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本书既可让初学者从入门到精通,并循序渐进;也可帮中、高级Tester夯实技能,从形象到抽象,提供测试思想中更多的可能性。
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鸢尾花数学大系:矩阵力量·线性代数全彩图解+微课+Python编程 (彩图版)
这是一套前所未见的数学书,更是一套具备极高颜值的书。姜伟生博士自谦“小镇做题家”,实际上他是国际著名金融企业的金融科技专家。很难想象一位以“术数”为业的金融家具备如此的分享动机,同时,姜博士有着卓越的艺术品位和设计能力,不仅承担了这套书的精深内容,更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来,赏心悦目地慢慢走入缤纷的数学宇宙。
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本书真正为软件测试人员考虑,在有限的篇幅内既讲解了必需的Python语言知识,也设计了很多演示案例、项目等,内容翔实,代码可以拿来即用。 本书作者具有丰富的实战经验,均具有多年测试开发经验,长期从事自动化测试框架、分布式测试平台设计与开发工作。 颠覆传统,循序渐进落地自动化测试项目,在项目中学会Selenium自动化与Python语言。 此外还介绍了平台建设相关一些实用技术,如平台搭建维护、项目部署以及运用Docker容器技术进行测试等。
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Python树莓派开发从入门到精通 120个应用实例+5个行业项目案例+136集Python零基础扫盲课,零基础入门+范例导学+项目实战,轻松玩转树莓派。
《Python树莓派开发从入门到精通》以入门为主、进阶为辅,提供了从Python树莓派开发入门到编程高手所必需的各项知识。 (1)主流技术,全面解析。本书内容丰富,涵盖Python树莓派开发的方方面面,包括树莓派基础、树莓派使用Python、Linux命令、常用操作和常用服务、PIO、GPS、控制电机、OpenCV、传感器、Arduino应用,以及智能小车硬件项目。一本书教你掌握Python树莓派开发领域的主流核心技术。 (2)循序渐进,实战讲述。本书引领读者按照基础入门 核心框架 项目实战循序渐进地学习,符合认知规律。 (3)边学边练,学以致用。你得到的不仅仅是一本纸书,而是全套的学习资源。120个应用实例 5个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课,边学边练,在实践中提升技能。 (4)精彩栏目,贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目,有利于读者在学习过程
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Python金融大数据分析 第2版 金融科技算法交易量化金融教程书籍,详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书,将人工智能应用于金融开发的实战指南,金融应用开发领域从业人员的常备读物
Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在,一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中,作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具,完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。 Python与金融:Python交互式金融分析与程序开发入门。 基本知识:学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。 金融数据科学:探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。 算法交易:使用Python来验证和部署自动算法交易策略。 衍生品分析:开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
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深入浅出Python量化交易实战 你听说了吗?他们已经在用机器割“韭菜”啦!量化交易技术,让股市赚钱不再难。免费提供配套源程序+学习视频。简单易懂,即便是非金融或投资专业的读者也可以看懂
简单易懂:即便是非金融或投资专业的读者也可以看懂。 直截了当:不谈理论,只讲方法,带领读者使用真实数据集进行操练。 轻松愉快:没有说教,如朋友般娓娓道来,还有小瓦姑娘陪你练习。 前沿视角:将国际前沿的自然语言处理技术引入书中,令人耳目一新。 使用Python获得真实的股票行情数据,让你快速上手; 设计简单的交易策略,让交易信号告诉你什么时候下单买卖; 徒手 实现一个简单的回测程序,让它帮你评估策略的收益情况; 用Python实现经典的交易策略并回测,让你心中有数; 使用KNN模型预测股价的涨跌,并基于此设计交易策略; 利用第三方量化交易平台获取更多数据; 使用PCA主成分分析制作你的专属交易因子,用它来选股; 对因子进行分析,找到在某个时间范围内能带来较高收益的因子; 将经典机器学习算法与因子结合起来设计交易策略
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Python机器学习之金融风险管理 用Python机器学习开启AI时代的金融风控新思路
1. Python语言讲解:容易上手,适合金融从业者学习; 2. 机器学习:热点技术,结合Python语言,在IT市场具有吸引力,结合风险管理,适应国家强监管政策; 3. O'reilly图书,品质上乘,值得信赖
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1.语言简炼易懂,用轻松的笔触,一步一步揭示神经网络的数学思想 2.内容清晰详细,带你逐步理解神经网络的工作机制 3.含动手实践模块,教你通过Python编程语言开发自己的神经网络,训练它识别手写数字。
