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机器学习及其Python实践（微课视频版） 900分钟微课视频，所有典型算法配有Python编程实例，丰富的编程练习
1.直观性：配套900分钟微课和慕课视频，方便读者随时随地学习。 2.系统性：在讲解机器学习的同时充分补充相关基础知识（特别是数学知识），让机器学习的知识体系更加系统化，方便读者阅读。 3. 实践性：在充分理解概念与原理的基础上开展Python编程实践（Scikit-learn、TensorFlow2），让读者真正掌握机器学习相关编程。
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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 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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学编程，选择一本能看懂学会的图书很重要。好的图书能引导你快速入门相关领域并传递给你完整的知识体系。本书就是这样一本能让你快速入门Python编程和Python数据分析的图书，配有高清视频讲解和大量的中小案例，以及方便教师教学的PPT课件；另外本书还设置了大量的练习题，几乎每节都设置有 随堂练习 模块，每章*后还设置了 学习检测 模块，通过练习，让读者学会举一反三，融会贯通，切实提高编程能力；本书不光介绍了Python编程技术，还介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas等AI时代科学计算、大数据分析的第三方软件包的使用方法和技巧，让读者可以一本书掌握Python编程技术和数据分析的基础能力。 易学习 本书针对零基础读者，从*基础的程序逻辑开始，用浅显易懂的文字和简短的程序代码，带领读者快速入门Python编程世界。 范例多 本书以范例为
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本书讲解了Python爬虫技术的高级进阶知识，帮助有一定爬虫基础的读者进一步提高爬虫技术。本书详解了突破反爬机制的常用手段以及Scrapy和Flask两大商业级框架，并囊括了30个爬虫实战案例，包含2800余行代码，涉及10个网站和App的数据爬取。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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《漫画学Python：简单入门》是一本与众不同的编程指南，它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中，作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识，还融入了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说，让学习过程轻松愉快，充满乐趣。 与传统的编程教材不同，《漫画学Python：简单入门》将编程知识呈现得活灵活现，仿佛在与读者进行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界，让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者，也适合有一定经验的开发者。无论你是想学习一门新技能，还是希望巩固和拓展自己的编程知识，本书都将是你的理想选择。通过本书，你将轻松掌握Python编程的核心概念，从变量和数据类型到函
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《漫画学Python：快速提高》是一本与众不同的编程指南，它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中，作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识，还融入了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说，让学习过程轻松愉快，充满乐趣。 与传统的编程教材不同，《漫画学Python：快速提高》将编程知识呈现得活灵活现，仿佛在与读者进行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界，让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者，也适合有一定经验的开发者。无论你是想学习一门新技能，还是希望巩固和拓展自己的编程知识，本书都将是你的理想选择。通过本书，你将轻松掌握Python编程的核心概念，从变量和数据类型到函
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《漫画学Python：完美实践》是一本与众不同的编程指南，它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中，作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识，还融入了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说，让学习过程轻松愉快，充满乐趣。 与传统的编程教材不同，《漫画学Python：完美实践》将编程知识呈现得活灵活现，仿佛在与读者进行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界，让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者，也适合有一定经验的开发者。无论你是想学习一门新技能，还是希望巩固和拓展自己的编程知识，本书都将是你的理想选择。通过本书，你将轻松掌握Python编程的核心概念，从变量和数据类型到函
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精通Python网络编程（第三版） 每一章都使用*Z新的库来实现示例，以确保兼容性和对概念的理解
基础设施中的网络为如何部署、维护和支持应用奠定了基础。Python是网络工程师探索系统工程师和应用开发人员常用工具的一个理想语言。通过本书，你将踏上一段Python之旅，从传统的网络工程师转变为下一代网络开发人员。 本书经过了全面修订和更新以涵盖Python 3。本书增加了关于使用ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana Beats）完成网络数据分析以及Azure云网络的新章节，除此以外，还包括了使用pyATS和Nornir等新库以及Ansible 2.8的有关更新。每一章都使用*的库来实现示例，以确保兼容性和对概念的理解。 本书首先从Python的基本概述开始，教你如何与遗留设备以及支持API的网络设备交互。你将学习如何利用高级Python包和框架来实现网络自动化任务、并监控、管理和增强的网络安全，然后介绍Azure和AWS云网络。*后，将使用Jenkins实现持续集成，并使用测试工具验证你的网
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基于Python的DevOps 本书介绍使用Python来完成Linux系统的日常管理任务，以及使用当下火热的DevOps工具，包括Docker、Kubernetes和Terraform。
在过去的十年里，技术发生了很大的变化。数据是热门话题，云无处不在，许多组织都需要某种形式的自动化。在这场变革中，Python发展成为世界上流行的语言之一。这本实用的资料将向你展示如何使用Python来完成Linux系统的日常管理任务，如何使用当下火热的DevOps工具，包括Docker、Kubernetes和Terraform。 对数百万专业人士来说，学习如何与Linux交互及实现自动化是必不可少的技能。通过这本书，你将学会如何使用容器开发软件、解决问题，以及如何监控、测试、负载测试和操作你的软件。想寻找借助Python解决问题的有效方法？看这本书没错。
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1.本书属于No Starch的系列之一，英文版在美国受到读者欢迎。 2.全彩印刷，寓教于乐，易于学习，帮助读者轻松掌握解决问题方法和程序设计思维
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基于股票大数据分析的Python入门实战（视频教学版） 以股票大数据分析范例为主线详解Python应用开发，入门机器学习
本书是结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程的应用开发教材，适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计的教学用书，对毕业设计辅导也具有一定的参考借鉴价值。
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Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书，你将能够：了解在Python社区中广泛采用的约定和实践；高效打包Python代码，
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Python数据分析与数据化运营 宋天龙 著 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。 作者是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验，在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位资深专家的好评和推荐，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。 全书的内容在逻辑上共分为两大部分： 第一部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘 着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖
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