为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同应用
清晰解释Python运行代码，深浅出讲解机器学习原理，精选商业建模实践案例，演绎常用机器学习算法，精准解读运行结果。
借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： ·为季节性效应和外部变量创建模型。 ·用多元预测模型来预测多元时间序列。 ·用于大规模数据集的深度学习。 ·自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现，辅以实例，侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
本书是中国产业发展研究院、中关村智能硬件产业联盟、中关村大数据产业联盟联袂推荐用书！全书包含10万行源代码、300个经典案例，适合读者轻松门Python。配套完整的源代码可到清华大学出版社网站本书页面下载。
本书作者不吃西红柿、川川都是在CSDN等专业网站拥有全网50万粉丝的专业级博主，意见领袖。本书从基础知识到案例实战，200多个案例代码，近200个知识。
本书的主要特： 一本深剖析Python具体实现的著作 内容新鲜，采用**的Python语言版本（25） 大量的图表形象地展示Python内部的运作机理 在原理介绍的同时，带领读者一起动手对Python虚拟机行改造 完整覆盖Python所有的核心议题，深刻揭示Python与C/C++之间如何互动
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. Python语言讲解：容易上手，适合金融从业者学习； 2. 机器学习：热技术，结合Python语言，在IT市场具有吸引力，结合风险管理，适应国家强监管政策； 3. O'reilly图书，品质上乘，值得信赖
深解析数字信号处理的核心原理，构筑从严谨数学推导到扎实工程实践的桥梁; 基于Python语言，为掌握可编程、可验证的系统级解决方案提供系统的方法； 本书可作为高等学校数字信号处理相关课程的工具书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。
这本书教大家如何利用Python撰写爬虫程序，清洗和组织数据，解析网页的内容，并将数据储存于数据库中，内容非常详细，帮助大家节省时间，是值得一读的好书！
商业智能是一种处理企业现有数据，将其转化成知识和结论，辅助管理者做出决策的技术，它在商业决策领域发挥着越来越重要的作用。商业智能可视化技术已经被应用于各类商业领域，它可以帮助管理者更加清晰、直观地理解数据，以便做出关键决策。本书立足于为企业建立一套源免费的商业智能数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。
精讲Python在人工智能中的应用技术
《Python 跨平台应用软件发实战》融合了软件行业资深技术专家多年一线工作经验，通过项目实战教你快速上手Python应用跨平台发，手把手步骤演练，结构紧凑、由浅深，详尽的代码、图文讲解，配套资源丰富。书中操作部分配有二维码视频，使读者身临其境，迅速、深地掌握各种经验和技巧。
python作为一种不受局限、 跨平台的源编程语言， 广泛应用于数据分析、 人工智能、 网络爬虫、 运维测试等多个领域。 利用 python行项目发与科研实践不失为明智之举。 本书适用于具备一定 python基础并希望通过在项目中应用实践和新的发技术来提升自己 的 python发人员。 本书力求帮助 python发人员挖掘和掌握这门语言及相关程序库的高级特性， 涵盖函数、 数据结构、 python风格的对象、 python与数据库交互、 多线程、 异常、 数据分析及可视化、 图形用户界面发， 以及 Ｗｅｂ 应用创建等内容， 并帮助读者解决常见编程问题和困惑。 本书特如下。 （１） 内容全面， 涵盖高级 python的核心技术的方方面面。 （２） 由浅深讲解实例， 帮助读者逐步掌握高级 python的核心编程方法。 （３） 图文并茂， 让读者及时了解每一步的操作结果， 帮助读者更好地检验学习
了解交易的规则与数据指标，学习正确的金融算法 基于真实的数据行回测和分析，了解期货交易的内涵 循序渐的案例式教学，按部就班地操作就能上手 基于Python 3.7行分析，提供示例代码，可在异步社区轻松下载 如今要想在金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统的工具和数据集已经无法满足我们的需要，Python已经成为金融从业者需要掌握的又一个强大工具。 本书从数据分析的角度切，以案例的形式深数据背后，从基本的交易规则讲起，引导读者了解技术指标，并配合丰富的Python代码示例，教读者掌握期货量化交易技巧。
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
