本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写，囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想，并且结合了众多实际的金融数据，严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。 本书在原作者全程参与的前提下，邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译，将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析，引导读者编写高效的Python程序，构建实际的Python应用，实现金融数据的高效分析。在理论和实践中，把握量化交易的核心思想，将金融模型运用得得心应手。
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对Python核心特性系统的专家级讲解； 为开发复杂的应用程序和软件所需的强大深入的视角； 易用的图表，详细描述了Python 模块、操作符、函数和方法； 大量的专业级的实例代码，从小的代码片段到功能齐全的应用程序一应俱全。
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Python项目开发实战 第2版 日 BePROUD股份有限公司 人民邮电出版社，【正版保证】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
会写代码≠能做好项目！ 建立有序生产环境 迅速融入开发团队 高效处理项目问题 网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍 Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架…… 日本极客和书虫们的智慧结晶和经验总结 BeProud里不乏极客和书虫们。在这里，很多人对特定领域的了解程度能吓掉你的下巴。大家一旦发现感兴趣的事，就会拿出私人时间来学习、实践。要知道，极客和书虫们不会为这种事情吝啬时间。 正如人们印象中的那样，极客和书虫们大多有些怪癖，但BeProud 的员工都具备下列共识。 ?希望能不做不想做的事 ?希望学会好的方法并付诸实践 ?希望工作时有个好心情
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初学Python这是一本有关Python开发的指南 n 涵盖近期发布的Pyttlon版本的核心功能特性，而不仅仅是语法 学习更多的高阶内容，如正则表达式、网络、多线程、图形用户界面、Web／CGl和Python扩展等 包括几个全新的章节，关于数据库、网络客户端、Java／Jytt30n和Microsoft Office等 展示数以百计的代码片段、交互实例和大量加强您的Python技能的实用练习 “对Wesley Chun《Python核心编程》第二版的漫长等待是值得的——它的深邃、它的全面，以及它实用的练习将会帮助读者学会并掌握杰出的Pythorl技能。” ——Alex Martelli，Pythoom a Nutshell一书作者和PythoCookbook一书编辑 “终于，一本杰出的融教材和参考书于一身的Python书籍诞生了。” ——Michael Baxter，Linux Journal 学习专业的Python风格、实践和好的编程习惯； 加强对Python对象、内存模型
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真实项目中的经验总结 行业精英们的智慧结晶 团队开发环境的搭建与管理 / ticket驱动开发 / 源代码管理(Mercurial) / PyPI包 / Jenkins持续集成 / 性能优化（nginx与gunicorn) / GAE开发 / Django框架…… 《来自真正的开发现场，是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。
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Python学习从入门到实践 王学颖,刘立群,刘冰,司雨昌 著 清华大学出版社 9787302486978
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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】 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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Python语言程序设计 张尧学 清华大学出版社 9787302570493
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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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