本教程集教材、练习册、上机指导于一体，基于Windows 10和Python 3.7构建Python发平台，通过大量的实例，由浅深、循序渐地阐述Python语言的基础知识，以及使用Python语言的实际发应用实例。700多个实例，431道复习题，563个实践项目案例，37个综合案例
《Python算法交易实战》一书是金融科技系列图书的力作，带领读者深理解现代电子交易市场和市场参与者之间的交互与运作方式，包含建模、交易、风控等重要主题，以及通过基于Python的机器学习和数据分析等技术实现算法交易的相关知识和实践技巧，从而让读者实现有竞争力的算法交易，华丽变身金融交易大神。 通过阅读本书，你将能够： ● 了解现代算法交易系统和策略的组成部分； ● 掌握一些有代表性的交易策略的运作、实施和分析方法； ● 使用 Python 在交易信号和策略中应用机器学习算法； ● 量化并构建 Python 交易策略的风险管理系统； ● 构建回测器来运行模拟交易策略，以提高交易系统的性能； ● 在实际市场中部署和整合交易策略，以维持和提高赢利能力； ● 使用 Python 设计、构建一个实用并能带来盈利的算法交易机器人。 本书包含丰富实用的
本书主要分三篇14章，主要内容概述如下： 基础篇（第1章~第7章） 自动化测试基础知识。 本篇主要讲述自动化测试人员需要掌握的基本知识，从代码使用层面行介绍，包括Python基础、WebDriver API的使用及单元测试框架UnitTest、Pytest等知识。基础篇主要是为自动化测试实践下牢固基础，适合初学自动化测试的人员学习。 实践篇（第8章~第10章） 自动化测试项目实战。 本篇主要介绍自动化测试项目的应用。首先以数据驱动模型和PO模型为基础行实战练习，然后介绍持续集成在自动化测试中的应用。项目实战篇适合具有一定基础的自动化测试人员学习。学完实践篇读者会对项目解析、自动化框 架搭建、模块封装、用例组织、测试报告生成和持续集成有一定程度的认知，并运用于自己的项目。 卓异篇（第11章~第14章） 拓展知识面并提高项目质量。 一个完整的自动化测试
编辑推荐： 很系统：讲解19种机器学习经典算法，依次破重难 很图示：书中包括113张图解说明，方便读者理解 很实用：囊括文本识别、语音识别、图形识别、人脸认识等 很实战：31个实例、13个案例，详解TensorFlow机器学习
1.为初学者量身造，非常适合python学习与pygame游戏发门。2.案例趣味性强，涵盖了多种游戏类型，寓教于乐。3.提供增值服务，qq群在线支持，以及案例源代码、游戏素材等资源下载。4.全彩印刷，精彩呈现python游戏编程的精髓与要。
循序渐，知识全面：本书站在初学者的角度，围绕Python的自动化技术展讲解，从初学者基础知识着手，循序渐地介绍了自动化程序发和实现的各种知识，内容难度适中，由浅深，实用性强，覆盖面广，条理清晰，且具有较强的逻辑性和系统性。 实例丰富，扩展性强：本书每个知识都单独以一个项目为例行讲解，力求让读者更容易地掌握知识要。本书实例经过作者的精心设计和挑选，根据编者的实际发经验总结而来，涵盖在实际发中遇到的各种问题。 基于理论，注重实践：在讲解的过程中，不仅介绍理论知识，而且安排了综合应用实例或小型应用程序，将理论应用到实践中，加强读者的实际发能力，巩固发技能和相关知识。
机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域，如机器人、医学、零售和出版等，都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ，你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。Python机器学习实践指南 以通俗易懂，简洁明了的方式，教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目，本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术，包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践，你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票，以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。Python机器学习实践指南 适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师，以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人们。通过阅读Python机器学习实践