1.概率编程库PyMC3和可视化库ArviZ的核心发者Osvaldo Martin多年的经验总结，内容可靠实用 2.应用广泛的统计学模型与计算机方法的巧妙结合，知识丰富，易学易懂 3.帮助读者建立灵活的贝叶斯思维，有效提高数据可靠性，提升数据分析效率
1.内容讲解详细，给出了每个命令的语法格式，对语法中的参数行详细解释；2.每个知识配以实例程序，便于读者实操练习和理解；3.提供全书应用实例源文件，实战练习更方便。
1. 全书紧扣任务需求展，不堆积知识 2. 随书附带源代码，方便读者系统学习并动手实践 3. 案例丰富 4. 配有微课视频 学习更方便 5. 大数据分析与应用1+X证书配套教材
Python数据可视化开发实战:统信UOS下的Flask 与Pyecharts应用
1.技术聚焦实用：专注于 Flask 与 Pyecharts，深度讲解在统信 UOS 系统中搭建数据可视化 Web 应用，贴合实际发需求。2. 2.内容系统多维：从环境搭建、框架基础到高级技巧，再到应用构建、优化部署及案例分析，形成完整知识体系3.。 3.发流程全解：详细阐述从本地发到服务器部署的全流程实战，为读者提供清晰的操作指南4.。 4.案例丰富多样：通过不同行业实际案例，如金融、教育等，展示数据可视化应用场景，增强知识运用能力。 5.适用群体广泛：既适合高校计算机专业教学，也为软件发人员提供宝贵参考
本书结合作者的项目经验，从实际工程需求出发，循序渐地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例，全书分为三部分，核心内容概要如下： *部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、发环境、门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战阶。内容包括： 数据采集与存储，主要涉及数据结构类型和采集方式，着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理，涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基于Gensim
敬告读者朋友： （1）下载配套视频的读者请注意，Windows自带播放器会黑屏，需要使用迅雷/暴风/QQ专业播放器播放视频。 （2）本书配套的爬虫教程、课后练习答案，请加前言部分提到的交流群，在群文件内获取。 一本书包含3大板块的内容：基础、范例、综合实战 技术讲解 - 范例演练 - 技术解惑 - 课后练习 贯穿全书，全面掌握Python发 用 纸质图书 视频和源程序 网络答疑 的方式，实现了 门 范例演练 项目实战 的完美呈现，帮助读者从门顺利过渡到适应项目实战的角色 扫描书中二维码，观看同步教学视频 325个实例，更多的时间演练机会 650个拓展范例，真正地举一反三 1980分钟视频讲解，降低学习难度 63个技术解惑，破解学习难 77个课后练习，巩固学习成效 2大综合实例，达到学习以致用
还原真实代码环境，让编程学习更轻松
还在为pandas处理大规模数据时的性能瓶颈焦虑？《Python Polars权威指南》重磅来袭！由Polars核心团队相关作者撰写，创始人Ritchie Vink作序，pandas创始人Wes McKinney倾力推荐。全书从环境配置到底层原理，从表达式核心到实战案例全覆盖，不管你是想从pandas转型的分析师，还是需优化数据管道的工程师，都能学会用Polars*处理TB级数据，让数据处理更快速、更优雅，轻松提升工作效率与职场竞争力！
本书是经典的Python门教程，层次鲜明、结构严谨、内容翔实，特别是后面几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的发过程，手把手教授Python编程实践，让读者从项目中领略Python的真正魅力。本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是中高-级Python程序员，也能从书里找到耳目一新的内容。
这是一本专门针对中学生和中专、中技、中职、大专等院校学生的编程学习用书。作者选用真实问题为课例，能够有效地激起学习者的兴趣。书中介绍的图像识别、人脸识别、语音识别等人工智能技术均应用实例，以求由浅深地帮助学习者轻松学习Python编程，从认识Python、了解语法，到编程门，再到了解人工智能应用的发，把学习Python编程变成好玩的事情。通过本书的学习，学生可以爱上编程、学会编程，甚至*后成为一位真正的编程高手。
1.本书在内容上，数据挖掘模型理论原理与数据挖掘实现并重，实现二者有机结合。 2.本书基于Python语言介绍模型的实现方法，案例丰富，图文并茂，适合本科数据挖掘课程的教学。
