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Python地理数据处理 [美] Chris,Garrard,加勒德,张云金,张明希 人民邮电出版社 (美) Chris 【正品保证，进入店铺更多优惠！】
作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验，本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解，再结合丰富的代码示例，读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理，同时参考代码示例的注释，了解每一段代码的真实含义。
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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编程基础 袁连海、刘华春、姚捃 书籍 清华大学出版社
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正版！Python密码学编程 第2版 9787115529992 人民邮电出版社【可开发票】 正版图书下单即可
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南 本书附带示例源代码，帮助读者学以致用 本书配有课后习题及答案，可帮助读者加深知识理解 通过阅读本书，您将学习如何通过 Python 编程制作和破解密码，以此创建和发送密文！学习 Python 编程的基础 知识之后，您将从使用反向和凯撒密码的简单程序开始，了解为公开密钥加密的方法，该加密方法用于保护在线事务的 正常运作，包括数字和电子邮件。另外，您还将学习如何使用经典密码（如置换密码和维吉尼亚密码）对文本进行加密。 每个程序都包含完整的代码和逐行说明。本书结尾，您将学习如何使用 Python 进行编码。 您还将学习以下内容： 将循环、变量和流控制语句组合到实际的工作程序中； 使用字典文件检测解密的消息是有效的英文还是乱码； 创建并测试程序以确保代码正确加密和解密； 对仿射密
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Keras深度学习 基于Python深度学习入门教程 人工智能机器学习实战 动手学深度学习图解书籍
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《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度，以案例结构化的方法，在能源化学、能源环境应用工程的基础上，重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨，例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章，分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物，由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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【正版】青少年PYTHON创意编程趣味课堂(微课版) 清华大学出版社9787302538592方其桂主编Delphi 正版图书，下单速发，可开发票，售后无忧！
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细说Python编程：从入门到科学计算 超详细的Python编程入门与实践，超多范例，超长视频，娓娓道来，通俗易懂
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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本书特色： 1.本书结构合理，层次清晰，内容丰富，难易程度适中，易于被读者接受和掌握； 2.本书语言风趣活泼，图文并茂，引人入胜； 3.本书例程贴近中小学生的生活场景，使读者在学习Python编程的过程中印象更加深刻； 4.本书全彩印刷，可读性强，使读者轻松学习； 5.本书注重读者的实践与思考能力，设计了 划重点 拓展与提高 你掌握了没有 学编程 多动手 等内容环节，其中有大量的代码练习，答案以二维码的形式给出，方便查询，互动性强，可使读者独立思考归纳，迅速掌握编程技能。
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机器学习入门：基于数学原理的Python实战 机器学习启蒙*书
1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
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本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中，归因问题是分析的核心，提供了解析归因问题的一系列方法，以作者多年的项目经验为基础，展示 Python 数据分析的强大之处。
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