在编程中，数据结构和算法非常重要。著名计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式：算法 数据结构 = 程序，该公式在一定程度上揭示了程序的本质，其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的 E=MC2 相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计优秀的算法，编写出复杂而强大的代码，可以帮助我们更高效、更完美地解决问题。 《Python 数据结构和算法实战（第 2 版）》是引进欧美 计算机编程实践 畅销系列书中的一本，用通俗易懂的文字，结合插图和中小示例，介绍了基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等，以及数据分析中常见的搜索、排序等算法，各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书，读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解，为后续更深入学习打下坚实的基础，在实际工作中能
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本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、历史、主要内容及与传统交易的区别、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python语言编写量化策略、如何回测、编写量化策略所需要常用函数、因子分析、量化交易策略实例；后讲解量化选股的技巧、量化择时的技巧及算法交易。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化实际交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。
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本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。 本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。
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本书包括基础篇、研发技术篇和实战篇，按照由基础到进阶，再到实战的顺序讲解。基础篇涉及Odoo简介、Odoo的安装与配置、Odoo应用概览、Python基础和PostgreSQL基础。通过本篇的学习，可以让读者快速掌握Odoo二次开发所需具备的基础知识。研发技术篇是本书的核心内容，涵盖了搭建模型的基础知识、模型建设进阶内容、ORM介绍以及后端视图的介绍。另外还包括了数据的导入和导出功能，以及安全设置等内容。在本篇的介绍过程当中，一直按照bug管理系统的开发为主线，从简单功能一直到整个系统完整上线，读者可以按照书中的代码，一步一步来实现该系统。实战篇则是对前面知识的融会贯通和提升，针对一个完整的培训行业管理系统的开发进行讲解，其系统的复杂性和难度都要比第二篇增强。
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机器之所以能学习，来源于大量的数据分析。《Python 3 数据分析与机器学习实战》首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例（大型案例 29 个），终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法，包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 ：第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法；第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数，并介绍数据预处理的基本方法；第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂，并免费全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像，非常
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