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适读人群 :经常使用Excel并且想进一步提高工作效率的办公人员,希望进一步了解openpyxl和pandas的初级开发人员。 1.以多种实例为基础,从简单到复杂引导读者掌握Python模块的使用方法和技巧,让您轻松实现自动化办公。 2.办公室文员和数据分析师的工作利器,系统学会如何使用Python的openpyxl和pandas模块来快速处理Excel数据,提高工作效率。 3.详细阐述了开发环境的搭建、Excel模块的安装、代码编写前的准备、openpyxl模块与pandas模块的使用方法以及PyInstaller模块与.py文件的编译等方面的知识,轻松掌握Python的编程技能。
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适读人群 :Python程序员,有Python语言基础想要得到进阶和提高的读者 Python代码仅仅能够正确运行还不够,你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论,本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈,以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优点?如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统?有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案,以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 通过阅读本书,你将能够: ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器; ■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构; ■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈; ■ 通过选择合适的数据结构
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人生苦短,我用Python! 这是CPyuG(中文Python用户组)的倡议。因为Python同时拥有这些非凡魔力:跨平台的/电池内置的/面向对象的/高级数据类型内置的/解释型脚本语言的/Pythonic的/令人快乐的! 本书由一群富有Pythonic体验的“行者”撰写,试图用一种草根的形式来分享这些体验;所以: 本书不是教材,不能期望可以由本书研究出考试大纲来获得认证: 本书不是课本,而是用互动的开发故事来探讨Pyfhonic,对于大多数已习惯学院式系统学习的读者来说,这是全新的体验: 本书宣扬:“学习Python不是什么大事儿”——不用将所有语法规则学会就已经可以用Python来解决实际问题了!
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适读人群 :写给青少年及其家长,可通过本书建立青少年学习编程的兴趣。 本书利用TumipBit口袋编程计算机(兼容Micro:Bit)进行实验,力求通过有趣的实验,将Python编程学习中乏味的数据类型、逻辑运算、变量、循环、判断、函数等基础知识融为一体,便于青少年学习掌握。 注重动手能力,从“如何做”的角度切入,抓住要点,让青少年真正DIY起来,记住知识点,掌握内容,亲手做出创意作品。 这是一本有技术支持的机器人DIY实战书籍,可提供以下技术支持渠道。
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《可爱的Python》的内容主要来自CPyUG社区的邮件列表,由Python的行者根据自身经验组织而成,是为从来没有听说过Python的其他语言程序员准备的一份实用的导学性质的书。笔者试图将优化后的学习的体验,通过故事的方式传达给读者,同时也分享了蟒样(Pythonic式)的知识获取技巧,而且希望将最常用的代码和思路,通过作弊条(CheatSheet,提示表单)的形式分享给有初步基础的Python用户,来帮助大家多快好省地完成功能。《《可爱的Python》》期望成为学习的使用Python的同好们的沟通话题,引发进一步的学习的/应用/创造/推广,就是笔者的追求!因为Python语言本身是种很灵活的动态脚本语言,同一个目标可以使用多种方式完成,笔者为了让拥有各种不同技术背景的读者可以快速无碍地理解,选择了一种实际上可能比较笨拙的方式来实现功能,聪明的读者一定可以看出
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《零起点Python机器学习的快速入门》采用的黑箱模式,MBA案例教学机制,结合一线实战案例,介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习的算法。《零起点Python机器学习的快速入门》中配备大量图表说明,没有枯燥的数学公式,只要懂Word、Excel,就能够轻松阅读全书,并学习的使用书中的知识,分析大数据。《零起点Python机器学习的快速入门》具有以下特色 的黑箱教学模式,《零起点Python机器学习的快速入门》无任何抽象理论和深奥的数学公式。系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件,不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数API接口中文文档,可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn+Pandas架构,全程采用MBA案例模式,无需任何理论基础,懂Excel就可看懂。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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基础知识 算法原理 经典案例 ,从全连接网络到复杂模型,从数据清洗到翻译模型,一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者:人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色: 入门门槛低,内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难,逐步深入,适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性,理论结合实践 作者以学生的视角,将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累,让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例,让读者能边学习边实践,缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛,注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python 图像处理与计算机视觉实践教材,面向本科院校
这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材,面向本科院校 计算机视觉 实践课。 本教材主要的特点是: 1.以前沿的算法应用为主,不再花篇幅介绍一些过时的算法。 2.软件采用开源计算机视觉库OpenCV,通用性高,有利学生就业。 3.编程语言采用Python,易于编写和调试,学生可以专注在知识点上面,避免耗费太多时间在配置开发环境和调试程序上。
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Python预训练视觉和大语言模型 DeepSeek工作原理 大模型数据集构建、预训练、微调、评估和部署的一站式解决方案。Amazon SageMaker 首席工程师作序推荐。
基础模型永久改变了机器学习。从BERT到ChatGPT,从CLIP到Stable Diffusion,当数十亿个参数、大数据集与成百上千个GPU相结合时,结果刷新了纪录。《Python预训练视觉和大语言模型》呈现的真知灼见和示例代码将帮你在AWS和Amazon SageMaker上从头开始预训练和优化基础模型,并将它们应用到整个组织的数百个用例中。 《Python预训练视觉和大语言模型》由经验丰富的AWS和机器学习专家Emily Webber撰写,涵盖的内容十分广泛,包括构思项目,准备数据集,训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例,指导你预训练和准备数据集及模型,配置环境,并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。 学习本书后,你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集,消除偏差,实现高吞吐量以及构建部署管道。最后,你将完全有能力开发个人
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