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。
《Python少儿趣味编程》由少儿编程畅销图书作者精心编写，是少儿学习Python编程的趣味指南，全书共17章，按照由简到难、逐步深的方式组织各章内容。《Python少儿趣味编》精心选取内容，注重难易适度，语言通俗易懂，代码示例丰富。在每章的末尾，还给出了一些练习题并给出了解答。 《Python少儿趣味编程》具有以下特色： ● 精心选取和组织内容，注重难易适度 涵盖基础知识、趣味应用和热门应用。 ● 坚持 做中学 的理念和方法 通过详细的示例和课后练习帮助读者学习和掌握。 ● 体现趣味性 用海龟给图绘制的机器猫、小猪佩奇等卡通角色，编写贪吃蛇游戏，对古典名著《西游记》分词。 ● 增强可拓展性 逐步扩展和改的 成绩单 示例程序，章末习题既巩固知识，也拓展编程技能。 《Python少儿趣味编》适合想要学习Python 编程基础的少年儿童（尤其是10 岁
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
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已经成为从事数据科学、游戏发等众多领域的程序员的常用编程语言。本书将帮助读者按部就班地掌握Python编程的基础知识和技术。 本书是一本Python的基础门教程，也可以作为专业人士的学习材料。全书分为4个部分共20章。第1部分介绍语言基础，第2部分介绍面向对象范型，第3部分介绍数据结构，*后一部分介绍高级主题，如使用NumPY处理多维数组以及使用Matplotlib实现可视化。附录部分介绍了正则表达式和多线程编程。 在每一章末尾都给出了练习题，帮助读者掌握相关的概念和编程技能。
Python编程从门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星，被150 高校选用，初版译著豆瓣评分8.9分！ 1.畅销书升级版，第1版累计销售近20w册； 2.针对Python 3.X 版本更新，更新项目代码； 3.扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码，观看为本书量身定制的教学视频； 4.提供在线编程环境帮助读者边学边练； 5.随书赠送本书e读版电子书； 6.随书赠送全书思维导图； 7.随书赠送本书习题答案； 8.提供本书源代码； 9.随书赠送价值199元读书会（直播 社群）互动学习； 10.随书赠送2000门视频课程（非配套）、价值35000 元异步社区 VIP 会员卡（非配套）； 如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？ 在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几
《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。
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。
本书基于Python编程，实现了15个有趣的互动场景，帮助读者从零始学习Python编程。 在逐步搭建场景的过程中引运算符、字符串、全局变量、函数、列表等Python基本知识和选择判断、循环、递归等算法思想。 1.为初学者量身造； 2.趣味性强； 3.提升可拓展性强； 4.提供配套资源代码和素材、书中程序演示视频、书中习题答案； 5.全彩印刷。 本书带领读者搭建的互动场景包括： 转动眼珠的圆脸 催眠的同心圆 旋转的圆弧 简易毛笔字 旋转的方块 随机扭动的曲线 随风飘动的粒子 互相作用的圆球 随机山水画 递归分形树 粒子同心圆 图像像素采样 定制字符画 音乐可视化 坚持一百秒
1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向，结合交通数据讲解流程中的每个环节，并通过课后习题巩固所学知识。 2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目，让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题，真正理解并能够应用所学知识。 3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展，不堆积知识，着重于思路的启发与解决方案的实施。
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。
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
