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Python进阶：实际应用开发实战 介绍从设计原型到实际产品的Python开发全流程，涵盖Python3.8和3.9的内容，提供示例代码下载
●本书按照构建一个真实软件的顺序，通过一个贯穿全书的示例，解释其他教程中一般不会讲解的各种Python语言特性：从利用入口点让可重用的控制台脚本成为微服务，一直到高效使用asyncio整理来自多个数据源的数据。在此过程中，本书将介绍基于类型提示的linting、低开销的测试，以及其他自动执行的质量检查，以演示真实的开发过程。 ●通过阅读本书，你将了解以下内容： Python异步编程。 插件架构。 如何使用类型注解。 Python相关测试技术。 打包和依赖项管理。 ●具体而言： 第1章和第2章介绍开发环境和相关的工具； 第3~6章涵盖代码打包和依赖项分发、插件架构、接口、聚合服务器等实用内容； 第7章与第8章讨论线程和异步编程相关内容，以及一些高级主题； 第9~12章涉及可视化、调优、错误处理以及数据分析相关主题。 ●本书提供示例代码下
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Python人脸识别：从入门到工程实践 王天庆 著 机械工业出版社【正版可开发票】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python Flask Web开发入门与项目实战 钱游 著 机械工业出版社【正版可开发票】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python带我起飞 李金洪 编著 电子工业出版社【正版保证】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python程序设计案例教程 单显明,贾琼,陈琦 编 北京理工大学出版社【正版书】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python金融实战 [美] Yuxing Yan 著,张少军,严玉星 译 人民邮电出版社【正版书】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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教孩子学Python编程 以教孩子的口吻，讲解编程知识 培养编程思维，应对人工智能时代的挑战
本书的核心是从有趣出发，无论是成年人还是青少年，在阅读本书的过程中都将感到非常有趣，阅读本书的过程像是经历一次神奇的编程旅行，循序渐进地引导你进入编程世界的大门。另外，如果你是编程的门外汉，不知道自己应该向哪个方向学习，本书会带你体验各个开发领域的简单应用，阅读完本书后，你就会对自己的兴趣有明确的方向与目标。
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看漫画学Python 2：有趣、有料、好玩、好用（全彩进阶版） 看漫画学Python 2：有趣、有料、好玩、好用（全彩进阶版） 关东升 编程 程序员 少儿编程
1. 《看漫画学Python》进阶版，基于第1版讲解Python进阶知识 应本书第1版《看漫画学Python》近10万读者的呼声，我们细心编写本书。本书是《看漫画学Python》的进阶版本，在第1版的基础上讲解Python进阶知识，帮助读者完善Python知识体系，提升Python技能。 2. 继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念 本书继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，并继续采用《看漫画学Python》一书中3个不同的漫画人物角色，通过这3个角色之间的轻松对话把复杂的技术问题简单化。 3. 学不会Python？ No，不可能！！！ 本书不但诙谐讲解Python知识点，还贯穿了各种动手实践环节，读者想学不会Python都难。 3. 大咖力荐 本书得到小灰、臧秀涛等多位大佬强力推荐。 4. 超有趣Python漫画书，一书在手，Python我有 作为Python漫画书，本书特色鲜明，深受广大读者
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PYTHON数据分析入门 [英]何塞·安平科（José Unpingco） 著 机械工业出版社 数据库 程序设计（新）
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《人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案》介绍了如何使用云服务，以较低的成本和较快的速度来开发与部署人工智能产品或服务。通过理论和详细的步骤讲解，书中介绍了数据分区、建模、数据推断和部署等主题，与此同时，还提供了丰富的Python范例代码，旨在帮助读者理解和掌握如何以更快的速度把想法变成上线的产品。 从内容上看，书中首先介绍当前AI生态系统的社会背景，然后进一步探索高层级的业务需求和最佳实践，最后还探讨了如何与干系人与敏捷团队展开合作。透过本书，读者可以探究数据管线的协同运作，探究机器学习和深度学习，同时掌握AutoML和AutoAI等人工神经网络的使用。本书包含AI应用开发、工业案例研究以及实用指南，可以帮助读者熟练应用NoLo UI。 《人工智能B2B落地实战：基于云和Python的商用解决方案》为云服务预算有限
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Python时间序列预测 [加]马可·佩塞罗( Python时间序列预测一站式参考，涵盖统计模型和机器学习模型，提供GitHub示例
借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： 为季节性效应和外部变量创建模型。 用多元预测模型来预测多元时间序列。 用于大规模数据集的深度学习。 自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
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Python深度学习：模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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