构建从Python门到数据分析到机器学习的路线图，门有章可循； 1.讲解独到，常见盲趣解析 作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。 2.内容全面，常用工具全涵盖 书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。 3.拓展训练，重知识有强化 语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识的掌握。 4.代码完整，随时动手可复现 本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。
347个典型办公场景：问题描述 解决方案 真实源码 效果截图。 Python Word Excel实现办公自动化，成倍提高办公效率，优化数据分析，让工作省力！ 告别重复劳动，蜕变职场精英！
探索数据的内在价值，洞悉人工智能背后的技术！
数据科学家实践指南，依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求，创作本书。提供三大实战案例：1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；3.创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据，使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上行机器学习
1.结合具体案例，分析Python和R的特及适用场景； 2.利用真实案例演示如何集成Python和R； 3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
本书从零基础门，注重实战，内含10个学习实例，3个完整的项目案例，详细讲解了Python的环境搭建、基本语法结构、趣味应用、分析与建模以及完整的项目案例。全书采用视频教学，全程语音讲解的方式，配有270分钟高品质配套教学视频；教学资源丰富，提供教学课件、源代码、数据集。本书适用于互联网金融行业或银行业中的风控人员及学者；金融行业中的数据分析师及学者；正在学习Python机器学习方面的人员。
本书是学习Python编程语言的门书籍。Python是一种很流行的源编程语言，可以在各种领域中用于编写独立的程序和脚本。Python免费、可移植、功能强大，而且使用起来相当容易。来自软件产业各个角落的程序员都已经发现，Python对于发者效率和软件质量的关注，这无论在大项目还是小项目中都是一个战略性的优。
逐步深到高级编程技巧，覆盖数据分析、网络爬虫、机器学习及自然语言处理等关键领域。提供两个综合案例：小说自然语言处理、微信好友数据分析和可视化。每个案例都提供详细的代码和数据文件，读者可以通过实践来学习和拓展这些项目案例。配套提供电子课件、微课视频、习题答案、教案、试卷、实验指导、源代码等十余种配套资源。
1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
若把编写代码比作行军仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡。《Python数据结构与算法分析 第2版》是用Python描述数据结构与算法的山之作，汇聚了作者多年的实战经验。通过学习本书，你将掌握数据结构与算法的基本思想，从而有信心探索任何编程难题的解决方法。 - 使用Python实现栈、队列、列表等抽象数据类型 - 掌握大O记法和时间复杂度等概念 - 利用递归解决汉诺塔问题 - 实现常用的搜索算法和排序算法，并分析性能 - 掌握树与图在Python中的应用 书本每章内容都有配套练习，帮助你更好地掌握所学内容； 针对Python新版全新改版，所有的代码都是使用Python3.x写成； 将所有的数据结构源代码都放在一个Python包中，方便读者在完成作业时使用； 相关配套资源
非常适合无Python基础的读者使用。 力求以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩固读者对知识的掌握。 在机器学习算法方面并未从理论角度详细阐述其数学原理，而是试图以尽可能少的数学知识解释算法的核心思想。
读者对象： 《Python从门到项目实践（超值版）》适合Python门者，也适合Python数据库管理员以及想全面学习 Python数据库技术以提升实战技能的人员阅读，还可作为正在行软件专业毕业设计的学生以及大专院校和培训学校 的参考用书。 ★★学网课、练题库、测水平，微信、手机、网站多维模式信手拈来。 ★★同步视频、案例源码、教学课件、海量资源、代码纠错器、在线课程一样都不少。 ★★微信公众号、QQ群、教学网站等多渠道互动服务读者。 ★★600套毕业答辩模板库、400道求职常见面试（笔试）真题与解析、293节同步微视频、100套求职简历模板库、100 个案例资源库、40套Python项目案例库、5个项目发策划案、6套电子书资源库。 ★★提供教学资源库、求职资源库、面试资源库、笔试题库、职业发展资源库、案例资源库、项目资源库、软件发 模板库、编程代码
