Python爬虫开发与项目实战【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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Python爬虫技术:深入理解原理技术与开发/宁哥大讲堂 全新未拆封! 书籍非全新 85-99成新,以实拍图为准发货,介意勿拍
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书Python基础教程(第2版)作者、Python领域大牛又一新力作!知识点清晰,语言简洁。本书用Python语言来讲解算法的分析和设计,主要关注经典的算法,帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。蕴含大量课后习题和参考资料。
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Python机器学习技术模型关系管理,电子工业出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
《Python机器学习技术:模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术:模型关系管理》的核心框架: ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习:决策树集成 ?强集成学习:“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家:“神经网络+神经网络”集成 特色卖点: ?以小数据为启程,重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包,编写简洁代码,实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点,展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置,借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解,对数理知
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适读人群 :适合作为Python程序设计者的参考用书 1.本书配书视频是真正的视频课程,默认免费观看1个月,关注作者公众号可延长视频免费观看时长,具体详情请看公众号返回信息。2. 视频是加密视频,需要专用播放器观看,具体播放方式见公众号的返回信息。3. 其他未说明的更多信息,以作者公众号补充信息为准。JetBrains官方图书!JetBrains官大中华区市场部经理赵磊作序!送2400分钟同步视频课程!500个案例,400道Python练习题,电子书,10万行源代码,6个实战项目!李宁 “私房菜谱”:Python语法基础Python编程PythoWeb开发Python科学计算与数据分析PythoWeb爬虫技术Python项目实战李宁“实战项目”:Web项目实战:基于Flask的美团网Web项目实战:基于Django的58同城爬虫项目实战:天气预报服务API爬虫项目实战:胸罩销售数据分析GUI项目实战:动态修改域
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Python 3网络爬虫开发实战【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
案例丰富,注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具:urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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《PythonUNIX和Linux系统管理指南》介绍了Python语言如何为管理uNIx和Linux服务器提供各种更加有效的任务处理方式。书中各章都提出了具体的管理问题,如并发或数据备份,然后通过Python示例提供了解决方案。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,读者可以学习的如何用Python开发自己的一套命令行工具来解决诸多问题。作者建立了一个免费下载的Ubuntu虚拟机,其中包含《PythonUNIX和Linux系统管理指南》的源代码和运行实例,也包括SNMP、IPython、SQLAlchemy及其他工具。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,你可以发现Python在如下几个方面的作用 读取文本文件并提取信息。使用多线程和fork选项。使用网络设备从一个进程获取另一个进程的信息。创建可点击的、易于交互的GUl工具。通过交互式SNMP编程实现监控大型主机集裙。掌握IPythonshell,作为Bash、Korn或Z—Shell的替换或补充。
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对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法,带你浏览该语言的主要结构,让你只需做一点改变,即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库,教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者,想优化Python代码的性能,或是想进一步提升编程能力,那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书,你将能够: 掌握逐步优化代码的方法,学会使用不同的性能分析工具 理解性能分
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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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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·?如何使
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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本书是一本适合Python初学者学习的程序设计与开发的基础教程,从应用的角度介绍了Python的发展、基本语句与语法、数据与运算、程序基本结构、函数与模块、面向对象和文件处理。本书既注重知识的系统性,又兼顾了内容的实用性,既保持了结构的严谨完整,又体现了语言的清晰简洁。本书设置了丰富的教学案例,帮者用*简单直观的方式理解知识。同时,本书选取了Python常用的第三方库函数的应用实例,内容涉及图形绘制、中文分词、图形用户界面、网络爬虫、数据库访问等,引导读者进行深入的学习的和研究。本书内容具有知识完整、通俗易懂、叙述简练的特点,适合各层次读者使用,既可以作为高校计算机课程的教材,也可以供初学者或专业人士阅读。
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本书可以分为4个部分:本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4~7章,介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章,介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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