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智能优化算法改进：从入门到MATLAB、Python编程实践 啃不动算法改进？经典案例拆解+双语言代码+避坑指南，连测试函数都备齐了——直接上手吧！
（1）聚焦经典，掌握精髓：以粒子群算法切入，详解数十种实用改进策略（混沌映射、随机变异、多策略融合）。（2）双语言实现，零障碍学习：所有算法均提供MATLAB+Python完整可运行代码，直接验证、快速上手。（3）案例驱动，解决真问题：包含完整建模过程与改进应用案例（如函数寻优、算法对比测试），省时省力。（4）内容扎实，即查即用：涵盖基准测试集、评价指标、深入改进方案（自适应权重、竞争学习、粒子调度），学生做研究、工程师搞开发都能用。
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从新闻、讲话，到社交媒体上非正式的聊天，自然语言是*丰富、且尚未充分利用的数据源之一。不但数据源源不断，在使用环境中还在不断调整、变化；还包含了很多传统数据源未能传达的信息。打开自然语言宝藏的钥匙，就是基于文本分析的创造性应用。这本实战指南介绍了从数据科学家角度如何建立语言感知产品并有效应用机器学习。您将学到如何用Python实现健壮、可重复和可扩展的文本分析，包括上下文特征和语言特征工程、向量化、分类、主题建模、实体解析、图分析和可视化操作。在本书的*后，您将获得解决众多复杂现实问题的实用方法。
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1.量化交易新模式：让量化交易更高效、更快捷、更完美。 2.全流程解析：涵盖量化交易的不同应用场景，介绍从发量化交易Python语言基础、工具库、可视化库、数据采集与分析，再到量化交易、套利策略等关键环节。 3.实战检验：ChatGPT结合多种量化交易工具及案例实操讲解，理解更加透彻。 4.100%提高量化交易效率：揭秘ChatGPT与量化交易高效融合的核心方法论和实践经验。 5.赠送资源：赠送教学视频及配套工具，供读者下载学习。
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《计算机科学丛书：Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法，帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术，强调问题求解，而非语法。通过广泛的趣味性实例（涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域）来激发学生的学习兴趣，为求解这些问题，适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。～6章使用内置的Turtle图形模块，其余部分使用Tkinter，这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例，每章末尾还有专门的GUI练习。
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Python高效编程——基于Rust语言 使用Rust这一门令人兴奋的新语言实现高效的Python开发！
Rust是一门令人兴奋的新语言。它为开发人员提供了没有垃圾收集机制的内存安全，从而带来了快速的运行和低内存占用。但是，用Rust重写一切可能是昂贵和有风险的，因为Rust中可能没有对要解决的问题的包支持。这就是Python绑定和pip的用武之地。本书将使开发人员能够用Rust编写可以使用pip安装的模块，这样就能够在需要的时候注入Rust，而不需要承担重写整个系统的风险和工作量。这种方法使开发人员能够在Python项目中尝试和使用Rust。
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程序设计基础(Python)（微课版） 详解Python语法基础、数据可视化、网络爬虫等内容，通过实例讲解提升读者的应用能力
《程序设计基础(Python)（微课版）》是介绍Python语言的入门教材，共分为8章，内容涵盖了Python语言的基础知识和常用编程技巧。基础内容包括Python语言的概述及基础知识、流程控制结构、组合数据类型、函数及文件操作；常用编程技巧包含使用Matplotlib库进行数据可视化和网络爬虫的开发。它旨在启迪读者的编程思维(如分析问题、理解需求、设计算法等)，帮助读者提高解决问题的能力。《程序设计基础(Python)（微课版）》以简明易懂的方式讲解Python的核心概念和常用功能，使初学者更容易理解和掌握。此外，书中通过大量的实例讲解，帮助读者将理论知识应用到解决实际问题中，加深对Python编程的理解，增强应用能力。
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这是一本面向初学者的Python编程入门书，特别适合没有任何编程基础的读者学习。如果你想要学习Python编程，或者想转型到人工智能领域寻找机会，那么我向你真诚的推荐这样一本好书，我的理由是： 首先，《细说Python编程：从入门到科学计算》由两位长期使用Python编程的博士执笔，他们在领域内工作多年，对Python语言有透彻深入的理解，他们会教给你正确高效的编程学习方法。不走弯路，才能行稳致远，不是吗。 其次，《细说Python编程：从入门到科学计算》内容涵盖了Python编程的核心知识点，完全可满足入门者的学习需求。值得一提的是，《细说Python编程：从入门到科学计算》还扩展性地介绍了更多的知识，如数据库编程、网络编程、代码测试、程序打包、科学计算等，还针对每个知识点介绍了更深入的知识，如容器部分，除介绍容器的基本功能和使用方法之
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。可视化——探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索——学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理——研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容：· Python数据分析编程基础· 有关Pyt
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1.测试开发专业人士撰写，凝聚自己多年开发经验，系统且深入阐释利用Python进行Web自动化测试涉及的方法和实践。 2. 作者提供售后服务，有QQ群答疑。 3. 持续更新测试方面的内容。
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