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python核心编程：从入门到实践：学与练 [印]米努·科利 著；余靖 译；江红；余青松 北京理工大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
当读者决定学习程序设计语言时， 选择正确的方式开始学习至关重要。第一步非常重要， 因为第一步决定了读者对程序设计主题的掌握程度。本书关注python程序设计基础的细节， 并已尽力涵 盖了程序设计主题的每一个细节， 这样读者就不会有任何未决的疑问。python是一种非常简单的程序设计语言， 建议读者系统地学习。正确的学习方法是成功的关键。了解程序设计语言的主要特性和基本概念非常重要。本书涵盖了有关python程序设计中几乎所有的基本概念， 相信每一位读者 （无论学生还是职业人士） 都会从本书提供的信息中受益匪浅。本书采用通俗易懂的语言进行编写。 因此， 即使是初学者也能轻松地理解程序设计的概念。 本书不仅提供了许多示例代码供读者练习，还提供了一个详细的题库，为读者参加各种考试或者面试做准备。
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正版！Python地理数据处理 [美] Chris,Garrard,加勒德,张云金,张明希 9787115456663 套装图书为单本的价格，请看清楚再下单！
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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Python程序设计基础 李东方 著 电子工业出版社 线上线下同步销售，请咨询客服查询库存后下单，欢迎选购。
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1.书力求简单、实用，坚持以实例为主，理论为辅。 从应用场景切入，围绕新基建的云计算、大数据及人工智能，介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景，使读者了解大数据项目和机器学习开发过程，能设计不同场景下的项目架构，并做好不同业务下的数据建模。 2.Hadoop spark Python三合一，内容讲解重点分明，细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵，尽可能让读者用更低的成本，尽快掌握相关技术，紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块，让读者在学完该章节的知识后能够举一反三，学以致用，早日投身新基建。 3.布局合理，循序渐进，自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes，然后介绍大数据的常用组件，为读者的后续实践打好基础后，开始讲解机器学习库的相关用法；随着人工智能的快速发展，神经网络
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1.更丰富的教学内容：第2版从12章扩展到15章，并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇，方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习； 1.更丰富的金融产品：第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等，进一步完善 金融知识图谱 ； 2.更广泛的量化模型：第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等，使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具； 3.更完备的金融示例：第2版示例数量从第1版的224个增加至318个，以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型，相关数据更新至2020年。 4.更高阶的软件版本：优化了代码示例，使用更新的Python第三方模块，提升了代码性能。
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Python机器学习和图像处理实战：面部识别、目标检测和模式识别
阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着转而介绍计算机视觉库OpenCV，你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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利用Python进行数据分析 (美)麦金尼 著,唐学韬 等译 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！
前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 通用函数：快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例：漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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