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适读人群 :Flask入门与进阶人员、PythoWeb开发人员、前后端开发程序员、Web编程爱好者、相关院校的学生、培训机构的学员 本书特色 1. 由浅入深:从基本开发环境配置讲起,层层深入到实际项目案例开发。 2. 实例丰富: 116个实例、28个编程练习题带领读者上手实践。 3. 注重实战:详解新闻系统网站项目案例开发的完整过程。 4. 重点突出:重点介绍Flask SQLAlchemy服务端开发,以及Jinja 2模板引擎和Bootstrap前端页面开发。 5. 涵盖广泛:涵盖Jinja 2、视图操作、数据库访问、Memcached缓存、Bootstrap等热门Web开发技术。 本书精华内容 篇 Flask基础知识 开发环境部署 Flask快速上手 Jinja2 模板引擎 Flask视图高级技术 Flask数据交互 访问数据库 Memcached缓存系统 Bootstrap的基本使用 第2篇 CMS新闻系统开发 CMS后台管理员登录实现 CMS后台文章模块基本功能实现 CMS
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Python文本分析 闫龙川高德荃李君婷 译 机械工业出版社【达额立减】 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票。
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![Python机器学习 预测分析核心算法 [美] Michael Bowles 鲍尔斯 著 人民邮电出版社【正版】](images/model/guan/url_none.png)
Python机器学习 预测分析核心算法 [美] Michael Bowles 鲍尔斯 著 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深入理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验,本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解,再结合丰富的代码示例,读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理,同时参考代码示例的注释,了解每一段代码的真实含义。
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