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Excel+Python轻松掌握数据分析 Excel、Python与数据库数据分析实战指南，灵活搭配使用三大主流数据分析工具，贴近实际职场的应用案例，附赠源代码及彩图文件，提升数据分析能力。
综合性强：本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合，使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法，提升数据分析能力。 内容丰富：详尽地比较了Excel、Python以及数据库等三大主流数据分析工具的优势和局限，同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。 循序渐进：内容解析深入浅出，能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解，附赠书中涉及到的源代码及图片文件，供读者边学边连。 案例翔实：本书采用了生动的实际案例模拟方法，这些案例贴近职场实际，旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。 使用 本书学习，读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧，在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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对照EXCEL,零基础学PYTHON数据分析 杨开振 人民邮电出版社 9787115607881
适读人群 ：本书适合没有Python基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。 .围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。 .对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 .知识点全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 .突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 .提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
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OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战 针对使用OpenCV和其他机器学习库开发高级实际应用程序的计算机视觉领域爱好者，以帮助他们掌握相应技能
《OpenCV 4.0 Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念，并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。 在本书的高级项目部分，你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪，以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。 学习完本书之后，你将获得实际编程经验，并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络等，这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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Flask Web应用开发项目实战 基于Python和统信UOS Python FlaskWeb应用开发，详细讲解国产操作系统----统信UOS上的一手开发经验
· 以完整的项目开发为例系统的介绍Flask Web编程； · 统信软件官方推荐 · 来自信创领域一线开发人员的开发经验 · 提供完成的项目源代码+PPT 虽然所有代码在UOS系统开发调试，但在Windows、MacOS和任何Linux平台均可以运行。
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Python机器学习一本通 合了Python和机器学习两个热门领域，学习和掌握机器学习。
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Python大数据与机器学习实战 9787121384257 电子工业出版社
很系统：阐释数据工作的全貌，具有全局思维。 很实践：讲解十三个基础算法和七类统计学方法。 很快速：主次分明，在学习时间和难度两方面降低学习成本。 很前沿：实战章节引入近几年的前沿技术。 很典型：六大综合实例：决策、NLP、时间序列、图像处理等。 很易懂：语言风格通俗易懂，包含大量举例和相关基础概念。
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适读人群 ：1、对预测专题感兴趣的朋友 2、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能方向的从业者 3、大学相关专业的老师和学生 预测基础：预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价 预测算法：多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法 预测案例：短期日负荷曲线预测、股票价格预测
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Python编程与数值方法 基于加州大学伯克利分校课程资料编写而成，面向没有编程经验的学生，涵盖实用的数值分析工具
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本书针对每种模式识别算法，分为理论基础和实例操作两部分进行介绍。读者掌握基础理论后，通过实例可以了解算法的实现思路和方法；进一步掌握核心代码编写，就可以很快掌握模式识别技术。 书中涵盖人工智能与模式识别，涵盖模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设 计、粒子群算法聚类设计。
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适读人群 ：本书适合有编程经验的读者阅读，也可用作高等院校计算机相关专业的教学用书或培训机构的参考用书。 本书先概述了Python语言的基础编程特征，引出了一些具有Python特色的概念和问题，然后着重介绍反映了Python语言特点的各种特征以及相关编程和应用技术，以期让读者了解如何使用Python语言针对实际问题进行程序开发，进而提高程序的模块化、可读性和易维护性。本书还给出了多个应用实例供读者练习实践，使其能够巩固所学知识，提高正确运用Python程序结构和技术的能力。 本书包括以下主要内容： Python语言的基本编程特征、Python的数据功能和重要性质。 开发复杂和大型程序有关的问题，以及相关的Python特征和应用技术。 程序的功能分解、信息局部化、模块化。 Python中面向对象机制的相关
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适读人群 ：程序员 大专院校的师生和培训学校 1．内容丰富，范例众多 本书的范例几乎覆盖了主流的Python应用领域，通过讲解众多的实例，帮助读者有效地学习和使用Python的强大功能，并逐步步入Python开发高手之列。 2．贴心提示和注意事项提醒 本书根据需要安排了“注意”等小板块，帮助读者理解相关知识点及概念，更快地掌握Python的应用技巧。 3．通过提供答疑服务 读者阅读本书时，无论遇到任何问题，都可以通过群随时与笔者互动。
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为满足广大职场人士用Python实现Excel办公自动化的需要，我们于2020年8月编写出版了《超简单：用Python让Excel飞起来》。2021年7月，我们又根据读者的反馈进行改进，采用新的编写思路和内容架构，编写出版了《超简单：用Python让Excel飞起来（实战150例）》。这两本书侧重于以基础和案例的形式帮助读者解决实际工作问题，但是由于篇幅有限，对于代码中涉及的模块、函数和属性只做了简要介绍，故而有部分读者反映读起来不够 解渴 。为了更好地满足读者的学习需求，我们又组织编写了这本《超简单：用Python让Excel飞起来（核心模块语法详解篇）》，作为前面两本书的配套用书。
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用，并且展示使用Python做测试驱动开发（TDD）的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试，然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说，你将学会应用TDD理念，写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中，你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识，以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能，本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书，你将： 深入分析TDD流程，包括“单元测试/编写代码”循环和重构； 使用单元测试检查类和函数，使用功能测试检查浏览器中的用户交互； 学习何时以及如何使用模拟对象，以及隔离测试和整合测试的优缺点； 在过渡服务器中测试和自动部署； 测试网站中集成的第三方插件； 使用持续集成环境自动运
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