1.专业：基于GitHub人气源文章 Python工匠 系列，基于Python 3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
Python不仅是一种通用的编程语言，更是免费且源的语言和环境，在科学计算领域具有巨大的应用潜力。本书以数学应用为背景介绍Python的相关知识。通过学习本书， 你将认识到Python 是一种将科学计算与数学紧密结合起来的强大工具；学会使用面向对象的Python执行计算任务的方法，并掌握计算数学的一个必要构建块 线性代数及其对象；学会函数和类的使用方法；熟悉测试工具并学习复杂的编程示例；通过Python模块SymPy启计算机代数的学习之旅。本书将介绍所有需要掌握的Python知识，以及将这些知识应用于线性代数、数组、绘图、迭代、函数以及多项式等的方法。本书旨在帮助你：● 理解Python的主要语法元素；● 了解Python中重要和基本的数据类型；● 理解计算数学的一个必要构建块 线性代数及其对象；● 用Python的matplotlib包创建高质量的表格和图形，以便绘制和可
《Python面试通关宝典》包括 100 多个问答题和 300 多个程序实例，全面、系统地帮助读者快速掌握 Python 语法与算法的知识。本书适合立志成为 Python 程序员或即将参加 Python 程序员面试的读者阅读，也可作为计算机相关专业毕业生的求职指导用书。
1.本书介绍神经网络和深度学习的基本概念的同时还讲解了基于Python实现神经网络时用到的函数库。 2.本书包含神经网络在不同领域中实际应用的案例，包括费用预估、图像分类、语义分析等。对于每个案例，本书提供了完整的问题描述以及解决该问题所需要的神经网络架构。不仅如此，本书还介绍了选择特定算法的原因以及一步步实现该解决方案的Python代码。 3.在学习本书的过程中，读者将获得基于流行Python函数库（例如Keras）来实现并训练神经网络的实际使用经验。 4.在读完本书后，读者不仅可以掌握多种不同类型的神经网络架构，还能够使用Python语言创建多个AI项目来丰富自己的作品集和项目经历。
1.Python数据科学指南，结合数据科学的具体应用场景，由浅深的引导读者学习。 2.以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。 3.以生动的案例引出问题解决方法，提供完整代码和步骤流程，可参考，可上手。 4.深浅出，对新手友好，本书尽量不使用数学公式和晦涩的术语。 5.提供同步讲解视频，帮助读者加深对书中难、重的理解。
本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。 搭建用于数据可视化的理想的Python环境，熟悉数据导和数据格式化，掌握和使用正确的数据可视化方法。 本书将为Python程序员拓展数据可视化这一新的知识领域。丰富的代码示例、可视化的图表可以帮助读者更好地理解数据可视化的概念和技术。
本书详解网络爬虫的技术基础、Python常用IDE的使用、Python数据的存储、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、BeautifulSoup爬虫、PyQuery模块、Selenium模拟浏览器、PySpider框架图片验证识别、爬取App、爬虫与反爬虫等内容。本书内容通俗易懂，方便读者快速掌握Python 3网络爬虫技术。
《Python OpenCV从门到精通》以门为主、阶为辅，提供了从Python OpenCV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OpenCV图像处理技术的方方面面，包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉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。130个应用实例 1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。
Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。 Python与金融：Python交互式金融分析与程序发门。 基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。 金融数据科学：探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。 算法交易：使用Python来验证和部署自动算法交易策略。 衍生品分析：发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
本书包含海量资源，帮助读者0基础门。 手机扫码观看400 分钟配套视频课程 另送100小时200 节达内精品视频课程 23个实训案例，帮助上岗实操 100道实战练习题，边学边练 院校老师可获得本书配套教学PPT 在线服务和答疑，手把手学习