1.详细讲解Python基础，针对机器学习重有的放矢。 2.12个经典机器学习算法，由浅深，有机结合。 3.每章都有相应的代码和案例，侧重实战发。 4.大量的图片介绍，让算法不再枯燥难懂。 5.介绍现阶段*流行的深度学习框架，实现由机器学习到深度学习的转化。
零基础学Python GUI 设计:tkinter(升级版)
1.全彩印刷：还原真实代码环境，让编程学习更轻松
1.前Facebook数据科学家带你领略深度学习领域的全貌； 2.从数学、示意图、Python三个维度立体地认识深度学习； 3.提供PyTorch源神经网络库的使用方法； 4.提供示例代码。 深度学习技术的发展如火如荼，这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件发工程师的 加分项 。深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。 本书作者认为，理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此，本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念，带你领略深度学习领域的全貌，从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。 - 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。 - 掌握嵌套函数、式法则等数学概念。 - 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。 - 从零构建CNN和RNN等常见的神
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的"人工智能热"，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。● 30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题● Keras框架速成的明智之选● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉● 无须机器学习经验和高等数学背景"本书在当前的'人工智能热'和深度学习的本来面目之间架起了一座桥梁。"--Peter Rabinovitch，云平台Akamai
详细阐述数学模型的理论基础和算法原理 使用Python编程和基于Numpy的算法实现，代码注释详尽 通过项目实战深体验算法的应用场景及其使用中需注意的问题
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南 本书附带示例源代码，帮助读者学以致用 本书配有课后习题及答案，可帮助读者加深知识理解 通过阅读本书，您将学习如何通过 Python 编程制作和破解密码，以此创建和发送密文！学习 Python 编程的基础 知识之后，您将从使用反向和凯撒密码的简单程序始，了解为公密钥加密的方法，该加密方法用于保护在线事务的 正常运作，包括数字签名和电子邮件。另外，您还将学习如何使用经典密码（如置换密码和维吉尼亚密码）对文本行加密。 每个程序都包含完整的代码和逐行说明。本书结尾，您将学习如何使用 Python 行编码。 您还将学习以下内容： 将循环、变量和流控制语句组合到实际的工作程序中； 使用字典文件检测解密的消息是有效的英文还是乱码； 创建并测试程序以确保代码正确加密和解密； 对仿射密码行编
《Python算法设计与分析从门到精通》提供了从Python算法门到成为算法设计高手所必需的各类知识。图书特如下。 （1）主流算法，全面解析。本书从算法的基础讲起，通过各种有趣的实例、形象的讲解、丰富的图示，一一滴地渗透Python算法逻辑和数据结构知识，后通过实例篇强化算法运用。 （2）择选经典算法，全程图解。算法世界浩瀚无边，且比较抽象。本书精心择选那些在程序设计、求职面试中出现频率较高的经典算法，非常具有代表性。同时，本书为算法实例绘制了多幅形象、生动的分步骤图示，全程图解，读者可快速领悟背后的算法设计逻辑。 （3）边学边练，学以致用。你得到的不仅仅是一本纸书，而是全套的学习资源。112个算法实例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等