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《Python 数据结构与算法(第 3 版)》 从入门到实战,解锁高效编程的底层逻辑! 还在为复杂数据处理效率发愁?想掌握大厂的算法思维?这本书就是你的通关密钥! ? 为什么选择这本书? ? 零基础友好,系统构建知识体系:从 Python 基础数据类型到链表、树、图等复杂结构,从冒泡排序到 KMP 算法,由浅入深拆解核心概念,搭配「文字讲解 图形示例 代码实战」三维解析,即使是新手也能轻松理解算法逻辑与数据结构设计原理。 ? 聚焦实战,拒绝纸上谈兵:每章配备真实场景案例(如栈在表达式求值中的应用、图算法在路径规划中的实践),结合 Python 3.10 代码实现,直接套用解决业务问题。书中更提供可运行的代码片段和练习答案,边学边练,快速积累项目经验。 ? 覆盖大厂高频考点,助力职业进阶:深度解析动态规划、分治法、贪婪算法等大厂面试
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Python OpenCV从菜鸟到高手 500分钟视频、300个案例、10万行代码、ChatGPT自动编程
内容深入:本书全面讲解了Python OpenCV的核心技术,涵盖了从图像处理基础到高级技术,再到实际项目应用的全方位内容,适合不同层次的读者深入学习和实践。 实战导向:通过大量项目实战案例,读者可以将理论知识应用于实际开发中,特别是借助ChatGPT辅助编程,实现了无需编写代码即可完成复杂的图像和视频处理项目。 技术前沿:本书不仅涵盖了传统的图像处理技术,还探讨了如何将人工智能(如ChatGPT和OpenAI API)与OpenCV结合,帮助读者掌握最新的技术趋势和开发工具。
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本书特色 1. 实例众多 学习和掌握一项技能的简单方式就是多看、多练。本书包含 100 多个趣味实例,这些实例 涉及各个方面,不仅可以用来巩固练习,还可以用来开拓思维,引导小读者编写自己感兴趣的各种 程序。 2. 内容有趣 为了提高小读者的阅读兴趣,本书实例基于生活化的场景,讲述各种有趣的事情,尽量避免各 种枯燥的数学求解问题。例如,讲解出租车如何计费,以及如何为文艺表演评分等。 3. 内容全面 本书涵盖了 Python 的常用知识点,并且针对每个知识点都配置了一个相应的实例。通过本书, 小读者可以学习每个知识点的使用,同时掌握知识点的组合使用。 4. 由浅入深 考虑到小读者的逻辑思维能力相对较弱,所以本书的内容由浅入深,逐步讲解。首先讲解为 直观和简单的内容,如输入、输出、变量和常量;然后,逐步过渡到运算、逻辑、数据集合
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Python期货量化交易 基于Python的期货交易实战指南,通过丰富的期货分析案例指导期货量化分析交易,提供源代码下载
1.Python语法 编程实践 本书由浅入深地介绍Python语言,读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧,结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战 源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例,将Python编程融入其中,适合业界人士参考,也适合读者参考书中的思路和方法进行探索实践。
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1.以基础入门为主线,满足职业院校学生对数据分析课程的需要; 2.突出动手实践,各个章节设计了实训环节,全书最后设计了综合实训项目——电影数据分析,带领读者全面掌握全书内容。 3.本书配套丰富的教学资源,包括PPT、教学大纲、源代码、数据集、教案、教学视频。
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1.以应用为导向,在介绍了Python基础、数据分析和数据可视化、机器学习、集成学习和深度学习等基本知识。 2.每章对应一个综合案例,提供了覆盖金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别5个领域的典型应用案例。 3.配套了若干个实验关卡内容,线上基于头歌实践教学平台,集电子材料、视频、实验、在线编程环境、教学与实验管理于一体,实验采用游戏式闯关设计,可自动测评和收集详细的实验行为数据,支持手机、电脑等终端,可用于混合式或SPOC课堂等形式的创新教学。
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Python机器学习与应用案例 系统讲述Python机器学习的理论、方法及关键技术实现,零基础入门,理论结合实践,80多个应用实例,提供代码和课件
?全面性 内容由浅入深,既有原理介绍,又有实战操作,使读者在实践中掌握相关知识,并为解决问题提供详细的方法。 ?实用性 理论与实践相结合,实例丰富,具有实用性,帮助读者理解机器学习的概念、原理和算法。 ?通俗性 用浅显易懂的语言介绍Python机器学习的相关内容,即使没有机器学习基础的读者也可以快速上手。 ?易学性 提供程序代码、教学课件等资源,获取方式详见前言。
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Python深度学习(第2版) 流行深度学习框架Keras之父执笔,涵盖Transformer架构等进展,文字生,简单方式解释复杂概念,不用一个数学公式,利用直觉自然入门深度学习
