
Python游戏开发从入门到进阶实战 python+pygame游戏开发基础
1.为初学者量身打造,非常适合python学习与pygame游戏开发入门。2.案例趣味性强,涵盖了多种游戏类型,寓教于乐。3.提供增值服务,qq群在线支持,以及案例源代码、游戏素材等资源下载。4.全彩印刷,精彩呈现python游戏编程的精髓与要点。
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Python计算机视觉与应用案例 以案例项目为主线讲述Python计算机视觉开发中所需知识和技能,100多个实例,教学课件+程序代码
本书以Python为平台,以概述 案例的方式系统地对计算机视觉进行实战分析。让读者在掌握概念的同时举一反三,掌握程序设计的方法,利用程序设计解决实际问题。 ?案例丰富,实用性强 以概述 案例的形式进行编写,充分强调案例的实用性及程序的可扩展性,所选案例大多数来自日常生活中,应用性强。 ?程序精解,可读性强 书中每个案例的程序都经过调试与测试,同时程序代码中添加了大量的解释说明,可读性强。 ?点面结合,兼顾性强 点面兼顾,涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块,全面讲解了基于Python进行计算机视觉应用的原理及方法,内容做到完美链接与统筹兼顾,可使读者实现由点到面的发散性延伸。
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python【Python编程大合集】从入门到实践+Python编程快速上手+Python极客项目编程 python编程
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Python程序设计语言项目化教程 张长海,赵海霞,崔娟,李能能,张卫荣 清华大学出版社 9787302566083
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Python数据预处理技术与实践 白宁超,唐聃,文俊 著 清华大学出版社 9787302539711
本书结合作者的项目经验,从实际工程需求出发,循序渐进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、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。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
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Python编程基础 上海交通大学出版社 9787313209740
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Python语言程序设计实践教程 上海交通大学出版社 9787313209689
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Python语言程序设计 张尧学 清华大学出版社 9787302570493
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Python网络编程 赵宏,包广斌,马栋林 清华大学出版社 9787302504832
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Python自动化运维快速入门 郑征 著 清华大学出版社 9787302525806
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Python自动化运维快速入门 郑征 清华大学出版社 9787302578628
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Python机器学习实战 吕云翔,王渌汀,袁琪,张凡,韩雪婷 清华大学出版社 9787302576419
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Python程序设计基础 李静,贾富萍,薛英花,刘理争 清华大学出版社 9787302568087
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Python3基础教程实验指导与习题集(Python技术类微课版工业和信息化十三五人才培养规划教材)...
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Python基础教程 (挪)海特兰德 人民邮电出版社,【正版可开发票】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python程序设计与实战 常鹏飞 编 北京理工大学出版社,【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python 3.6零基础入门与实战 王启明,罗从良 著 清华大学出版社 9787302509301
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Python 3 数据分析与机器学习实战 龙马高新教育 著 北京大学出版社 9787301295663
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Python程序设计现代方法(第2版) Python程序设计
1.黑马程序员系列教材改版; 2.本书附有丰富的教学资源,包括教学大纲、教学设计、教学PPT、教学视频、源代码等,作者还提供了在线答疑服务。 3.本书是一本适用于程序开发初学者的入门级教材,即可作为高等院校本、专科计算机相关专业及其他工科专业的Python基础教材,也可以作为自学者使用的辅助教材。
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Python程序设计案例教程—从入门到机器学习 张思民 清华大学出版社 9787302567691
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Python数据分析与可视化 魏伟一,李晓红,高志玲 清华大学出版社 9787302577584
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Python数据分析与数据化运营 宋天龙 著 机械工业出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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![Python高级编程 [美] Luke Sneeringer 著 宋V剑 刘磊 译 清华大学出版社 9787302452](images/model/guan/url_none.png)
Python高级编程 [美] Luke Sneeringer 著 宋V剑 刘磊 译 清华大学出版社 9787302452
本书可以分为4个部分:本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4~7章,介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章,介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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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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