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《Python数据分析与挖掘实战(第2版)》 (1)畅销书全新升级,第1版销售超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,同时被广大数据科学工作者奉为经典,是该领域公认的事实标准。 (2)作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握行业的*技术和实践方法,而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 (3)本书提供丰富的配套资源,如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。 《Python数据分析与数据化运营(第2版)》 (1)作者是有10余年数据分析与数据化运营经验的资深大数据专家,在国内外企业都工作过,经验丰富。 (2)作者善于总结和写作,乐于分享,撰写数据分析类 畅销书3部。 (3)本书与同类书大的不同在于,并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解,而且还与数据使用场景深度结合,在
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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行测试
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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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1. 简单易学:本书使用 Pytho3.7版本进行编写,代码简单,易于读者学习。 2. 实践为主:本书不空讲 Pytho理论知识,而是以实际的案例清晰、简明地介绍了如何用Pytho实现即时量化交易选股系统的开发落地。 3. 内容全面:覆盖量化回测步骤及即时选股系统搭建。 4. 配备数据和源代码:提供所有案例的数据文件和 Pytho源代码,供读者操作练习、快速上手。 5. 学习路线图清晰:每章均是基于“需求分析→步骤分解→Pytho编程开发”的学习路线,并根据项目的一般工作流程逐步展开,分析逻辑清晰,层层递进,由浅入深。
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本书致力于深入讲解Python语言的高级特性,通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法,本书都提供了详细示例,并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分:用特殊方法实现Python风格的类;持久化和序列化;测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为:初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值,以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富,通过诸多实际的例子对Python中面向对
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本书特色 1. 实例众多 学习和掌握一项技能的最简单方式就是多看、多练。本书包含 100 多个趣味实例,这些实例 涉及各个方面,不仅可以用来巩固练习,还可以用来开拓思维,引导小读者编写自己感兴趣的各种 程序。 2. 内容有趣 为了提高小读者的阅读兴趣,本书实例基于生活化的场景,讲述各种有趣的事情,尽量避免各 种枯燥的数学求解问题。例如,讲解出租车如何计费,以及如何为文艺表演评分等。 3. 内容全面 本书涵盖了 Pytho的常用知识点,并且针对每个知识点都配置了一个相应的实例。通过本书, 小读者可以学习每个知识点的使用,同时掌握知识点的组合使用。 4. 由浅入深 考虑到小读者的逻辑思维能力相对较弱,所以本书的内容由浅入深,逐步讲解。首先讲解最为 直观和简单的内容,如输入、输出、变量和常量;然后,逐步过渡到运算、逻辑、数据集
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