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【文轩】PYTHON数据分析快速入门 姚凯、费鸿萍、詹志方、池华聚、马龙 正版书籍 文轩官网 清华大学出版社【镜像文化专 支持发票 请联系在线客服
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Python算法设计、实现、优化与应用（微课版·在线学习软件版） 本书配套资源丰富，包括教学课件、教学大纲、教学计划、配套视频以及源代码
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案例学Python（基础篇） 循序渐进讲解Python语言的基本知识，案例趣味加实用；提供在线技术支持，解决自学者的痛点；配套资源丰富，包含视频、PPT、源码等
《案例学Python（基础篇）》通过典型案例详细介绍了Python的面向对象、文件操作、标准库函数、异常处理，多线程开发等基础内容，以及网络开发、Tkinter图形化界面开发、数据库开发、Flask Web开发、Django Web开发，数据可视化等应用。此外，还重点讲解了2个项目开发案例，帮助读者初步掌握Python开发基础。
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Python全栈安全 安全专家Dennis Byrne分享：如何使用Python实现安全开发？如何保护基于Python的Web应用程序？
安全是一个全栈性问题，包括用户接口、API、Web服务器、网络基础设施等。通过掌握强大的库、框架以及Python生态系统中的工具，你可自上而下地保护自己的系统。本书列举大量实例，插图清晰，代码丰富，准确地告诉你如何保护基于Python的Web应用程序。 《Python全栈安全》由经验丰富的安全专家Dennis Byrne撰写，讲解保护Python和基于Django的Web应用程序所需的一切，解释安全术语，揭开算法的神秘面纱。 本书开篇清晰讲解加密基础知识，然后循序渐进地讲述如何实施多层防御、安全的用户身份验证、安全的第三方访问，分析如何保护应用程序免受常见黑客攻击。
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作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验，本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解，再结合丰富的代码示例，读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理，同时参考代码示例的注释，了解每一段代码的真实含义。
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由机器学习驱动的人工智能领域在过去十年中经历了一些惊人的变化。从一个纯粹的学术和研究领域开始，已经跨越多个领域，进入多个行业。包括推荐系统、自动驾驶技术、图像/语音/文本处理等技术正在多个领域广泛应用，并取得了巨大的商业价值。机器学习是人工智能的组成部分，是人工智能的核心。 由于多个领域的广泛应用，催生了巨大的人才需求，为此，近年来，各高校纷纷开设智能科学与技术专业，人工智能专业，数据科学与大数据专业。传统的计算机科学与技术专业，软件工程专业也开设人工智能方向。机器学习是其中重要的核心课程，学习和掌握机器学习技术具有巨大的社会需求。 目前很难选择一部适合应用类高校学生特点的机器学习，在次背景下，我们选择编写以面向实际应用，以理论学习与案例应用并重的机器学习。
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多元统计分析——R与Python的实现（第2版）（基于R应用的统计学丛书）
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Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书，帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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基于Python的无监督学习 使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。
使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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线性代数与Python解法 将线性代数与Python无缝对接，在掌握数学知识的同时，更好地驾驭人工智能领域的复杂挑战。
打好人工智能数学的基础。 用程序揭示数学之美。 国防科技大学博士团队审校，理论与实用结合。 104道例题全面诠释线性代数理论及方法。 108道练习题提升读者应用能力。 Python解法全覆盖内容所涉的知识。 内容涵盖现行理工科《线性代数》课程大纲，与同名课程无缝衔接。
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