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PySpark可以对大数据进行分布式处理，降低了大数据的学习门槛。本书是一本PySpark入门教材，重点讲述PySpark安装、PySpark用法、ETL数据处理、PySpark机器学习及其实战，很后给出一个综合实战案例。本书逻辑线索清晰，内容体系合理，适合有一定Python基础的大数据分析和处理人员学习使用。
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PYTHON机器学习实战:基于SCIKIT-LEARN与PYTORCH的神经网络解决方案[印]阿什温·帕扬卡 (Ashw
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细端
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《Python网络爬虫实战》从Python的安装开始，详细讲解了Python从简单程序延伸到Python网络爬虫的全过程。本书从实战出发，根据不同的需求选取不同的爬虫，有针对性地讲解了几种Python网络爬虫。本书共8章，涵盖的内容有Python语言的基本语法、Python常用IDE的使用、Python第三方模块的导入使用、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、BeautifulSoup爬虫、Mechanize模拟浏览器和Selenium模拟浏览器。本书所有源代码已上传网盘供读者下载。本书内容丰富，实例典型，实用性强。适合Python网络爬虫初学者、数据分析与挖掘技术初学者，以及高校及培训学校相关专业的师生阅读。
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本书站在初学者的角度，从原理到实践，循序渐进地讲述了使用Python实现自动化开发的核心技术。全书从逻辑上可分为Python基础知识、Python自动化技术和自动化系统开发三部分。Python基础知识部分主要介绍Python的变量、数据类型、流程控制语句、函数与类等基础语法。Python自动化技术部分分别介绍网页、计算机系统、软件和手机的自动化技术，并将自动化技术与人工智能的计算机视觉结合使用，使自动化程序更为稳定和智能。自动化系统开发部分介绍如何开发一个统一调度和管理自动化程序的Web系统，通过该系统可实现分布式管理自动化程序的运行情况。 本书由浅入深，注重实战，适用于从零开始学习开发自动化程序和系统的初学者，或者已经有一些自动化程序开发经验，但希望更加全面、深入理解Python自动化开发的人员。
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