近年来,深度学习在自然语言处理、计*机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手,我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而,深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界!在这*规模呈爆发式增长的领域,仍有许多 宝藏 等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔,不用数学公式,而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补,以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门:详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络入门:分类与回归 - 计*机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook,采用TensorFlow 2.6
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Python速查手册·基础卷(全彩版) 适合每一位python程序员的速查工具书。含基础语法、应用场景,创新双目录编排,程序员速查速用、快速解决实际开发难题,提升开发效率的速查手册。
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Python无人机编程 Python+无人机:从代码逻辑到天空实践的全链路培养
《Python无人机编程》的出版,是刘伟善名师工作室献给基础教育创新事业的一曲深情赞歌。它承载的,不仅是让无人机听从代码指令翱翔的技术奥秘,更是点燃万千少年心中创新火种、塑造未来科技公民核心素养的神圣使命;它践行的,不仅是前沿科技的普及教育,更是为国家在基础教育阶段早期发掘和培育拔尖创新英才探索路径的责任担当。
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本书是一本从入门到实战的书籍,适合有Python基础的读者学习,如果无编程经验,则可先学习Python基础知识。为了让读者能够理解并使用各种元素和组件,每节内容都包含了使用说明和丰富示例,也包括代码思路和详细的操作步骤,实操性很强,可以加深对各种元素和组件的理解,逐渐掌握构建Streamlit应用页面的流程。
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Python计算机视觉与应用案例 以案例项目为主线讲述Python计算机视觉开发中所需知识和技能,100多个实例,教学课件+程序代码
本书以Python为平台,以概述 案例的方式系统地对计算机视觉进行实战分析。让读者在掌握概念的同时举一反三,掌握程序设计的方法,利用程序设计解决实际问题。 ?案例丰富,实用性强 以概述 案例的形式进行编写,充分强调案例的实用性及程序的可扩展性,所选案例大多数来自日常生活中,应用性强。 ?程序精解,可读性强 书中每个案例的程序都经过调试与测试,同时程序代码中添加了大量的解释说明,可读性强。 ?点面结合,兼顾性强 点面兼顾,涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块,全面讲解了基于Python进行计算机视觉应用的原理及方法,内容做到完美链接与统筹兼顾,可使读者实现由点到面的发散性延伸。
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Python密码学编程 教你如何正确使用加密技术。讲述Python密码算法的基础知识,阐释密码学内部原理,演示常见错误。
阅读本书,你将更直观、更深刻地体会到如何正确使用加密技术。本书讲述Python密码算法的基础知识,阐释密码学内部原理,演示常见错误。 在当今的IT领域,密码学堪称安全基础设施的命脉。密码学无处不在,从各国政府部门乃至普通消费者,通信大多以某种形式受到加密保护,即使谷歌搜索也不例外。但密码学很容易被误配置、误用和误解。 在实际应用中,加密操作的开发者通常并非密码学专家,未透彻理解各种算法、模式和其他参数的含义。本书在示例的引导下澄清概念,列举不当的加密方式,分析如何破解 糟糕 密码。本书直击要害,深入讲解密码学的核心内容;你将体验到哪些密码是有效的,哪些是无效的,并悟透原因。
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软件开发视频大讲堂 丛书是清华社计算机专业基础类零售图书畅销品牌之一。 (1)2008 2023年,丛书累计修订7次,销售400万册,深受广大程序员喜爱。 (2)4本荣获 全行业优畅销书 奖,1本荣获清华社 专业畅销书 一等奖,多数品种在全国计算机零售图书排行榜排行中名列前茅。 (3)实用、易懂、资源丰富,被数百所高校选为专业课教材。 《Python数据分析从入门到精通(第2版)》以长更新稳定版本Python 3.9.5为基础,图书特点如下。 1. 学通Python数据分析只需要3步:基础知识 进阶提高 项目实战,符合认知规律。 2. 158集同步教学微课 强化实战训练 在线答疑,夯实基础,精准,有效,速练,适合自学。 3. 343个应用实例 4个项目案例,学习1小时,训练10小时,从入门到项目上线,真正成为Python数据分析高手。 4. 根据图书首页说明,扫描书中二维码,打开明日科技账
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畅销教材重磅改版!新增实战案例,学的更透,练的更深 依托单元式结构,精细讲解Python知识点,贯穿大项目实战 注重思政融合,紧扣新时代学生素质培养目标 “1+X”大数据应用开发(Python)职业技能等级证书(初级)配套教材
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1.理论和实践相结合。本书理论阐述通俗易懂,且尽可能避开计算机专业术语;同时本书突出财务实践,以便满足财经类专业学生对数据分析的需求。 2.案例丰富,讲解细致。本书案例丰富,讲解细致,案例数据来源于资本市场上市公司。 3.聚集应用,微课导学。本书内容讲解上聚焦于Python财务数据分析基础知识的应用,并在每章章首提供了微课导学,供读者学习使用。
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