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对比Excel,轻松学习Python数据分析 张俊红 电子工业出版社【正版书】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
适读人群 ：零基础入门数据分析的、会Excel的数据分析师、想学习Python的数据相关从业者等。 Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
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机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理 王磊 译 机械工业出版社【正版书籍】 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票。
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机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理 王磊 译 机械工业出版社 9787111611516
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机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理 【正版图书，满额减，电子发票】
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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用 Nitin,Hardeniya,哈登尼亚 著,凌杰 译 人
自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。 在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。 在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常
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OpenCV算法精解:基于Python与C++【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
Python与C 双实现，助力读者轻松OpenCV算法，夯实计算机视觉领域基础知识！ 基本概念理论 数学原理 详细介绍OpenCV实现对应的函数 注重代码实现（分别给出Python和C 实现）及实际应用
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PySpark实战指南:利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署 [美] 托马兹·卓巴斯（Tomasz 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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※作者SimoMonk，知名电子应用大师，以及出版多部关于开源硬件方面的著作，如《Arduino编程指南》《Arduino制作手册》等。※译者，程晨，中国电子学会全国青少年机器人技术等级考试标准工作组副组长，中国教育技术协会数字教育资源专业委员会专家，少年创学院联合创始人，泺喜教育联合创始人，Intel软件创新大使，拥有十余年嵌入式开发经验和多项发明专利，先后主持参与十余项军民科研产品的研发。※用时下流行的Python编程语言对树莓派进行开发。※用游戏开发和机器人制作的实例展现树莓派的应用能力。
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中学生可以这样学Python 董付国,应根球 清华大学出版社【放心购买】 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票。
针对性强。全书内容紧密结合高中信息技术课程，围绕课程中的内容进行深入讲解，并进行适当的扩展，同样也适用于高年级初中生阅读。代码紧跟Python很新版本。书中所有代码适用于Python 3.4.x、Python 3.5.x和Python 3.6.x，以及将要发布的Python 3.7.x。例题丰富、代码纯正、讲解透彻。书中所有例题都配有相应的解析和源代码，并且对重要的源代码都加了注释来说明代码思路以方便理解。形式多样化、内容立体化。书中重点内容通过圆点进行了标记，并通过小技巧、小提示、注意等多种形式方便阅读和理解；另外，书中所有例题和案例都配有相应的，通过扫描可以快速下载源代码，减少代码输入时间，节约宝贵的学习时间。
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目 录 Contents 译者序 前言 作者简介 审校者简介 译者简介 章 安装OpenCV1 1.1 选择和使用合适的安装工具2 1.1.1 在Windows上安装2 1.1.2 在OS X系统中安装6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装11 1.1.4 在其他类Unix系统中安装12 1.2 安装Contrib模块13 1.3 运行示例13 1.4 查找文档、帮助及更新14 1.5 总结15 第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面16 2.1 基本I/O脚本 16 2.1.1 读/写图像文件16 2.1.2 图像与原始字节之间的转换19 2.1.3 使用numpy.array访问图像数据20 2.1.4 视频文件的读/写22 2.1.5 捕获摄像头的帧23 2.1.6 在窗口显示图像24 2.1.7 在窗口显示摄像头帧25 2.2 Cameo项目（人脸跟踪和图像处理）26 2.3 Cameo—面向对象的设计27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘32 2.3.3 cameo.Cameo的强大实现33 2.4 总结34 第3章 使用OpenCV 3处
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