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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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本书致力于深入讲解Python语言的高级特性，通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法，本书都提供了详细示例，并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分：用特殊方法实现Python风格的类；持久化和序列化；测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为：初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值，以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富，通过诸多实际的例子对Python中面向对
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人生苦短，我用Python！ 这是CPyuG（中文Python用户组）的倡议。因为Python同时拥有这些非凡魔力：跨平台的／电池内置的／面向对象的／数据类型内置的／解释型脚本语言的／Pythonic的／令人快乐的！ 本书由一群富有Pythonic体验的“行者”撰写，试图用一种草根的形式来分享这些体验；所以： 本书不是教材，不能期望可以由本书研究出考试大纲来获得认证： 本书不是课本，而是用互动的开发故事来探讨Pyfhonic，对于大多数已习惯学院式系统学习的读者来说，这是全新的体验： 本书宣扬：“学习Python不是什么大事儿”——不用将所有语法规则学会就已经可以用Python来解决实际问题了！
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适读人群 ：任何懂一点Python基础的读者，以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多，但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图，在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块，它易学易用、种类丰富、绘图美观，在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍，还介绍了Plotly的各种应用场景，比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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1.厘清概念，夯实技能 深入浅出揭示量化交易的本质和源起，手把手教你部署Python环境，跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。 2.立足A股，贴近实战 选择A股市场作为标的，囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等，在边学边练中摸索股票量化技巧。 3.步骤详细，模型与代码并重 统计概率理论快速入门，ATR技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与Python编码的融合。 4.大咖推荐，品质保证 书《基于Python的金融分析与风险防控》作者斯文博士作序推荐，《快乐机器学习》作者王圣元倾情推荐。
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