软件发视频大讲堂 丛书是清华社计算机专业基础类零售图书畅销的品牌之一。 （1）丛书累计销售400万册，深受广大发者喜爱。 （2）4本荣获 全行业优畅销书 奖，1本荣获清华社 专业畅销书 一等奖。 （3）绝大多数品种在 全国计算机零售图书排行榜 同品种排行中名列前茅。 （4）实用、易懂、资源丰富，被数百所高校选为专业课教材。 《Python从门到精通（第2版）》以当前稳定版本Python 3.9.1为基础，图书特如下。 1. 循序渐，实战讲述 （1）学通Python只需要4步：基础知识 核心技术 高级应用 项目实战，符合认知规律。 （2）Python核心知识 102个精彩案例 42个综合练习 7大核心技术 2个项目案例，学习1小时，训练10小时，练出编程习惯，你就能成为Python高手。 （3）Python爬虫、游戏、Web编程、流行框架，核心技术一网尽。 2. 243集教学微课视频，39小时知识精讲，可听可
1.轻松门：文笔流畅，通俗易懂，从Python基础、NumPy、Pandas、Matplotlib，到机器学习算法，循序渐，帮助零基础读者快速门。 2.图文并茂：一图胜千言，书中配有精心绘制的近200幅插图，形象生动，融会一心。 3.实战相随：实战出真知，每章均配备思考与提高环节，习题选自知名公司面试题目，针对性和实用性强，可在AI求职之路上助你一臂之力。
"深浅出 在系统地阐述理论的同时，深浅出地结合了前沿论文并引相应实践，既为初学者，也为广大本科生、研究生提供通俗易懂的深度学习发环境和案例。 衔连贯 强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。 技术前沿 介绍对抗学习、遗传算法与神经网络、计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域的新展，激发读者学习兴趣，拓读者视野。 "
本书主要内容包括人工智能起源发展，特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术，并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、*化方法等理论学习掌握人工智能的发工具和方法。而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法，对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。*后以TensorFlow为平台，通过各种与实际生产生活联系紧密的热应用为案例改编为实验，达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。
本书理论与实践并重，通过数学公式推导过程揭示算法背后的数学原理，从贴近生活的案例验证算法的有效性。 本书讲解经典的机器学习算法，每个算法除了数学公式推导，还利用Python中基本的列表、数组和调用机器学习常用工具包两种方式给出算法实现。 本书以西瓜分类、是否相亲、垃圾邮件分类等贴近生活的实例分析每个算法的思想、推导过程、实现及应用，内容讲解通俗易懂，每个算法有完整实现。 本书案例丰富，每一章的算法均提供了相应的案例以验证算法分类、聚类或回归的效果，后以垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售分析预测、个性化推荐为例讲解如何将生活中的具体问题抽象成机器学习中的分类、回归问题行解决，并理解、掌握机器学习处理问题的方法、步骤。 这本书可以带给你什么价值： 详解机器学习经典算法
《Python树莓派发从门到精通》以门为主、阶为辅，提供了从Python树莓派发门到编程高手所必需的各项知识。 （1）主流技术，全面解析。本书内容丰富，涵盖Python树莓派发的方方面面，包括树莓派基础、树莓派使用Python、Linux命令、常用操作和常用服务、PIO、GPS、控制电机、OpenCV、传感器、Arduino应用，以及智能小车硬件项目。一本书教你掌握Python树莓派发领域的主流核心技术。 （2）循序渐，实战讲述。本书引领读者按照基础门 核心框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。你得到的不仅仅是一本纸书，而是全套的学习资源。120个应用实例 5个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识
读者对象 《Python网络爬虫技术与应用》可作为高等院校大数据、计算机、电子信息、软件技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为大数据及编程爱好者的参考用书。 本书特色 ★★以Python网络爬虫发为主线，兼顾理论与实战。 ★★赠送课程大纲、教学课件PPT、实验手册、各章习题及答案、期末试卷及答案、教学和实验视频，方便教师授课。
