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适读人群 ：青少年读者：零基础入门Pytho家长、培训机构教练或老师：与孩子共同学习 1.从基础知识开始，通过有趣的编程案例，帮助孩子们通过生活中的问题更好地理解 Pytho编程的概念和原理。 2.拥有丰富海外STEM课程和编程竞赛教学经验的团队精心编写，内容清晰易懂，配合插图形象生动，适合所有想要学习编程的孩子们。 2.配有大量的竞赛实战习题，有效提高孩子的编程技能，培养逻辑思考能力和创造力，做到夯实基础、学以致用。 3.配套PPT+讲解视频，适合想要学习Python的孩子们阅读，对于想让孩子接受编程教育的家长来说，是一个不错的选择。
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Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
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适读人群 ：本书不仅适合Python开发人员阅读，还适合计算机相关专业的师生阅读。 1.通过面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP），能有效地解决计算问题； 2.深入剖析OOP的封装、多态性和继承，展示了如何在Python中使用这些特性开发游戏和应用程序； 3.通过实践，综合运用本书介绍的许多OOP技术和GUI元素，创建一个功能完整的视频游戏； 4.理解OOP的工作方式，提高代码的可读性，提升编程的水平和效率。
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本书基于Python的23种设计模式，展示了面向对象的基础知识、可视化编程，以及如何使用 创建型模式 、 结构型模式 、 行为型模式 ，旨在帮助Python程序爱好者拓宽面向对象编程知识和设计模式相关技能，轻松解决各种复杂的编程问题。本书配有大量清晰直观的可执行代码实例，让读者快速掌握Python语言并轻松实现各种对象不费吹灰之力。
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《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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