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《快速上手Python：基础 进阶 实战》内容全面，以理论联系实际、能学到并做到为宗旨，以技术为核心，以案例为辅助，引领读者全面学习Python代码编写方法和具体应用项目，旨在为读者提供新而全的技术性内容及案例。 本书是一本侧重Python基础、应用和实践的书，分为3篇，共22章。基础篇共17章，从Python安装和Python语言基础开始讲解，对使用Python进行开发工作需要具备的基本知识和方法进行了全面梳理；进阶篇共4章，解读了基于Python语言的重要开发方向——GUI、游戏、爬虫、Web等的相应框架，如pygame、Django等；实战篇为1个大型实战案例，保证所学知识得到巩固和应用。另外，本书配套资源丰富，包含本书所有程序的源代码、部分章节视频教程、拓展实战项目等网络配套学习资源。其中，源代码全部经过精心测试，能够在Windows 7、Windows 10环境下全部编译和运行。
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怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al的决策?你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。 《Python可解释AI（XAI）实战》通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法，而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型，可视化解释结果，并集成XAI工具。 你将使用Python、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory和其他框架构建XAI解决方案，以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。 你将学习如何探索机器学习模型结果，检查关键影响变量和变量关系，检测和处理偏见和道德伦理及法律问题，以及将机器学习模型可视化到用户界面中。 读完这本书，你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。
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零起点Python大数据与量化交易 何海群 著 电子工业出版社【达额立减】 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票。
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人生苦短，我用Python！ 这是CPyuG（中文Python用户组）的倡议。因为Python同时拥有这些非凡魔力：跨平台的／电池内置的／面向对象的／高级数据类型内置的／解释型脚本语言的／Pythonic的／令人快乐的！ 本书由一群富有Pythonic体验的“行者”撰写，试图用一种草根的形式来分享这些体验；所以： 本书不是教材，不能期望可以由本书研究出考试大纲来获得认证： 本书不是课本，而是用互动的开发故事来探讨Pyfhonic，对于大多数已习惯学院式系统学习的读者来说，这是全新的体验： 本书宣扬：“学习Python不是什么大事儿”——不用将所有语法规则学会就已经可以用Python来解决实际问题了！
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跟老齐学Python：从入门到精通 齐伟 编 电子工业出版社 9787121280344
适读人群 ：面向初学python的各类人员，包括刚刚接触编程的在校大学生。 《跟老齐学Python》试图以比较轻快的风格，向零基础的学习者介绍一门时下比较流行、并且用途比较广泛的编程语言——Python。特别强调了学习和使用Python的基本方法，学习一种高级语言，掌握其各种规则是必要的，但学会“自省”方法更重要，这也是本书所试图达到的“授人以鱼不如授人以渔”的目的。
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【正版】Python地理数据处理 [美] Chris,Garrard,加勒德,张云金,张明希 9787115456663 套装图书为单本的价格，请看清楚再下单！
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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适读人群 ：写给青少年及其家长，可通过本书建立青少年学习编程的兴趣。 本书利用TumipBit口袋编程计算机（兼容Micro:Bit）进行实验，力求通过有趣的实验，将Python编程学习中乏味的数据类型、逻辑运算、变量、循环、判断、函数等基础知识融为一体，便于青少年学习掌握。 注重动手能力，从“如何做”的角度切入，抓住要点，让青少年真正DIY起来，记住知识点，掌握内容，亲手做出创意作品。 这是一本有技术支持的机器人DIY实战书籍，可提供以下技术支持渠道。
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1.厘清概念，夯实技能 深入浅出揭示量化交易的本质和源起，手把手教你部署Python环境，跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。 2.立足A股，贴近实战 选择A股市场作为标的，囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等，在边学边练中摸索股票量化技巧。 3.步骤详细，模型与代码并重 统计概率理论快速入门，ATR技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与Python编码的融合。 4.大咖推荐，品质保证 书《基于Python的金融分析与风险防控》作者斯文博士作序推荐，《快乐机器学习》作者王圣元倾情推荐。
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