![Python UNIX 和Linux 系统管理指南 [美]基弗特 杨明华](http://img3m3.ddimg.cn/85/11/11782537753-1_b_1721720970.jpg)
Python UNIX 和Linux 系统管理指南 [美]基弗特 杨明华 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《PythonUNIX和Linux系统管理指南》介绍了Python语言如何为管理uNIx和Linux服务器提供各种更加有效的任务处理方式。书中各章都提出了具体的管理问题，如并发或数据备份，然后通过Python示例提供了解决方案。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》，读者可以学习的如何用Python开发自己的一套命令行工具来解决诸多问题。作者建立了一个免费下载的Ubuntu虚拟机，其中包含《PythonUNIX和Linux系统管理指南》的源代码和运行实例，也包括SNMP、IPython、SQLAlchemy及其他工具。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》，你可以发现Python在如下几个方面的作用 读取文本文件并提取信息。使用多线程和fork选项。使用网络设备从一个进程获取另一个进程的信息。创建可点击的、易于交互的GUl工具。通过交互式SNMP编程实现监控大型主机集裙。掌握IPythonshell，作为Bash、Korn或Z—Shell的替换或补充。
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Python是当今世界流行的编程语言之一。《Python编程实践》共5章，通过一些短小精悍的交互式Python脚本帮助学生进行练习的，并在这个过程中掌握诸如数据结构、排序和搜索算法、面向对象编程、数据库访问、图形用户界面等基本概念以及良好的程序设计风格。《Python编程实践》既是一本注重科学的计算机科学专业教材，也是一本目标明确的Python参考书。《Python编程实践》语言风格言简意赅，图表丰富，简单实用，是一本的Python入门级读物，适合Python初学者使用。
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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一本书讲透大数据分析知识点，全书通过8个多角度案例，深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前非常流行的Python语言，为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。 本书通过在实际场景中对大数据的应用，以及使用合适的算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现相应的目的，完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树，以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。
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适读人群 ：主要读者对象为大学生、中学生、办公群体以及对编程感兴趣的人群。 1.本书内容新颖，结构合理 本书分为基础篇和实践篇，不同层次的人群可选择性学习。基础篇通俗易懂，适合零基础编程人群学习；实践篇基本涵盖了自动化文档处理、文件处理和数据分析方面的案例，适合有自动化办公需求的读者阅读，也适合想提升编程能力的读者阅读。 2.技巧实用、案例丰富 本书提供了丰富的自动化办公案例，还通过扫描看视频的方式帮助读者掌握实践细节，提高办公效率。 3.资源丰富，轻松上手 本书提供强大的配套资源，不仅包括全书所有程序案例的代码和源数据，还包括与书配套的PPT讲稿和编程练习的参考答案。
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《Python机器学习技术：模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术：模型关系管理》的核心框架： ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习：决策树集成 ?强集成学习：“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家：“神经网络+神经网络”集成 特色卖点： ?以小数据为启程，重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包，编写简洁代码，实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点，展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置，借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解，对数理知
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①分层学习，学以致用。本书将核心知识、案例和应用分成三个层级进行循序渐进的学习和实践，力争短时间快速掌握相关技能。 ②案例丰富，通过大量案例、实例讲解所学技能，举一反三，提高读者应用技能的能力。 ③本书配备了视频录像、资源库、社区技术支持、在线等服务。
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