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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，金融科技新时代。 2.源于实践，整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，44个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中，归因问题是分析的核心，提供了解析归因问题的一系列方法，以作者多年的项目经验为基础，展示 Python 数据分析的强大之处。
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适读人群 ：有Python基础，对GPU感兴趣的读者。 1.本书基于Python和CUDA介绍GPU编程 2.重点介绍如何通过GPU编程来实现高性能的并行计算 3.本书为读者供习题，并以“习题提示”的方式给出解题思路 4.异步社区为读者提供配套代码
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《像计算机科学家一样思考Python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。《像计算机科学家一样思考Python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习的来引导读者渐入佳境。作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习的变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。每一章都配有术语表和
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