细说Python编程：从入门到科学计算 超详细的Python编程入门与实践，超多范例，超长视频，娓娓道来，通俗易懂
这是一本面向初学者的Python编程入门书，特别适合没有任何编程基础的读者学习。如果你想要学习Python编程，或者想转型到人工智能领域寻找机会，那么我向你真诚的推荐这样一本好书，我的理由是： 首先，《细说Python编程：从入门到科学计算》由两位长期使用Python编程的博士执笔，他们在领域内工作多年，对Python语言有透彻深入的理解，他们会教给你正确高效的编程学习方法。不走弯路，才能行稳致远，不是吗。 其次，《细说Python编程：从入门到科学计算》内容涵盖了Python编程的核心知识点，完全可满足入门者的学习需求。值得一提的是，《细说Python编程：从入门到科学计算》还扩展性地介绍了更多的知识，如数据库编程、网络编程、代码测试、程序打包、科学计算等，还针对每个知识点介绍了更深入的知识，如容器部分，除介绍容器的基本功能和使用方法之
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你好，Python 中小学青少年Python趣味编程，零基础学Python，Python编程书籍，Python游戏开发
本书特色： 1.本书结构合理，层次清晰，内容丰富，难易程度适中，易于被读者接受和掌握； 2.本书语言风趣活泼，图文并茂，引人入胜； 3.本书例程贴近中小学生的生活场景，使读者在学习Python编程的过程中印象更加深刻； 4.本书全彩印刷，可读性强，使读者轻松学习； 5.本书注重读者的实践与思考能力，设计了 划重点 拓展与提高 你掌握了没有 学编程 多动手 等内容环节，其中有大量的代码练习，答案以二维码的形式给出，方便查询，互动性强，可使读者独立思考归纳，迅速掌握编程技能。
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机器学习入门：基于数学原理的Python实战 机器学习启蒙*书
1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
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适读人群 ：青少年读者：零基础入门Pytho家长、培训机构教练或老师：与孩子共同学习 1.从基础知识开始，通过有趣的编程案例，帮助孩子们通过生活中的问题更好地理解 Pytho编程的概念和原理。 2.拥有丰富海外STEM课程和编程竞赛教学经验的团队精心编写，内容清晰易懂，配合插图形象生动，适合所有想要学习编程的孩子们。 2.配有大量的竞赛实战习题，有效提高孩子的编程技能，培养逻辑思考能力和创造力，做到夯实基础、学以致用。 3.配套PPT+讲解视频，适合想要学习Python的孩子们阅读，对于想让孩子接受编程教育的家长来说，是一个不错的选择。
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适读人群 ：有Python基础，对GPU感兴趣的读者。 1.本书基于Python和CUDA介绍GPU编程 2.重点介绍如何通过GPU编程来实现高性能的并行计算 3.本书为读者供习题，并以“习题提示”的方式给出解题思路 4.异步社区为读者提供配套代码
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★一本有用的书籍，通俗易懂，列举大量实用的示例。 我此前买过好几本机器学习书籍，但心中的疑团并未消失，愁肠百转。本书的出现令我眼前一亮，茅塞顿开。本书是我迄今为止读到的作品！我是一个实用型学习者，希望先找准前进方向，然后奋力前行；Alexey就是这么做的，是我的知音。 在此强烈推荐本书。 ——Amazon Customer ★讲解细腻，令我陶醉！ 非常棒的书！Alexey以非常详细和简洁的方式传授机器学习知识。我对机器学习很感兴趣，也在YouTube上关注Alexey的Zoomcamp。 感谢Alexey为我们提供了如此精彩的内容！ ——Humberto
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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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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。 本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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数据预处理是数据可视化、数据分析和机器学习的第一步，它将为分析和预测模型准备数据以帮助分析师获得最佳见解。分析师在执行数据分析、数据可视化和机器学习项目时，大约90%的时间都花在数据预处理上。 本书将从多个角度为读者提供最佳的数据预处理技术。读者将了解数据预处理的不同技术和分析过程（包括数据收集、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等），并掌握如何使用开源Python编程环境来实现它们。
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