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Python大数据分析与应用实战 余本国,刘宁,李春报 著 电子工业出版社 9787121421976
一本书讲透大数据分析知识点，全书通过8个多角度案例，深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前非常流行的Python语言，为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。 本书通过在实际场景中对大数据的应用，以及使用合适的算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现相应的目的，完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树，以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。
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Python GUI设计：tkinter菜鸟编程 洪锦魁 清华大学出版社 9787302530640
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Python 3标准库 [美]道格·赫尔曼（DougHellmann）,苏金国李璜 机械工业出版社 9787111608
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循序渐进，知识全面：本书站在初学者的角度，围绕Python的自动化技术展开讲解，从初学者基础知识着手，循序渐进地介绍了自动化程序开发和实现的各种知识，内容难度适中，由浅入深，实用性强，覆盖面广，条理清晰，且具有较强的逻辑性和系统性。 实例丰富，扩展性强：本书每个知识点都单独以一个项目为例进行讲解，力求让读者更容易地掌握知识要点。本书实例经过作者的精心设计和挑选，根据编者的实际开发经验总结而来，涵盖在实际开发中遇到的各种问题。 基于理论，注重实践：在讲解的过程中，不仅介绍理论知识，而且安排了综合应用实例或小型应用程序，将理论应用到实践中，加强读者的实际开发能力，巩固开发技能和相关知识。
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为了更好地帮助读者使用本教程，建议读者采用以下策略来优化学习过程： (1) 动手实践每一个实验。实践是检验和巩固知识的最佳方式，读者应积极完成书中安排的所有编程任务。 (2) 深入理解概念。除了完成代码运行，读者还应努力理解其背后的原理。 (3) 保持学习的热情和持续性。编程技能是逐步积累的，持续学习新工具和语言特性对于保持个人竞争力至关重要。 (4) 参与社区讨论。加入Python和相关技术的社区，参与讨论，有助于提升编程技能。
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1.内容讲解深入。本书对Python的核心知识进行了深入剖析，循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术，帮助读者快速步入Python开发高手之列。2.提供更为广泛的解决方案。本书深入讲解了10个不同的主题模块，每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解，还包含了更多的拓展知识，能够帮助读者使用Pytho开发各种类型的应用程序。3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。为了方便给读者答疑，特提供了网站论坛等支持，并且随时在线与读者互动，让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
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Python人工智能开发从入门到精通 杨柳,郭坦,鲁银芝 北京大学出版社 9787301313039
（1）深入浅出，实操性强。每一章都是以实例为主，读者可参考源代码，修改实例，切换数据源，就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。 （2）专业专注，学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow 等功能都非常丰富，通过逐一介绍每个库的安装及其基础操作使读者熟悉 Python 中库的安装及使用。本书专注的是基于 Python 的人工智能算法项目分析，以及在生产环境中实际用到的技术，相比大而全的书，本书能让读者尽快上手，然后投入项目开发。 （3）每章都有配备“新手问答”与“小试牛刀”栏目。目的是让读者看完之后，尽快巩固知识，举一反三，学以致用。 （4）零基础入门，成就从小白到大神。本书内容在写作定位上，适合零基础读者学习，然后逐步掌握相关知识技能，从而达到从入门到精通的学习效果。另外，全
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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 [印]希曼舒·辛格（HimanshuSingh）,骆铃
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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Python入门 第2版 Bill,Lubanovic 著 东南大学出版社 9787564188924
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Python物理建模初学者指南 [美] Jesse,M.Kinder,Philip,Nelson 著,盖磊 译 人民邮电
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