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本书是一本突破传统数学学习模式的实践指南,它将抽象的线性代数理论与直观的Python编程相结合,让数学不再停留于公式,而是成为解决实际问题的强大工具。 ? 化抽象为具体:通过Python代码实现矩阵运算、空间变换、特征值分解等核心概念,用可视化手段(如动态图形、几何演示)揭示数学本质,告别 学完不会用 的困境。 ? 学习路径清晰:从向量空间基础到若尔当标准型等进阶内容,循序渐进,兼顾数学严谨性与编程实践性,适合不同基础的读者。 ? 面向未来技能:为AI、数据科学、工程仿真等领域夯实数学根基,尤其适合理工科学生和跨领域程序员突破数学瓶颈。 编程 数学 的创新学习法,让线性代数从晦涩难懂变为触手可及! 无论是巩固基础,还是备战高阶应用,本书都将成为你不可或缺的智慧伙伴。
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正版:Python 3网络爬虫开发实战(第2版)9787115577092人民邮电出版社
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Python3网络爬虫开发实战 第2版 Python之父推荐的爬虫入门到实战教程书籍,上一版销量近10万册,静觅博客博主崔庆才倾力打造,App端也能爬
1.Python 之父 Guido van Rossum 推荐的爬虫入门书,第 1 版销量近 100000 册; 2.微软中国大数据工程师、博客文章过百万的博主静觅力作; 3.新增异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、智能网页解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点; 4.相比于版,为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台,避免了案例过期的问题。
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本书是美国乔治梅森大学Jason M.Kinser教授的经典著作,精准直击Python建模者“能搭流程难出正确结果”的核心痛点。全书以“理论+代码+应用”为框架,从基础的随机数原理讲起,逐步深入蒙特卡罗方法、隐马尔可夫模型(HMM)、耦合微分方程等核心技术,最终延伸至实际应用场景。 内容覆盖18个关键主题:既有纸牌游戏、掷骰子等入门案例,也包含起始密码子识别、HIV仿真、病毒传播ABM模型等生物领域应用,更涉及棒球赛事分析、隐莎士比亚文本生成、国际象棋博弈策略等跨学科实践。每个案例均以故事引入,配合分步拆解的代码与可视化图表,既保持专业严谨性,又大幅降低学习门槛。书中所有Python函数均存档于GitHub(ModSim411),可直接复用调试。 它不止传授技术,更培养“将现实问题转化为可计算模型”的工程思维,是兼顾基础性与实用性的优质资源。
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(1)从Python基础知识讲起,由浅入深、递进展开,全面覆盖Python基础知识和高级应用。 (2)注重数据分析理论和实践的巧妙结合。不仅介绍数据分析相关理论,同时注重实践操作,通过大量案例,使读者在理解原理的同时,也能掌握实际应用技巧。 (3)便于开展上机实践操作。本书采用Windows系统搭建实验环境,入门门槛低,并提供了详细的实验指南,很容易完成书上的各种上机实验。 (4)包含丰富的实验案例。数据分析是一门注重培养学生动手能力的课程,为了提高学生的动手能力,全书提供了丰富的实验案例。 (5)提供丰富的教学配套资源。本书配套如PPT课件、视频课程、教学大纲、教案、实验手册、课程思政案例等,视频课程全部开放供读者观看。
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Python贯穿式项目案例实战超市管理系统全程开发详解(微课视频版) 全书贯穿超市管理系统,将Python知识贯穿于业务实现中,内容新颖,原创性较强
本书具有以下几个特点: 1.以业务场景为引领,内容新颖,原创性较强 全书贯穿超市管理系统,将Python知识贯穿于业务实现中,使读者充分掌握知识的应用。本书共分八个任务,包括输入并显示超市系统的开发者名称(初识Python)、超市商品入库(Python程序设计基础)、超市购物(Python程序的控制结构)、超市商品的管理(组合数据类型)、基于控制台的购物系统(函数和代码复用)、保存进货交易记录(Python文件操作)、随机生成验证码(模块与Python标准库模块)、超市销售记录分析(Python数据分析基础)等内容。 2.由计算机教学名师领衔主编,搭建校企双元合作的编写团队 本书由王建虹教授总体设计并规划教材编写思路,编写团队由校企双方的软件开发工程师、经验丰富的计算机骨干教师等组成,北京浩泰思特科技有限公司提供了书中所用案例的设计建议和
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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