* 《Python编程快速上手》的作者阿尔 斯维加特又一力作 * 《python编程从门到实践》读者的阶Python推荐读物 * 逐步可视化代码执行过程，助你编写规范、整洁的Python代码 * 通过益智游戏了解代码底层逻辑，像职业程序员一样使用Python 在学习Python的旅程中，你是否正在 绝望的沙漠 里徘徊？你已经学完了基础教程，却徘徊于不同的学习材料之间，感觉自己毫无长。本书是 沙漠里的那片绿洲 。 作为《Python编程快速上手》的姊妹篇，本书专为想达到职业程序员水平却问路无门的人而写。作者拥有丰富的Python教学经验，所写内容既翔实细致，又深浅出。你将通过三个方面实现从 快速上手 到 轻松阶 的跃迁：解决初级阶会遇到的重重困难；掌握Python编程的实践、工具和技巧；理解面向对象的Python。
1. 作者：北航教授编写，畅销书《Python网络爬虫从门到精通》作者新作。 2. 资源丰富：140分钟微课视频（8个综合实战案例） 案例程序源代码 PPT电子教案。 3. 理实结合：既有理论讲解，又有丰富的综合实例，兼顾店面书和教材读者。
简单易懂：即便是非金融或投资专业的读者也可以看懂。 直截了当：不谈理论，只讲方法，带领读者使用真实数据集行操练。 轻松愉快：没有说教，如朋友般娓娓道来，还有小瓦姑娘陪你练习。 前沿视角：将国际前沿的自然语言处理技术引书中，令人耳目一新。 使用Python获得真实的股票行情数据，让你快速上手； 设计简单的交易策略，让交易信号告诉你什么时候下单卖； 徒手 实现一个简单的回测程序，让它帮你评估策略的收益情况； 用Python实现经典的交易策略并回测，让你心中有数； 使用KNN模型预测股价的涨跌，并基于此设计交易策略； 利用第三方量化交易平台获取更多数据； 使用PCA主成分分析制作你的专属交易因子，用它来选股； 对因子行分析，找到在某个时间范围内能带来较高收益的因子； 将经典机器学习算法与因子结合起来设计交易策略； 初探
《Python机器学习》通过数学解释和编程示例描述了机器学习中的概念，每一章的内容都从技术的基本原理和基于真实数据集的工作实例始，在提出应用算法建议的同时，指出了每种技术的优缺。《Python机器学习》提供了大量的Python代码示例。Python已成为主流编程语言之一，它免费且源，并得到了放社区的支持，其中包含大量的库供读者直使用。此外，Python还具有可扩展性，能够处理海量的数据，特别适用于大数据技术。《Python机器学习》有如下的显著特：1 涵盖机器学习的所有主要领域；2 讨论主题和图解说明；3 不同ML方法的比较，解决任何问题；4 在应用任何ML算法之前处理真实世界噪声数据的方法；5 每个概念的python代码示例；6 Jupyter Notebook脚本提供了用于测试和测试算法的数据集。走机器学习 了解 Python 特征工程 数据可视化 基本和高级回归技术 分类 无监督学
● 内容详细 覆盖基础知识、工具模块、常用算法及深度学习延伸知识 ● 案例丰富 16个实战案例+2个项目案例，帮助读者快速提高专业技能 ● 就业指导 面试题解答+ 自测题+ 简历指导，帮助读者快速行职
Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas
本书是一本基础门加实战的书籍，既有基础知识，又有丰富示例，包括详细的操作步骤，实操性强。本书对Pandas的基本概念讲解很详细，包括基本概念及代码示例。
掌握Python可以让计算机帮我们做各种各样的事情，而实践是掌握知识的有效方法。本书通过各大编程竞赛网站的真题来讲解Python编程知识，优势体现在： 1. 学习路线清晰，章节目标明确； 2. 由各编程网站上的真题推章节，可自行线上评测。
1.适用于Python 3.7及以上版本,提供配套源代码。 2.16个有趣的项目案例，实用性和趣味性兼备。 3.项目式的学习方法，提升分析和解决实际问题的能力。 本书每章先介绍一个明确的项目目标并讨论问题的解决方法，然后给出一个任务，例如指导海岸警卫队的搜救工作、策划并执行NASA的月球飞行、使用人脸识别保护安全实验室的通道等，让读者像程序员一样思考。在这个过程中，读者将学会如何： ·使用matplotlib、NumPy、bokeh、pandas、requests、Beautiful Soup和turtle等库； ·使用自然语言处理和计算机视觉模块，如NLTK和OpenCV； ·编写程序，探测和跟踪在星域中移动的物体； ·从网上抓取演讲稿，并自动行总结； ·使用火星轨道器激光测高仪（MOLA）地图选择航天器的着陆； ·使用数据绘图和可视化工具，绘制地图并实现人口密度可视化。 本书中的程序对初学者很友好，而且随
