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Spring Boot进阶:原理、实战与面试题分析:principle, practice and interview
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Flask Web开发实战 入门、进阶与原理解析 李辉 机械工业出版社 【新华正版图书】
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μCOS-III内核实现与应用开发实战指南(基于STM32)/野火嵌入式系列 刘火良 杨森 机械工业出版社
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Python数据分析与挖掘实战+利用Python进行数8065135
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Python网络爬虫技术与实战 涵盖网络爬虫的核心概念、算法和技术实现，内容系统，案例丰富
作者多年从事网络爬虫领域的教学及研究工作，有着丰富的实践经验。 面向初学者全面介绍Python网络爬虫的实战宝典，涵盖网络爬虫的核心概念、算法和技术实现，内容系统，案例丰富。
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Odoo快速入门与实战：Python开发ERP指南 结合作者在ERP领域的丰富经验，系统深入讲解Odoo开发；实践性强，涵盖从入门到实战技巧的全部知识点。
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Python广告数据挖掘与分析实战 广告行业数据分析和AI技术专家撰写，系统讲解广告数据挖掘模型、算法、方法，提供大量案例和代
（1）两位作者是资深的数据分析与挖掘技术专家、AI技术专家，在广告和金融行业有深厚的积累。 （2）横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合，循序渐进，系统且全面。 （3）技术维度，系统讲解广告数据挖掘的模型、算法和方法，实现精准营销。 （4）业务维度，为广告业务中的具体问题提供解决方案，包含大量案例和代码。
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本书刻意减少抽象和枯燥的理论阐述，以典型应用场景的形式引出案例，营造出轻松的学习氛围，有效帮助读者消除畏难情绪并迅速进入学习状态。 书中的代码均有详细、明了的解释说明，没有编程基础的读者也能快速理解程序的功能。 每一个案例都针对实际工作需求设计的，且代码文件可免费下载。代码中需根据实际情况修改的部分都做了提示，套用非常方便，让读者能学以致用。
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物联网应用设计与实战：基于AVR单片机和Python 物联网设备设计制作以及实践操作指南
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Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案
本书针对所提出的问题提供技术解决方案，并提供对这些解决方案的详细解释。此外，还讨论了使用TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行开源框架针对实际问题解决方案相应的优缺点。本书也介绍了人工神经网络基本概念及其相关技术，包括经典的网络拓扑等。本书主要目的是为Python程序员提供较为详细的实战方案，以便将深度学习应用于常见和不常见实际问题场景。本书包括14章：（1） 编程环境、GPU 计算、云解决方案和深度学习框架；（2）前馈神经网络；（3）卷积神经网络；（4）递归神经网络；（5）强化学习；（6）生成对抗网络；（7）计算机视觉；（8）自然语言处理；（9）语音识别和视频分析；（10）时间序列和结构化数据；（11）游戏智能体和机器人；（12）超参数选择、调优和神经网络学习；（13）网络内部构造；（14）预训练模型。本书的主要特点：1）
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【本书特色】 由浅入深：从基本开发环境配置讲起，层层深入到实际项目案例开发。 实例丰富： 116个实例、28个编程练习题带领读者上手实践。 注重实战：详解新闻系统网站项目案例开发的完整过程。 重点突出：重点介绍Flask SQLAlchemy服务端开发，以及Jinja 2模板引擎和Bootstrap前端页面开发。 涵盖广泛：涵盖Jinja 2、视图操作、数据库访问、Memcached缓存、Bootstrap等热门Web开发技术。 【本书精华内容】 第1篇 Flask基础知识 开发环境部署 Flask快速上手 Jinja2 模板引擎 Flask视图高级技术 Flask数据交互 访问数据库 Memcached缓存系统 Bootstrap的基本使用 第2篇 CMS新闻系统开发 CMS后台管理员登录实现 CMS后台文章模块基本功能实现 p strong 【本书特色】 /strong /p ol li strong 由浅入深： /strong 从基本开发环境配置讲起，层层深入到实际项目案例开发。 /li li strong 实例
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读者对象： 1、使用OpenCV和Python的的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员。 OpenCV是一个综合了经典和先进计算机视觉、机器学习算法的开源库。通过与Python Anaconda版本结合，你就可以获取你所需要的所有开源计算库。 本书首先介绍分类和回归等统计学习的基本概念，然后详细讲解决策树、支持向量机和贝叶斯网络等算法，以及如何把它们与其他OpenCV函数结合，*后还会介绍时下热门主题 深度学习。通过本书的学习，你将掌握大量实用机器学习技巧，并依据书中提供的代码或从零开发自己的算法，解决实际问题。 通过阅读本书，你将： 学习并高效使用OpenCV的机器学习模块 使用Python学习用于计算机视觉领域的深度学习技术 掌握线性回归和归一化技巧 对花卉品
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