本书旨在讲述通过Python简化运维、提升运维效率的方法和实践。 本书首先介绍如何发Python程序 、创建Python模块，然后讲述如何使用Python工具获取重要的输出信息、生成通用的配置模板、自动安装操作系统、配置大量服务器，*后讨论如何创建和管理虚拟机，如何利用OpenStack、VMware、AWS自动执行管理任务等。 通过本书，你将掌握用Python实现自动化运维的各种方法和技巧。 本书主要内容： Python中常用模块的用法； 通过Python脚本管理网络设备的方法； 使用Ansible和Fabric自动执行常见的Linux管理任务的方法； 管理Linux程的方法； 使用Python管理VMware、OpenStack和AWS实例的方法； 基于Python的安全工具的用法。
● 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
1.由意大利佩鲁贾大学物理与地质系教授毛里齐奥 彼得雷利编写，内容可靠，值得学习。 2.Python语言与地球科学数据分析的结合，提高效率，有效解决该领域的难题。 3.面向地球科学数据分析的实际应用行设计，通过"概念解释 代码示例 应用示范"的模式行组织，易学易掌握。 4.其间穿插丰富的图表及代码示例，适合初学者展相关学习和研究。
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
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
1.通俗易懂，趣味十足，适合想快速获得Python应用经验的新手。 2.由浅深，从基础知识出发，逐步迈向更复杂、更多样化的主题，帮你构建Python知识体系。 3.教程与示例相结合，清晰解释了Python 3的各种常用概念，还向你展示了如何使用丰富的Python包在商业分析、数据库和机器学习等领域发应用。 4.配有练习和参考答案，帮助你学以致用，下坚实的Python基础。
左手Python,右手Excel:带飞Excel的Python绝技
Excel是一个深受读者喜爱的电子表格与数据处理工具，其功能丰富且易于使用，但在重复处理大量数据时很难实现自动化。本书介绍如何使用Python处理Excel任务，以及在Excel中调用Python行自动化操作。从基础的Python语法到数据分析和Excel自动化，都行详细的讲解，对于初次学习Python的初学者，自动化办公软件发人员，以及想要在实践中自动化烦琐重复性任务的人员来说，是一本很好的参考书。
Python是一门非常灵活的编程语言，本书特色在于对Python的基础知识与应用辅以大量实例行讲解，读者可以通过这些程序实例事半功倍地学会Python。
掌握Python基础知识后，你是否面临编程技能无法提升，不知后续学习该如何展的问题？这本书给你一套解决方案。 1.20余个Python项目编程实战案例 2.兼具Python基础知识学习与创造性编程实践练习 3.多种算法谜题轻松掌握 4.配套代码 学习资源免费下载
Python作为编程语言俨然成为了一种信仰，岂止是IT从业人员，上至80岁老年大学老太，下至6岁课外班的娃娃，左至AI算法专家，右至编程无基础的设计师 。在全民Python的状态下，尤其是编程基础比较差的人群中，找到一本真正适合门的书事关重大！洪老师这本书，首先用全彩印刷奠定了与真实发场景一模一样的阅读体验，所有代码均为编辑器截图，各种标记、颜色、加粗等细节一目了然，在此基础上所有程序语法按照特性分类，同时以实用的程序范例行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
本书使用众多的实例详解Python 3.7编程方法，详细步骤配合代码分析，使得每个技术都一目了然。书中不仅使用了大量实例对编程重、难行深的剖析，还结合作者多年的项目发经验和教学经验行拨，并注意各个章节与实例之间呼应和对照，使读者能够学以致用。本书可作为Python编程初学者的门教材，也适合Python中高级用户一步学习和参考。
剖析量子计算机工作的基本机制； 使用Python模拟量子位； 介绍Q#和Microsoft Quantum发工具包； 将量子算法用于现实应用。
引导测试人员攻克Python门难 提供可落地的HTTP协议口自动化脚本、实实在在的可运行环境 拥有《Python 口自动化测试》，就拥有整套的源码，按照本书的环境设置，整套源码是完全可运行的
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。
随着人们对优化软件架构和设计的关注度的不断提高，软件架构师也愈发认识到在架构和设计层面，对象创建、代码结构和对象之间的交互优化的重要性。因为这样不仅能够降低软件的维护成本，而且还能确保代码的可重用性，提高代码适应变化的能力。在上一版成功的基础上，本书的第2版将利用Python 3.5来帮助读者实现现实世界的各种场景。本书首先从Python的角度对各种设计模式行了介绍。然后，逐步带领读者深学习单例模式、工厂模式和门面模式。之后，还介绍了如何使用代理模式来控制对象访问。此外，本书还讲解了观察者模式、命令模式和复合模式。通过阅读本书，读者能够一步提高其在软件架构、设计和发方面的专业技能。 本书的目标读者本书适用于软件架构师以及热衷于软件设计的Python应用发人员。对于具有初级Python编程技能并且喜欢使用Python 3.5的工
