Python编程从入门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星，被150 高校选用，初版译著豆瓣评分8.9分！ 1.畅销书升级版，第1版累计销售近20w册； 2.针对Python 3.X 版本更新，更新项目代码； 3.扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码，观看为本书量身定制的教学视频； 4.提供在线编程环境帮助读者边学边练； 5.随书赠送本书e读版电子书； 6.随书赠送全书思维导图； 7.随书赠送本书习题答案； 8.提供本书源代码； 9.随书赠送价值199元读书会（直播 社群）互动学习； 10.随书赠送2000门视频课程（非配套）、价值35000 元异步社区 VIP 会员卡（非配套）； 如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？ 在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需
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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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精通Python自然语言处理 用Python开发令人惊讶的NLP项目 自然语言处理任务 掌握利用Python设计和构建给予NLP的应用的实践
自然语言处理（NLP）是有关计算语言学与人工智能的研究领域之一。NLP主要关注人机交互，它提供了计算机和人类之间的无缝交互，使得计算机在机器学习的帮助下理解人类语言。本书详细介绍如何使用Python执行各种自然语言处理（NLP）任务，并帮助读者掌握利用Python设计和构建基于NLP的应用的zui佳实践。本书引导读者应用机器学习工具来开发各种各样的模型。对于训练数据的创建和主要NLP应用的实现，例如命名实体识别、问答系统、语篇分析、词义消歧、信息检索、情感分析、文本摘要以及指代消解等，本书都进行了清晰的介绍。本书有助于读者使用NLTK创建NLP项目并成为相关领域的专家。通过阅读本书，你将能够:● 实现字符串匹配算法以及标准化技术；● 实现统计语言建模技术；● 深刻理解词干提取器、词形还原器、形态分析器以及形态生成器的开发；● 开
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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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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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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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亚马逊畅销Python编程图书，帮助你通过编程快速实现工作自动化在本书中，你将学习利用Python 编程，在几分钟内完成手工需要几小时的工作，而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python 程序，完成高效的自动化工作，包括：● 在一个文件或多个文件中搜索文本；● 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；● 搜索网页和下载的在线内容；● 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据；● 拆分、合并PDF文件，以及如何加水印和加密；● 发送提醒邮件和文本通知；● 填写在线表格。本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Python 密码学编程》、《Python 游戏编程快速上手》和《Python 和Pygame 游戏开发指南》的作者。
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Python物理建模初学者指南 Python数据处理入门到实践书籍 数据可视化编程书 用Python解决科学问题的实践指南 众多世界知名大学教授推荐阅读 附赠示例代码和数据集 基于Python3.x
Python是一种迅速得到科学界广泛认可的计算机编程语言。本书的目的在于为Python学习者提供帮助，使他们可以通过自学掌握足以开展物理建模工作的编程技能，包括设置开源Python的编程环境，以及使用Python完成一些常见的科学运算任务，例如数据的导入和导出、数据的可视化、数值分析和模拟等。本书无需读者具备任何的编程经验。本书侧重于基础性内容，并介绍了一些广泛适用的技术，包括：● Python编程基础与脚本；● 数值数组；● 二维和三维绘图；● 蒙特卡洛模拟；● 数值方法，包括常微分方程求解；● 图像处理；● 动画。为了清晰地阐述新的知识点，本书提供了丰富的代码例子和练习，并给出了相应的解答。本书的示例代码和数据集，可以从www.epubit.com.cn下载。
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