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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 [印]希曼舒·辛格（HimanshuSingh）,骆铃 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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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Python项目案例开发从入门到实战—爬虫、游戏和机器学习20个项目案例600分钟精讲视频及源码 郑秋生,夏敏捷,宋宝卫 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
本书案例具有实用性，如校园网搜索引擎、小小翻译器、抓取百度图片这些爬虫案例略加修改可以应用实际项目中；还有通过通信协议开发机器人，机器学习的文本分类、基于卷积神经网络的手写体识别等案例，另外是一些大家耳熟能详的游戏案例，比如连连看、推箱子、中国象棋、网络五子棋、两人麻将、人物拼图和飞机大战游戏等，让你对枯燥的Python语言学习充满乐趣
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Python趣味编程：从入门到人工智能 从Scratch到Python轻松进阶，手把手教你学习AI编程语言
《Python趣味编程：从入门到人工智能》从Scratch到Python轻松进阶，手把手教你学习AI编程语言 一学就会的零基础入门书；基于 Python 3.7 版本；从经典的hello, world学起；步步为营掌握Python语言；用Python玩转数学和算法；用Pyglet 写捕鱼达人游戏；用AI把照片变成世界名画；感受Python编程无限魅力。
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极速Python：高性能编码、计算与数据分析 系统性介绍Python高性能编程的各种工具和方法，重点讲解Python在大数据中的应用。示例代码扫描封底二维码下载。
《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》直击Python编程要害。对于大型数据项目，过慢的代码运行速度是毁灭性的。在机器学习和大规模数据分析中，除了使用高性能的Python代码，还要使用经过优化的库、发挥计算机硬件的多核处理能力。满足计算速度后，还要优化计算资源、控制计算成本，而《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》为读者提供了一整套高性能编程解决方案。
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Python商业数据挖掘（第6版） 用Python展示数据挖掘的理论、技术和应用。随书赠送学习资料，获取地址见书封底二维码。
通过学习《Python商业数据挖掘(第6版)》，读者将掌握使用Python实现数据挖掘的各种方法，并深入理解在将这些方法应用于数据挖掘的过程中存在的商业问题和机遇。
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Python数据分析与可视化实践 行业案例精粹+详细图解操作+配套同步视频+赠送教学PPT+配套数据代码
用理论结合实际案例，通过配套视频的操作讲解，让读者学到的不仅是相应的知识和技能，更是使用函数公式解决问题的基本逻辑原理和逻辑思维，以及解决问题的能力。用函数公式巧妙灵活的解决烦琐的大数据，让工作简单化智能化，高效便捷的提升工作效率
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2017年中国国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑国家人工智能发展的优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。人才是强国的关键，大学高校专业分类众多，对于相关专业的学生，如何学好人工智能系列课程，成为了当下教育改革关注的焦点之一。 本教材以Python语言为对象，紧扣人工智能主题，选举的实战实例涵盖医学、商务等多个领域，通过基础知识讲解，逐步过渡到综合实例的应用。
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Python Web数据分析可视化——基于Django框架的开发实战 以技能为主线，逐步深入学习Django Web数据分析可视化 ；以案例为载体，手把手教你掌握Django+Bootstrap基础
★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩，避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂，专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础，则可以跳过任意部分，直接学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一，用一句话概括就是 在Web端实现Python数据分析可视化 。技能树的爬升阶段为Python语法基础 算法初探 Python数据分析可视化 Django Web 数据分析可视化网站的搭建等。 ★ 授之以渔 笔者深知自主学习的重要性，因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。