本书是资深互联网高级工程师阿奎结合自己多年的经验写就的一本指导初学者学习Python编程和自动化测试中的HTTP口测试的书。通过闯关游戏式的独特学习模式，通过在线读者圈增值服务，指导读者掌握高效学习计算机编程和应用。
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。
《Python渗透测试编程技术：方法与实践》由资深的网络安全教师撰写，内容围绕如何使用目前备受瞩目的Python语言行网络安全编程展。《Python渗透测试编程技术：方法与实践》从Python的基础讲起，系统讲述了网络安全的作用、方法论，Python在网络安全管理上的应用，以及Python在实现这些应用时相关的网络原理和技术。结合实例讲解了使用Python行网络安全编程的方法，以及在实际渗透中的各种应用，包括安全工具的发、自动化报表的生成、自定义模块的发等，将Python变成读者手中的编程利器。
Python俨然成为了一种信仰，从AI算法专家到设计师似乎都要不同程度的掌握。在全民Python的状态下，尤其是编程基础比较差的人群中，找到一本真正适合门的书事关重大！《Python王者归来: 增强版》首先用全彩印刷奠定了与真实发场景一模一样的阅读体验，所有代码均为编辑器截图，各种标记、颜色、加粗等细节一目了然，在此基础上所有程序语法按照特性分类，同时以实用的程序范例行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
本书包含如下内容。 通过创建类、定义方法来实现Python对象 将相关对象归类到不同类中，并通过类口描述这些对象的属性和行为 使用继承关系扩展类的功能 理解何时使用面向对象特征，以及更重要的是，何时不该使用 发现哪些设计模式在Python中有所不同及其原因 发现单元测试的简易之处，以及为何它对于Python如此重要 学习Python 3中常见的并发技术及其陷阱 探索*的AsyncIO模块来发大规模并发网络系统
1、本书使用Python 3版本的数据分析，如数据分析基础工具的Numpy、数据可视化工具的Matplotlib和Seaborn、数据处理工具的Pandas、数据统计工具的Scipy、机器学习工具的Sklearn以及自然语言处理的相关库。 2、本书代码采用基于Python的各类库实现，全部程序都通过上机调试和运行。在讲解基本理论的基础上加强动手实践能力的培养，让学生在操作中学会Python编程。 3、本书针对机器学习、数据分析、Python相关技术和自然语言处理的初、中级读者，从零始逐行讲解代码，使其熟悉并实现自然语言处理的基本内容。 4、本书逻辑严谨，内容精练，文字简洁，通俗易懂，实训题目经典实用，综合性强。 5、本书配套资源，读者可登录清华大学出版社官网或扫描书中二维码获取。
? 有趣的手绘插图：文字说不清楚的事情咱们来看图说。 ? 丰富的编程案例：不再干巴巴地讲理论，用示例和项目说明一切。 ? 涉及内容广泛：覆盖Python Web、Python爬虫、游戏编程三大热应用，总有一个是你关注的。 ? 配合视频教学：为便于读者掌握本书内容，笔者专门录制了相关视频教学课程，读者可以登录网站观看本书的视频教学，也可扫描下方的二维码用手机观看。若使用过程中出现问题，可以发送邮件至，主题为 Python轻松学：游戏、爬虫与架站配书文件 。 ? 技术交流：可以加笔者的QQ群行技术交流，并获得技术支持。
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
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
本书面向零基础起的学习者，以面向对象发思想为核心，讲授Python语言的基本语法及其应用。 书中特别强调掌握学习Python的基本方法 阅读帮助文档。所以，在很多地方提示读者查阅。 本书代码全部实际运行通过，都放在如下地址：https://github.com/qiwsir/PythonCourse/tree/master/first