本选题是对标企业对大数据人才的能力需求标准，并针对现有相关图书存在的基础知识介绍不足，导致读者学习出现困难或障碍发的，全面系统地介绍python3数据分析从基础到实战的相关内容。本书有以下两大特色： （1）本书内容注重知识详解与实战应用，同时配套讲解视频和程序源文件，以通过多种渠道使读者从基础上掌握python的内容，并更好行实战应用。 （2）本书实在大量调研的基础上，从读者学习路上遇到的障碍与困难手，通过设计有趣的学习路线，深度讲解知识，将知识与有趣的案例结合，帮助大家学习知识，同时激发读者对python学习的兴趣。
1）国内为数不多的专门针对策略发、策略部署上线、策略效能评估和调优全流程体系，作者提出了自己的一整套相对比较完备的方法论。 2）基于完备的策略方法论，从实战出发，提供了数千行的Python代码，这些代码均是作者在多年的风控策略工作中为解决真实风控问题而总结和沉淀的，在实际工作中均能用到。
《Python Web发从门到精通》从零基础始，提供了Python Web发从门到编程高手所必需的各项知识。无论有没有Python基础，通过本书你都能*终成为Web发高手。 （1）主流技术，全面解析。本书涵盖Flask、Django、Tornado和FastAPI四大技术框架，一本书教你掌握Web发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础知识 核心Web框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。64个应用示例 4个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。在线答疑QQ及技术支持网站，不定期行在线直播课程。
本书以Python编程语言为核心工具，以人工智能为脉络，紧密对国家新兴产业发展战略。书中围绕概念、案例和分析的教学框架展介绍，既夯实读者对Python语法、面向对象程序设计及调试能力的掌握，又融合国产化计算生态，为产业智能化转型提供方法论支撑。 核心特色： 1.筑牢编程根基：从Python语言基础、程序设计到调试优化层层递，助力读者提高代码实现能力，建立面向对象程序设计的认知框架。 2.问题导向式教学：通过问题驱动式学习模式，引导读者完成从方法研究到结果评估的全流程探索，塑造自主学习与科研创新能力。 3.融合国产生态：将国产计算环境与人工智能案例深度结合，使学习路径与产业技术生态同频共振，助力读者掌握AI问题的建模与求解方法。 4.配套资源丰富：提供课件、代码、视频等学习资源，覆盖知识理解、实践演练与技能拓展，支持课
1.Python语法 编程实践 本书由浅深地介绍Python语言，读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧，结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战 源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例，将Python编程融其中，适合业界人士参考，也适合读者参考书中的思路和方法行探索实践。
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
1. 涵盖深度学习算法的实际应用和*实践，可从中了解识别和提取信息的方法，提高预测的准确率，并对结果行优化； 2. 涵盖神经网络、无监督特征学习、图像识别以及递归神经网络等多种机器学习的方法和技术； 3. 展示了深度学习在棋盘游戏和电子游戏中的应用； 4. 实现了一个可用于生产环境的侵检测系统； 5. 提供源代码。
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Python以其简洁的语法、强大的功能、较低的学习门槛而受到广大编程爱好者的喜爱。但是，学习完Python的基础语法和编程知识后，如何提升Python编程技能呢？ 本书通过15个有趣且富有创造性的编程项目，教你用Python生成图像和音乐、模拟现实世界中的现象，并与树莓派等硬件行交互。 本书项目涵盖绘画、图像处理、3D渲染、树莓派、物联网、AI机器学习等，讲解众多实用的Python库：NumPy、Matplotlib、scipy、PyAudio、Pillow、sqlite3、turtle、math、argparse、OpenGL、tensorflow ● 使用海龟绘图法绘制复杂的分形图案和繁花曲线； ● 模拟弹拨乐器的声音生成音乐； ● 设计引人胜的元胞自动机并实现群体行为模拟； ● 实现二维和三维空间中的康威生命游戏； ● 将普通图像转换为文本图形、照片马赛克和令人惊叹的裸眼立体画； ● 探索3D图形，从基本的形状渲染到MRI和CT扫描数据
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