本书具有以下特：● 广泛使用计算机图形学 本书提供一个简单的图形软件包graphics.py作为示例。● 生动有趣的例子 本书包含了完整的编程示例来解决实际问题。● 亲切自然的行文 以自然的叙事风格介绍了重要的计算机科学概念。● 灵活的螺旋式学习过程 简单地呈现概念，逐渐介绍新的思想，章节末加以巩固强化。● 时机恰好地介绍对象 本书既不是严格的 早讲对象 ，也不是 晚讲对象 ，而是在命令式编程的基础上简要地介绍了对象概念。● 提供丰富的教学素材 提供了大量的章末习题。还提供代码示例和教学PPT下载。本书以Python语言为工具教授计算机程序设计。本书强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，适合Python门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。访问异步社区（www.epubit
本书作者在国外发布英文版后，受到普遍欢迎和很好的评价。 本书通过详细分析11款示例游戏的源代码，介绍Pygame库的用法。寓教于乐，轻松有趣。 本书所涉及的11款示例游戏，是诸如Nibbles、Tetris、Simon、Bejeweled、Othello、Connect Four、Flood It等经典游戏的翻版。 本书的Web站http://inventwithpython.com/pygame，提供源代码下载等更多资源。
以任务为驱动，用 做 和 学 结合的方式，讲理论知识和实际操作紧密结合，不枯燥、不乏味，让读者直感受到学以致用。作者将人工智能技术直导Python编程里，让Python功能更强大，代码更简洁。
Python是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 ●杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改自己当前的工作。 ●解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。 ●语言的内部机制：书中
全部案例为作者在实际操作、课程教学、项目研发等过程中的真实知识，读者可以顺着作者的思路，按照书本知识，一步一步行操作，快速地提高Python软件的操作能力。
（1）作者背景资深：作者是泰迪科技董事长，在大数据、数据挖掘、数据科学、人工智能领域有20余年数据挖掘教学、科研和项目实战经验。（2）以实战为导向：不似传统门书“理论+实践”的风格，而是用11个综合案例为驱动，将数据挖掘的技术、流程、方法融实战案例中。（3）源于经典赛事：本书11个案例精选自数据挖掘领域知名赛事“泰迪杯”，该赛事已举办10届，1500余所高校的10余万师生参赛。（4）配套资源丰富：本书提供建模平台、视频讲解、习题及答案、作者答疑、数据文件、程序代码、教学课件、模型服务、教学平台、就业推荐等10项超值服务。
Python是使用广泛的动态编程语言之一。它支持一组丰富的库和框架，从而能够用来行快速发。但是，如此快速的发通常会带来一些问题，容易导致代码整体质量、性能和扩展性的降低。本书将会教你如何处理这些问题，以及如何编写出更好的Python应用程序。本书从简单命令行应用程序的基础知识手，帮助读者不断提高技能，直到可以设计出高效的、高级的Python应用。本书使用轻松奇幻的学习主线，用具体解决方案来应对在复杂的Python发中遇到的实际问题。读者从关注健壮性，以及程序代码的包和发布始，通过提高代码的可扩展性、可重用性以及可读性来提高应用程序的生命周期，并掌握Python代码重构、设计模式和*实践。在关于性能的章节中，读者学会识别性能瓶颈并提升性能，*后还将学习如何发Python图形界面应用程序。通过阅读本书，您将能够：● 通过异常处理
本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏，即便你之前没有任何编程经验。首先，本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏，然后始学习更加高级的游戏的发，例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中， 我们还会学习关键的编程和数学概念，这些将使得你的游戏发技能达到更高的层级。通过本书，你将学习：使用组合循环、变量和流程控制语句；选择合适的数据结构来完成任务，例如列表、字典和元组；使用pygame模块，为游戏添加图形和动画；处理键盘和鼠标输；编写简单的人工智能程序，从而能够和计算机玩游戏；使用加密技术把文本信息转换为密码；调试程序并找出常见错误。随着你编写每一个游戏，你将下牢固的Python编程基础，并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
