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Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习《Python学习手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去0年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外,每章还包括一个头脑风暴 这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分,配合以实用的练习题和复习题,让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。《Python学习手册(第3版)》包括 类型和劋作——深入讨论Python主要的内置对象类型 数字、列表和字典等。语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象,
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Python语言程序设计【正版书籍,满额减,可开发票】 正版
《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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Python深度学习:基于PyTorch 吴茂贵,郁明敏,杨本法,李涛,张粤磊 著 机械工业出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
适读人群 :对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习(基于PyTorch)/智能系统与技术丛书
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Python自然语言处理实战:核心技术与算法 阿里巴巴、前明略数据和七牛云的高级专家和科学家撰写,零基础掌握NLP的核心技术、方法论和经典算法
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前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 通用函数:快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 随机数生成 范例:随机漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web
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Python数据科学:技术详解与商业实践 金融行业超过12年数据科学经验的资 深专家从技术、业务和商业实践3个维度为数据科学家的养成提供系统化路径
(1)作者在IT行业有超过20年的研发经验,在金融和数据科学领域有超过12年的实践经验,是金融界知名的数据科学家,在R/Python/SAS等技术领域有深厚的积累。 (2)本书从3个维度展开,技术维度:全面讲解数据分析、数据挖掘和机器学习的核心技术;业务维度,围绕具体的业务生命周期展开技术知识点的讲解;实践维度,列举的全部是商业案例,通过案例为数据科学从业者提供工作模板。
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