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《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》从基本方法、流行方法、先进方法及新技术四个层面来介绍如何自己动手构建推荐系统。通过本书的学习，读者可以掌握推荐系统的基本概念，了解不同类型的推荐引擎及其功能，学会使用传统算法来构建推荐系统和混合推荐系统，使用聚类和分类算法来构建基于机器学习的推荐系统。《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》可引导读者运用自然语言处理、深度学习和知识图谱来实现推荐系统，从而实现业务的增长。 特色主题： 使用Python来理解和实现不同的推荐系统 掌握协同过滤、超市购物车分析和矩阵分解等 构建基于内容和协同过滤的混合推荐系统 运用机器学习、NLP和深度学习来构建推荐系统
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实用性强：本书紧密结合实际应用背景，通过深入浅出的方式，引导读者逐步掌握Python在人工智能领域的实战技巧。 内容全面：全书涵盖了人工智能的多个关键领域，从基础知识到高级应用，为读者提供了一个完整的学习体系。 案例丰富：书中包含大量实战案例，这些案例不仅具有代表性，而且贴近实际应用，有助于读者更好地理解和掌握Python在人工智能中的实际应用。 易于学习：本书注重Python的简单易学特性，使读者能够轻松上手，并快速掌握Python在人工智能领域的核心知识。 受众广泛：无论是初学者还是有一定基础的读者，无论是高校师生还是科研人员、学者及工程技术人员，都能从本书中获益。 综上所述，《Python人工智能分析与实战》以其实用性强、内容全面、案例丰富、易于学习以及受众广泛等特点，成为探索Python人工智能领域的理想之选。
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轻松学Python编程 零基础入门，轻松学会Python编程的核心知识和技术。附赠示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件。
本书特色 《轻松学Python编程》主要包括编写和运行Python代码的方法、Python代码的组成结构、处理Python核心对象类型（数字、字符串、转义字符、列表、元组、字典、集合）、条件判断和循环（if、match、for、while）、创建和使用函数及其参数、处理不同作用域中的变量、创建与使用类和模块、处理不同类型的文件、使用Tkinter开发GUI程序、处理Python程序错误等。 《轻松学Python编程》赠示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件。 读者人群 《轻松学Python编程》适合所有希望学习和从事Python编程或对Python编程感兴趣的用户，还可作为各类院校和培训班的Python编程教材。
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Python可解释AI（XAI）实战 DeepSeek知识储备,打开机器学习模型的黑匣子，深入了解 XAI 的核心概念，掌握多个XAI工具和方法。随书赠送源代码，获取地址见书封底二维码。
怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al的决策?你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。 《Python可解释AI（XAI）实战》通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法，而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型，可视化解释结果，并集成XAI工具。 你将使用Python、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory和其他框架构建XAI解决方案，以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。 你将学习如何探索机器学习模型结果，检查关键影响变量和变量关系，检测和处理偏见和道德伦理及法律问题，以及将机器学习模型可视化到用户界面中。 读完这本书，你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。
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本书集教材、练习册、上机指导、题库于一体，基于Windows 10和Python 3.10构建Python开发平台，阐述Python语言的基础知识，以及使用Python语言的实际开发应用实例。本书配套资源丰富，包括教学大纲、教学课件、电子教案、教学进度表、案例研究和素材，作者还为本书精心录制了1100分钟的微课视频。
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Python算法图解 用生动的图画解说深奥Python的算法！用简明的实例论述复杂的Python算法！扫码观看微课视频的新形态图书！
用到算法。数据结构是算法的基础，数组、字典、堆、栈、链表、树、图等数据结构就像建造一座楼所需要的梁、柱子、墙、楼板、楼梯等组件，根据需要用各种算法把它们组装起来，*终开发成一个可用的项目或产品。 数据结构与算法 课程目前在各高校均有开设，但多偏向理论教学，与开发实践有一定距离。本书用图解方式讲解算法，利于读者理解；以IT企业面试题作为案例，贴合企业实际需求。全书内容包括： 数据结构； 递归； 栈和队列； 链表； 数组； 树结构； 堆结构； 散列表； 字典树； 图结构； 排序。
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Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论，以及常见的应用场景和代码实现
