编译器设计实战 基于Python的增量式设计 杰里米 希克 编译器核心概念 算法 数据结构 编译器设计技术书籍 官网正版
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图像处理与脉冲耦合神经网络:基于Python的实现 正版图书,下单速发,可开发票
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图形化Python AIoT实践指南用行空板轻松搭建智能项目 开启AIoT创意之旅，用《图形化Python AIoT实践指南》和行空板，轻松打造你的智能世界！
1.本书围绕2022年发布新课标中信息科技课程中 物联网实践与应用 人工智能与智慧社会 两个模块主题选取了智能家居、智慧交通、智能游戏等方向的趣味实践项目，以项目式学习的方式进行呈现，读者从简单到复杂的逐步跟着内容进行操作制作，并提供对应的电子资源，代码及效果视频，读者可以作为对照学习和问题查找；同时每个项目后面会有对应的知识链接部分，科普对应的Python语法知识、开源硬件原理、物联网原理及AI人工智能原理。 2.市场上一本以行空板（行空板是DFRobot专为物联网和AI教学设计的教学硬件）为载体的图书 3.本书选用基础入门的好用的软硬件工具，兼具小白用户的阅读可读性和趣味性，以项目式展开，以实践应用为主线，辅以科学原理知识，帮助读者皆能快速操作上手。
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适读人群 ：本书适合有编程经验的读者阅读，也可用作高等院校计算机相关专业的教学用书或培训机构的参考用书。 本书先概述了Python语言的基础编程特征，引出了一些具有Python特色的概念和问题，然后着重介绍反映了Python语言特点的各种特征以及相关编程和应用技术，以期让读者了解如何使用Python语言针对实际问题进行程序开发，进而提高程序的模块化、可读性和易维护性。本书还给出了多个应用实例供读者练习实践，使其能够巩固所学知识，提高正确运用Python程序结构和技术的能力。 本书包括以下主要内容： Python语言的基本编程特征、Python的数据功能和重要性质。 开发复杂和大型程序有关的问题，以及相关的Python特征和应用技术。 程序的功能分解、信息局部化、模块化。 Python中面向对象机制的相关
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不加班的秘密：用Python助力Excel玩转数据分析 不加班的秘密——用Python助力Excel玩转数据分析（详解如何用Python处理Excel数据，实现智能化、自动化办公）
讲解细致，内容全面：书中充分考虑到办公人员的实际情况，从软件的下载、安装、基本语法到相关模块的使用，再到行业应用，都进行了详细介绍，内容涉及各种常见应用。注重实用，贴近实战：在介绍每个知识点时，都结合相应的案例来讲解，后又通过多个综合案例讲解具体应用，引领读者在实践中掌握所学知识。
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AI助力Python编程做与学 人工智能让Python飞起来，简短代码高效解决大问题
以任务为驱动，用 做 和 学 结合的方式，讲理论知识和实际操作紧密结合，不枯燥、不乏味，让读者直接感受到学以致用。作者将人工智能技术直接导入Python编程里，让Python功能更强大，代码更简洁。
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从零开始学PYTHON(第2版) [美] 约翰·保罗·穆勒（John Paul Mueller） 著 武传海 译 编程语
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OpenCV图像处理入门与实践 OpenCV 4计算机视觉 Python实现OpenCV项目实战 图
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使用Python和JAX构建推荐系统 无论是希望客户在你的在线商店中找到最Z具吸引力的商品、获取丰富且有趣的视频，还是获取他们需要了解的新闻，推荐系统（RecSys）都能提供解决方案。
编辑推荐实现和设计向用户提供建议的系统是当前最Z流行且最Z重要的机器学习应用之一。无论是希望客户在你的在线商店中找到最Z具吸引力的商品、获取丰富且有趣的视频，还是获取他们需要了解的新闻，推荐系统（RecSys）都能提供解决方案。在这本实用指南中，本书作者阐述了核心概念，并提供示例，帮助你构建适用于任何行业或规模的推荐系统。你将学习构建成功推荐系统所需的数学知识、基本理念，以及具体的实现细节。本书涵盖推荐系统平台的核心组件、MLOps相关工具，以及PySpark、SparkSQL、FastAPI和Weights Biases中的代码示例和实用建议。专家推荐 对于希望构建真实世界系统，而不仅仅是训练模型的从业者来说，这是一本必B读之作。 Jacopo TagliabueBauplan联合创始人，RecList和evalRS共同创作者 从现在起，这本书将成为我书架上该主题的标准参考书。 Will KurtAI
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预售 PYTHON区块链应用开发从入门到精通 高野,辛智勇,肖岩,郑一鸣 编著 著 程序设计（新）专业科技 图书籍
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用，并且展示使用Python做测试驱动开发（TDD）的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试，然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说，你将学会应用TDD理念，写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中，你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识，以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能，本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书，你将： 深入分析TDD流程，包括“单元测试/编写代码”循环和重构； 使用单元测试检查类和函数，使用功能测试检查浏览器中的用户交互； 学习何时以及如何使用模拟对象，以及隔离测试和整合测试的优缺点； 在过渡服务器中测试和自动部署； 测试网站中集成的第三方插件； 使用持续集成环境自动运
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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