Python 3.x全栈开发从入门到精通 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
全栈工程师，也称为全端工程师(同时具备前端和后台能力)，是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。Python全栈工程师，是指在精通Python编程语言的前提下，对于其他上下游的技术也有足够的了解和掌握。《Python 3.x全栈开发从入门到精通》上下游的技术涉及数据传输、数据存储、数据分析和数据可视化等方面的知识。本书以实践的方式，将这一系列的领域及理论知识结合到一起，帮助读者构建全栈开发的知识体系，并辅以精益及敏捷的思想，来一步步开发Web 应用，让读者不只学会编码，还在学完后具备真实项目的经验。
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Python数据分析全流程实操指南 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python数据分析全流程实操指南》主要围绕整个数据分析方法论的常规流程，介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识，并从数据分析挖掘的实际业务应用出发，讲解了互联网、金融及零售等行业的真实案例，比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等，深入浅出、循序渐进地介绍了Python数据分析的全过程。 《Python数据分析全流程实操指南》内容精炼、重点突出、案例丰富，适合在企业中从事数据分析、数据挖掘、机器学习等工作的人员学习使用，同样适合想从事数据分析挖掘工作的各大中专院校的学生与教师，以及其他对数据分析挖掘技术领域有兴趣爱好的各类人员。
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（1）理论讲解与实践结合。每个理论都有对应的实践代码讲解，读者参考源代码，完成实例，就可以看到实验效果。（2）知识教学与课后练习。大部分章节末尾都配备思考与练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，并达到学以致用的目的。（3）综合实战，学以致用。通过最后两章完整案例的学习，可以帮助读者针对特定场景快速设计数据分析与挖掘的方案。（4）配套资源，轻松学会。赠送书中同步实例的相关源代码文件+重点知识的教学视频+制作精美的PPT课件。
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本书是狗熊会政委团队力作，特别适合数据科学领域的Python小白快速上手。——王汉生（北京大学光华管理学院教授）本书依托数据科学精品案例并结合大量场景和行业应用，让Python不再枯燥，更加有用、有趣。——李广雨（狗熊会CEO）仿照本书第8章的方法，我对本书书名进行了一次分词：Python、数据科学、实践。这三个关键词各自都拥有海量的书籍资料，但用生动有趣的语言将三者结合起来，却是一件
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本书共分3篇，针对Python爬虫初学者，从零开始，系统地讲解了如何利用Python进行常见的网络爬虫的程序开发。第篇快速入门篇（第章~第9章） 本篇主要介绍了Python环境的搭建和一些Python的基础语法知识等、Python爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解，以及App数据抓取、数据的存储方法等内容。第2篇技能进阶篇（第0章~第2章） 本篇主要介绍了PySpider和Scrapy两个常用爬虫框架的基本使用方法、分布式爬虫的实现思路，以及数据分析、数据清洗常用库的使用方法。第3篇项目实战篇（第3章） 本篇通过6个综合实战项目，详细地讲解了Python数据爬虫开始与实战应用。本篇对全书内容进行了总结回顾，强化读者的实操丶水平。本书案例丰富，注重实战，既适合Python程序员和爬虫爱好者阅
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本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。 本书分为 11章，涵盖的主要内容有神经网络概述，神经网络基础知识，计算机程序的特点，神经网络优化算法，搭 建Python环境，Python基础知识，深度学习框架PyTorch基础知识，NumPy简介与使用，OpenCV简介与使用，OS遍历文件夹，Python中Matplotlib可视化绘图，Lenet-5、AlexNet、VGG16网络模型，回归问题和分类问题，猫狗识别程序开发，验证码识别程序开发，过拟合问题与解决方法，梯度消失与爆炸，加速神经网络训练的方法，人工智能的未来发展趋势等。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合神经网络的零基础
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Python数据分析与大数据处理从入门到精通 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信，让读者对分布式程序有个基本的认识。第2篇介绍了网络数据采集、数据清洗、数据存储等技术。第3篇介绍了Python常用的数据分析工具，扩展了更多的数据清洗、插值方法，为最终的数据可视化奠定基础。第4篇是大数据分析的重点。首先介绍了Hadoop的框架原理、调度原理，MapReduce原理与编程模型、环境搭建，接着介绍了Spark框架原
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（1）系统：全流程讲解Scrapy的原理和实战，依次击破编程难点。（2）经典：凝聚笔者十多年的Scrapy使用经验，无私奉献设计秘籍。（3）深入：浅入深出地介绍爬虫原理、数据爬取、数据保存、数据分析和测试等技术。并且，所有案例都配有对应的代码，拿来就用。
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