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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本书特色 《青少年Python创意编程趣味课堂（微课版）》适合零基础或已经接触过Python 编程，且对Python 感兴趣的青少年阅读，也适合家长和老师作为指导孩子们程序设计的提升教程。为充分调动他们学习的积极性，在编写时努力体现如下特色。 案例丰富 本书案例丰富，涉及编程的诸多类别，内容编排合理，难度适中。每个案例都有详细的分析和制作指导，降低了学习的难度，使读者对所学知识更加容易理解。 图文并茂 本书使用图片代替大部分的文字说明，一目了然，让学习者能轻松读懂描述的内容。具体操作步骤图文并茂，图文结合来讲解程序的编写，便于读者边学边练。 资源丰富 本书配备了所有案例的素材和源文件，提供了相应的微课，从数量到内容上都有着更多的选择。 形式贴心 如果读者在学习过程中遇到疑问，可以阅读 提示 部分，避免在学习过程
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Python机器学习（微课视频版） 420分钟微课视频，150多个案例，涉及机器学习、大数据分析、自然语言处理等，提供所有程序代码，简体中文版与繁体中文版同步发售！
（1）《Python机器学习（微课视频版） 手把手教你掌握150个精彩案例》系统论述用Python语言进行机器学习项目开发的方法与技巧，内容涉及机器学习、大数据分析、自然语言处理等方面。 （2）柯博文老师（作者）长年在美国及中国各地教授Python、机器学习、人工智能等课程，积累了丰富的实战经验后才编著成书，书中内容也经过了业界*工程师学员的检验。书中程序均经过实际验证，读者可直接使用或进行二次开发。 （3）在介绍与统计分析相关的机器学习数据分析的程序中，使用了大量的真实数据进行分析和预测，具有极强的实用性和可信度。 （4）配套资源：程序代码和420分钟微课视频。
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本书在多年科研积累的基础上，指导读者建立以理论 实践 前沿为导向的 计算机视觉 学习思路，后以基于YOLO和DeepSort的目标检测与跟踪的综合案例完成实践
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Python代码整洁之道 从一个有能力的Python程序员成长为专业的开发人员书，教会读者设计和编写可理解、可维护和可扩展的专业软件。源代码获取地址见书封底二维码
专业质量的代码不仅运行时没有错误，而且整洁、易读、易维护。想从一个有能力的Python程序员成长为专业的开发人员，读者需要学习编码风格、应用程序设计和开发流程的行业标准。这正是本书的特色与要讲解的内容。 本书教会读者设计和编写可理解、可维护和可扩展的专业软件。作者Dane Hillard是一位Python专业人士，帮助过许多开发人员完成Python项目的设计和编写，他知道在此过程中需要做些什么。他通过有用的示例和练习，让读者明白在什么时机，如何将代码模块化，如何通过降低复杂度来提高代码质量，以及为什么这样做等。遵循这些核心原则，所编写的代码将更易于自己和他人阅读、维护和重用。
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Python计算机视觉与应用案例 以案例项目为主线讲述Python计算机视觉开发中所需知识和技能，100多个实例，教学课件+程序代码
本书以Python为平台，以概述 案例的方式系统地对计算机视觉进行实战分析。让读者在掌握概念的同时举一反三，掌握程序设计的方法，利用程序设计解决实际问题。 ?案例丰富，实用性强 以概述 案例的形式进行编写，充分强调案例的实用性及程序的可扩展性，所选案例大多数来自日常生活中，应用性强。 ?程序精解，可读性强 书中每个案例的程序都经过调试与测试，同时程序代码中添加了大量的解释说明，可读性强。 ?点面结合，兼顾性强 点面兼顾，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，全面讲解了基于Python进行计算机视觉应用的原理及方法，内容做到完美链接与统筹兼顾，可使读者实现由点到面的发散性延伸。
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Python Web自动化测试入门与实战 从入门到入行、 一线测试工程师 手把手教学
本书主要分三篇14章，主要内容概述如下： 基础篇（第1章~第7章） 自动化测试基础知识。 本篇主要讲述自动化测试人员需要掌握的基本知识，从代码使用层面进行介绍，包括Python基础、WebDriver API的使用及单元测试框架UnitTest、Pytest等知识。基础篇主要是为自动化测试实践打下牢固基础，适合初学自动化测试的人员学习。 实践篇（第8章~第10章） 自动化测试项目实战。 本篇主要介绍自动化测试项目的应用。首先以数据驱动模型和PO模型为基础进行实战练习，然后介绍持续集成在自动化测试中的应用。项目实战篇适合具有一定基础的自动化测试人员学习。学完实践篇读者会对项目解析、自动化框 架搭建、模块封装、用例组织、测试报告生成和持续集成有一定程度的认知，并运用于自己的项目。 卓异篇（第11章~第14章） 拓展知识面并提高项目质量。 一个完整的自动
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细说Python编程：从入门到科学计算 超详细的Python编程入门与实践，超多范例，超长视频，娓娓道来，通俗易懂
这是一本面向初学者的Python编程入门书，特别适合没有任何编程基础的读者学习。如果你想要学习Python编程，或者想转型到人工智能领域寻找机会，那么我向你真诚的推荐这样一本好书，我的理由是： 首先，《细说Python编程：从入门到科学计算》由两位长期使用Python编程的博士执笔，他们在领域内工作多年，对Python语言有透彻深入的理解，他们会教给你正确高效的编程学习方法。不走弯路，才能行稳致远，不是吗。 其次，《细说Python编程：从入门到科学计算》内容涵盖了Python编程的核心知识点，完全可满足入门者的学习需求。值得一提的是，《细说Python编程：从入门到科学计算》还扩展性地介绍了更多的知识，如数据库编程、网络编程、代码测试、程序打包、科学计算等，还针对每个知识点介绍了更深入的知识，如容器部分，除介绍容器的基本功能和使用方法之
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