Python 是一种强大的编程语言，容易学习而且充满乐趣。但掌握了基本知识后，下来做什么？本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python 来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与Arduino 和树莓派这样的硬件行交互。你将学习使用常见的Python 工具和库，如numpy、matplotlib 和pygame，来完成以下工作：● 利用参数方程和turtle模块生成万花尺图案；● 通过模拟频率泛音在计算机上创作音乐；● 将图形图像转换为ASCII文本图形；● 编写一个三维立体画程序，生成隐藏在*图案下的3D图像；● 通过探索粒子系统、透明度和广告牌技术，利用OpenGL着色器制作逼真的动画；● 利用来自CT和MRI扫描的数据实现3D可视化；● 将计算机连到Arduino编程，创建响应音乐的激光秀。通过本书，你可以享受作为极客的真正乐趣！
本书特色 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，通用操作和特定操作相辅相成，使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重内容的多媒体视频教程和教学课件。
全面涵盖当今应用发中的众多领域为中级Python发人员提供杰出实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识 想一步提升Python编程水平？请深分析真实应用程序中使用的大量相关主题涵盖了正则表达式、Internet/网络编程、GUI、SQL/数据库/ORM、多线程、Web发了解当前的发区域，比如Google 、Twitter、MongoDB、OAuth、Python 3迁移、Java/Jython囊括有关Django、Google App Engine、CSV/JSON/XML和Microsoft Office的全新内容。包含Python 2和Python 3代码，以便立即可以使用提供了代码片段、互动案例和实用练习，旨在巩固Python技能 Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速发特性整合起来。在《 Python核心编程 第3版 》中，杰出Python发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。《 Python核心编程 第3版
选题具有以下特色：1.内容全面，循序渐。本书围绕python数据分析相关语法和常用库展，内容由浅深，非常适合初学者学习。2.案例丰富，实用性强。书中选取了不同场合下的各种数据分析案例，不仅中间穿插有小案例，书末还有综合性的大案例，通过案例实操，让读者能够快速掌握所学知识，并应用到实际工作中。3.全彩图解，直观易懂。本书采用全彩印刷，书中通过大量的彩色图片展示，让读者一目了然，迅速了解并掌握具体的操作方法、步骤以及实现效果。
Python的设计理念是无所不用其极地适合人的直觉，这让Python学习者的注意力无需过多纠缠于语法等细节，而可以更多地集中在 程序设计思维 上，这是初学编程非常重要的东西。 为此本书内容编排 均以 用计算机解决问题 、用Python编程思维实现功能 为目标，以Python3.5为蓝本，全面讲解Python的编程基础、软件结构、常用模块等编程知识以及基于Python编程的多个游戏综合设计实例等。 * 以实例引导，注重编程及整体程序的简洁、实用，每个案例都经过调试、验证，可以直用于发实践； * 所有实例及程序源代码提供电子资料包直下载； * 程序发难、重有视频直观讲解，配套视频做成二维码直扫码学习。
NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。NLTK的优在于其简单性，其中大多数复杂的自然语言处理任务使用几行代码即可实现。本书旨在讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并发机器学习方面的应用。本书首先介绍任何文本挖掘/ NLP任务中所需的所有预处理步骤，如文本的整理、清洗、语法分析、分类等，然后讲述如何使用NLTK 3行文本处理，如标记文本、替换和校正单词、创建自定义语料库等，讨论了如何使用Python完成自然语言处理任务，如语义分析、情感分析、信息检索等。本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的Python程序员以及机器学习领域的专业人士阅读。本书包括以下主要内容● 使用词性标注和分块的方法对文本行整理与清洗。● 把文本标记为句子，把句子标记为单词。● 文本
京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
购物车