码案例 每章末尾的习题有助于巩固所学知识 想进一步提升Python编程水平？请深入分析真实应用程序中使用的大量相关主题 涵盖了正则表达式、Internet/网络编程、GUI、SQL/数据库/ORM、多线程、Web开发 了解当前的开发区域，比如Google+、Twitter、MongoDB、OAuth、Python 3迁移、Java/Jython 囊括有关Django、Google App Engine、CSV/JSON/XML和Microsoft Office的全新内容。 包含Python 2和Python 3代码，以便立即可以使用 提供了代码片段、互动案例和实用练习，旨在巩固Python技能 Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中，杰出Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Pytho
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这是O'Reilly公司经典 动物书 系列中Python编程双子星，一套书帮你搞定Python编程从入门到实践的各种知识。这套书豆瓣评分都在9.0分左右，是经受了市场检验后的经典Python编程图书。《像计算机科学家一样思考Python》适合入门Python，《Python cookbook》适合作为案头常备的工具书，查询Python使用的各种技巧。 《像计算机科学家一样思考Python》编辑推荐： 如果想要学习如何编程，从Python语言入手是一个很好的开端。本书从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第 2版及其辅助代码均已升级，支持Python 3。 每章后的练习可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者，以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何开始
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Python机器学习核心算法编程实例丁伟雄电子工业出版社9787121382475
在大数据时代背景下，机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的方向，本书是一本机器学习方面的入门读物，注重理论与实践相结合，书中以Python 3.6.5为编写平台，共分13章，主要包括机器学习绪论、线性模型、树回归、K-means聚类算法、朴素贝叶斯、数据降维、支持向量机、随机森林、人工神经网络、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐算法、集成学习、数据预处理等内容。通过本书的学习，除使读者轻松掌握Python外，还能利用Python简单、快捷地解决各种机器学习问题。本书适合Python初学者，也适合研究Python的广大科研人员、学者、工程技术人员。
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开源硬件与Python编程 采取基于项目学习的方式，学习开源硬件和Python编程，培养计算思维，提升学科核心素养和信息素养
Python是自《普通高中信息技术课程标准》2017年版颁布以来，高中信息技术课程中普遍使用的编程语言，各个模块的教学内容都需要用Python编程语言来实现。Python编程成为高中信息技术教学的重点内容，在教学实践的过程中，由于缺少动手参与性和趣味性，学生对单纯的Python编程积极性不够强烈。基于开源硬件的编程学习是一种非常好的方式，开源硬件与Python编程课程就成为学习开源硬件和Python编程的选择，在掌握开源硬件知识的基础之上进行Python编程的学习，可以很好地提高学生学习的兴趣。
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本书特色 *零基础、入门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业，是否接触过C语言，是否使用C语言开发过项目，都能从本书受益。 *实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解C语言的各种知识和技术，还以世纪开发项目来总结本书所学内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 *随时监测自己的学习成果 每章首页给出了 本章要点 ，以便读者明确学习方向。每章的 实战练习 则根据所在章的知识点精心设计而成，读者可以随时自我检测，巩固所学知识。 *细致入微、贴心提示 本书在讲解过程中使用了 提示 注意 技巧 等小栏目，帮助读者在学习过程中更清楚地理解基本概念、掌握相关操作，并轻松获取实战技巧。 海量学习资源免费赠送 *C语言标准库函数查询手册 *C语言常用信息查询手册 *10套超值完整源代码 *计算机等级考试
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Python 快速入门 第3版 Python编程基础教程从入门到实践书籍，零基础快速上手学Python核心编程，Python软件基金会作品，提供习题答案及源代码
Python如今已经发展成为一种令人惊叹的计算机语言，它已强大到足以应对从底层系统资源到应用程序（如深度学习）的方方面面。它既简洁、优雅又功能完备，还拥有庞大的由库和框架构成的生态系统。Python程序员的需求量很大，不熟练掌握Python显然不行！ 本书是Python专业人士Naomi Ceder编写的Python语言的综合指南。她是一位经验丰富的教学者，她既能让读者关注语言的细节，又能使其具备解决实际问题的能力。本书中配有大量贴切的示例和边做边学的习题，有助于读者掌握每一个重要概念。无论读者是要抓取网站内容还是想玩转嵌套元组，都会赞叹本书的清晰、专注和对细节的重视。 本书主要内容 ● 明确涵盖Python 3。 ● 全面介绍核心库、包和工具。 ● 配备精深的习题。 ● 新增5章与数据科学相关的内容。 本书专为熟悉编程概念的读者编写，但不要求读者具
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介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述 问题实例 实际代码 运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！看看Python为什么适用于数据科学 浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置 安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。可视化 探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索 学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理 研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息 使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容： Python数据分析编程基础 有关Python开发环境的一切
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本书主要内容包括人工智能起源发展，特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术，并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、*化方法等理论学习掌握人工智能的开发工具和方法。进而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法，对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。*后以TensorFlow为平台，通过各种与实际生产生活联系紧密的热点应用为案例改编为实验，达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。
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Python机器学习 预测分析核心算法 人工智能深度学习参考书目 掌握算法和Python编程 用Python分析数据 预测结果的简单高效的方式
机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法，避免复杂的数学推导，同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理，不论简单问题还是复杂问题，读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例，给出了具体的可修改的代码，展示了机器学习机理，涵盖了线性回归和集成方法，帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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