Python是门很棒的编程语言，适合快速构建应用原型。《Python网络编程攻略》全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题，包括网络编程、系统和网络管理、网络监控以及Web应用发。作者通过70多篇攻略，清晰简明地描述了各种网络任务和问题，提出了可用于多种场景的解决方案，并细致地分析了整个操作过程。无需多少Python基础知识，就可以轻松理解这些示例。如果你想发依赖于网络协议的实用Web应用和网络应用，**不能错过这本书。 本书将告诉你如何 发TCP/IP网络客户端和服务器应用 管理本地设备的IPv4/IPv6网络口 使用HTTP和HTTPS协议编写用途多、效率高的Web客户端 编写可使用常见电子邮件协议的电子邮件客户端 通过Telnet和SSH连执行远程系统管理任务 使用Web服务与流行的网站交互 监控并分析重要的常见网络安全漏洞
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
本书是针对零基础编程学习者的 Python 核心功能的门教程。精选Python核心功能讲解，通过精炼的语言和200多个真实的案例，详细介绍使用 Python语言常用库、数据结构、可视化编程等知识和技术，并在*后通过交互式游戏、智能机器人、人工智能和数据可视化4个大型案例综合运用中帮助读者快速掌握实际发流程。书中涉及的程序代码给出了详细的注释，让用户掌握 Python 程序发的精髓，提高数据库管理技能。
如果你从未触编程，或想手学习Python编程，我强烈推荐你看这本书，因为这是一本完全可以让你看懂并学会的编程书，同时还可以让你得到意外的收获。我认为这本书的主要特色和优有如下几个： 1. 看得懂，学得会 这是一本面向初学者的Python编程书，为使读者能够看懂、学会，编者使用了通俗易懂的语言和丰富的代码示例，并借助生活中的小事例行描述，一些看起来复杂的问题也尽可能以简单的形式展现出来，多了些生动，少了些枯燥，不仅学习起来轻松愉快，而且能够充分感受到Python的魅力。 2. 想读者所想，贴心的内容安排 学编程唯动手练习才能见到成效，本书在内容设计上特别重视讲练结合，注重实践，不仅精心设计了大量示例代码，还在各章穿插了项目演练 牛刀小试，以煅炼读者的程序设计能力。自学编程往往会遇到很多困惑，半途而废并不鲜见，考虑
在数据科学家的技能中，机器学习和Python应该是位列前五的两项。机器学习灸手可热，在互联网、金融保险、电商、电信、制造业、零售业、医疗等领域发挥了越来越大的作用，关注度也越来越高。Python是全球前四大流行语言之一，它具有简单易学、应用几乎无限制等特性，因此在发从业者眼中是全栈发的。 针对机器学习与Python软件的特，作者将两者相结合编写了本书，希望对读者有所帮助。
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。
1.本书介绍元学习及其原理，讲解各种单样本学习算法，例如孪生网络、原型网络、关系网络和记忆增强网络，并在基于Python的TensorFlow与Keras中实现它们； 2.读者能够从本书中了解先的元学习算法，如模型无关元学习、Reptile和元学习的上下文适应； 3.本书还探索如何使用元随机梯度下降法来快速学习，以及如何使用元学习来行无监督学习。 这本书对算法的解释简洁明晰、通俗易懂，任何想了解元学习的人都应该阅读。 英文版读者评论 什么是元学习？为什么需要了解元学习？ 近年来深度学习的发展如火如荼，但深度神经网络需要大规模的训练集来训练模型，而且处理新任务时不能采用已有的模型，必须从零始训练新模型。 元学习能够生成通用的人工智能模型来学习执行各种任务。只需少量数据，即可训练元学习模型完成各种相关的任务。因此对于新任务，元学
在这里，有面试笔试常见技巧的提炼与总结； 在这里，有面试笔试高频算法知识的整理与剖析； 在这里，有面试笔试历年算法真题的解答与拓展。
- 以 从门到精通 的写作方法构建内容，让读者门容易。 为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循 从门到精通 基础类图书的写法，循序渐地讲解算法的知识。 - 破解语言难，以 技术解惑 贯穿全书，绕过学习中的陷阱。 为了帮助读者学懂算法，每章都会有 技术解惑 模块，让读者知其然又知其所以然。 - 书中包含大量典型实例。 书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。 - 通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。 本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet
全面、整体：详细讲解22大经典算法和10个数据结构的基本原理，干货满满 直观、易懂：包含336张图解，帮助理解复杂的算法 实操、应用：全书包含大量例题，在实战中学习算法的应用 流行、方便：使用简单易学的Python语言实现书中算法
1. 零基础门Python网络爬虫。2. 提供全套视频讲解爬虫技术。3. 使用爬取家网、豆瓣网、Q房网、拉勾网、新浪微博、我爱我家、房天下、知乎等多个实用案例。
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