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Python数字信号处理应用 通过Python应用数字信号处理的实践指南 Python语言编程基础教程
如果你了解基本的数学知识，并且知道怎么使用Python编程，那你已经具备研究信号处理的基础条件了。与大部分讲解这一复杂学科的图书不同，本书基于实践。它通过讲解如何在真实世界中如何应用数字信号处理来介绍相关技术。仅仅通过第 1章，你能将一个声音信号分解为谐波，并通过修改这些谐波来生成新的信号。 本书介绍了谱分析、滤波器、卷积以及快速傅里叶变换等技术。本书同时还提供了练习和样例代码，以帮助你更还地理解内容。 通过本书，你将学到以下内容： 周期信号及其频谱 简单波形的谐波结构 啁啾以及其他频谱随时间变化的信号 噪声信号以及源自自然的噪声 用于音高估计的自相关函数 用于压缩的离散余弦变换 用于频谱分析的快速傅里叶变换 频域中时间上的操作和滤波器的关联 线性时不变系统理论 广播中用到的调幅
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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《 Python核心编程 第3版 》中，杰出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。《Py
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Python 3.0科学计算指南 Python3科学计算教程 Python中的主要语法元素 基本数据类型 容器类型 符号计算 SciPy和NumPy的参考资料
Python不仅是一种通用的编程语言，更是免费且开源的语言和环境，在科学计算领域具有巨大的应用潜力。本书以数学应用为背景介绍Python的相关知识。通过学习本书， 你将认识到Python 是一种将科学计算与数学紧密结合起来的强大工具；学会使用面向对象的Python执行计算任务的方法，并掌握计算数学的一个必要构建块 线性代数及其对象；学会函数和类的使用方法；熟悉测试工具并学习复杂的编程示例；通过Python模块SymPy开启计算机代数的学习之旅。本书将介绍所有需要掌握的Python知识，以及将这些知识应用于线性代数、数组、绘图、迭代、函数以及多项式等的方法。本书旨在帮助你：● 理解Python的主要语法元素；● 了解Python中重要和基本的数据类型；● 理解计算数学的一个必要构建块 线性代数及其对象；● 用Python的matplotlib包创建高质量的表格和图形，以便绘制
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Python数据可视化编程实战 第2版 python数据分析处理实战 matplotlib教程书籍 70多个常用的数据可视化实例 让您掌握流行的Python数据可视化库
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的高级内容； 使用Plot.ly在线分享可视
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知乎、CSDN等各大论坛技术大牛推荐的Python自学入门畅销书《笨办法学Python》重磅升级，所有案例均基于Python3.6编写。 免费提供长达5个小时的配套教学视频，用手机扫码在线观看视频，更方便。 Zed A. Shaw创建了一套非常有效的Python 3学习体系，只要跟着学，你就会像Zed教过的数百万初学者一样获得成功！只要你能自律、投入和坚持！ 在本书中，你将通过完成52个精心设计的习题来学会Python语言。阅读这些习题，照着录入代码（不要复制和粘贴！），修正自己的错误，观察程序的运行。在这个过程中，你将学会计算机的工作原理，知道怎样的程序才算是好程序，以及如何读、写和思考代码。作者还提供了5个多小时的视频，教你如何破坏、修正和调试代码，整个过程就像一边做题一边直播一样。一开始会很难，但很快你就会上手，并且会感觉很棒！ 本书适合以下人
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Abaqus GUI程序开发指南 Python语言 Abaqus GUI程序开发实用教程，全彩印刷，提供配套程序源代码及CAE模型供读者下载学习使用
内容涉及Python语言的基本语法、常用内核脚本、Abaqus控件使用、插件开发到自定义应用平台开发等多个方面专注于Abaqus GUI程序开发，详细介绍了20多种GUI控件的使用，可满足各类复杂GUI程序的开发需求全彩印刷，书中所有代码均按照免费软件Notepad++中Python语言格式进行语法着色，方便读者阅读人民邮电出版社异步社区提供本书配套程序源代码及CAE模型供读者下载学习使用。
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Python物理学高效计算 以Python代码为例将Python应用于物理领域的实践指南 Python编程入门教程 含正则表达式 数据可视化 数据存储 流程构建 调试控制代码等实用知识
许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。本书分为4个部分。起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件*、所有权和版权
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Python高级编程 第2版 Python进阶教程 机器学习人工智能深度学习开发热门编程语言 web开发与后端工程师参考指南 基于Python3.5撰写
Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。 本书的重点是让你熟悉zui佳实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。 读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。 通过阅读本书，你将能够： 了解在Python社区中广泛采用的约定和zui佳实践； 高效打
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Keras深度学习实战 人工智能深度学习教程 Keras快速上手 基于Keras的Python实践 Keras深度学习实践应用 提升AI编程能力
本书为软件工程师和数据科学家而编写，书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。你将从本书中学到以下内容：在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数微调神经网络以改进结果质量使用深度学习进行图像和音频处理在特定的案例中使用递归神经张量网络（RNTN）以取得比标准词嵌入更好的效果识别循环神经网络（RNN）适于解决的问题探索自动编码机的实现过程使用强化学习增强深层神经网络全书通俗易懂，强调实际案例，适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。
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Python算法教程 精通Python基础算法 畅销书Python基础教程作者力作
畅销书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深度学习 Python人工智能入门教程 用Python快速学习深度神经网络
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南，将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验，也没有罗列大量的公式，而是通过一些实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务 分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。通过简单易学的步骤，读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤，读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。本书包括以下精彩内容：★ 释放深度神经网络的有效预测能力；★ 动手开发二元分类的解决方案；★ 为多元问题设计成功的应用；★ 掌握有效模型构建的技术；★ 调节深度神经网络，以改善其性能。
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