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Python与有限元--基于Python编程的有限元分析正版
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正版Python与有限元 基于Python编程的有限元分析及应用扩展 中国水利水电社 Python编程有限元分析开源框架
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Python程序设计及实践教程编者:肖朝晖|中国水利水电（尚居苑好书）
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Python青少年趣味编程 精选53个贴近生活的趣味故事和案例，牢牢抓住学生的注意力，让学习变得轻松有趣
这不仅是一本学习编程知识的书，更是一本学会思考的书。 科学权威的项目式教学模式，以引导为主，让学生成为课堂真正的主人。 精选53个贴近生活的趣味故事和案例，牢牢抓住学生的注意力，让学习变得轻松有趣。 代码详解和流程图双管齐下，让学生轻松理解每一个难点。 完善的知识结构，由易到难，由简入深，每一个知识点的安排都经过深思熟虑。
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Python程序设计基础编者:王祥荣|中国水利水电（尚居苑好书）
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正版书籍 Python语言同步案例习题精解 肖朝晖 水利水电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Python程序员面试宝典剑指offer 陈屹 水利水电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python程序员面试宝典》是一本介绍Python程序员面试的图书宝典。这里，不仅介绍了程序员算法面试中的“万能公式”，而且通过具体的实例从多角度剖析各类算法面试题，为读者建立了一个完整的算法面试的方案数据库，让读者快速理解全书内容、做到胸有成竹应对面试的同时，也为未来的职业发展铺平道路。 《Python程序员面试宝典》共分12章，其中前两章首先引入一道面试题，并进行情景分析和解题思路，然后从技术面试的方法论和心态建设入手，介绍应对面试的基本方法和思路。后10章分别从基础数据类型、数组和字符串、链表、堆栈、二叉树、堆、二分查找法、图论、贪婪算法和动态规划等多个方面去详解各类面试题，分析算法面试中常见的各类技术问题。通过本书的学习，希望读者能够在大脑中建立起自己的解决方案数据库，面试时可以迅速地搜索出
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本书读者对象：想从零开始学Python编程的所有人，想用一种轻松的方式学Python数据分析的所有人 作者、剧本、漫画设计、漫画制作人员在日本各自的行业均有较强的影响力。 本书以 漫画 文字解说 的形式展开，并设计了一定的故事情节，可以让枯燥抽象的编程学习变得生动有趣。 在漫画中先提出一个问题，后续将围绕该问题展开论述，并用Python逐步解决问题，让读者明白学Python有什么用以及怎么用。 从编程是什么开始到能够用Python进行统计、计算、数据分析等，适合所有对Python编程感兴趣的零基础读者作为入门书学习。 漫画精美、语言通俗易懂，很容易看懂学会。 本书是一本可以让没有任何编程知识的读者轻松开始学习Python的入门书。它先用漫画结合一定的故事情节将读者引入Python世界，通过漫画简单学习Python的语法要点，在解说部分详细介绍Python编程
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Python办公自动化 玩转Excel 郝春吉 刘智杨 普通高等教育通识类课程新形态教材书籍 **水利水电出版社
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Python量化交易实战 基本面量化投资策略 量化交易算法之路 量化交易核心技术开发从入门到精通 量化交易从入门到实践
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Python程序设计实践教程(高等职业教育电子信息课程群系列教材)编者:王鹤琴//蔡正保|责编:赵佳琦中国水利水电（尚居
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Python机器学习技术与应用(普通高等教育人工智能专业系列教材) 编者:王路漫//齐惠颖|责编:赵佳琦 中国水利水电
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Python从基础编程到数据分析 陈惠贞 著 水利水电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python 从基础编程到数据分析》是一本同时介绍Python编程和基于Python的大数据分析图书，既是一本Python入门书，又是一本Python数据分析专业书；既是Python基础教程，又是Python视频教程。 《Python从基础编程到数据分析》共17章，首先介绍了Python的开发环境、代码编写风格及程序设计的常见错误类型；然后循序渐进地解说了Python编程的基础语法和相关技巧，这是学好Python的基础和关键环节；接着介绍了常见Python模块和包的用法，如tkinter、pillow、qrcode等，让读者体验只需编写几行简短代码，就能轻松完成许多应用。*后几章，也是本书*精彩的部分，详细介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas四大热门软件包，可以让读者一次掌握数据科学应用与大数据分析的基础能力。全书以范例为导向，涉及的程序代码给出了详细的解释和分析，可以让读者轻松领会 Python 编程的精髓，同时
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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