AI+Python自动化编程100例 100集操作视频 100段实例代码 100个案例文件 100道扩展练习题
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Python 3.7编程快速入门 基于Python 3.7，快速掌握大数据编程工具
Python因其具有丰富和强大的库，以及简单容易上手的特性，目前活跃在众多技术领域，包括人工智能、大数据分析处理、机器学习与深度学习、金融量化交易、网络开发、服务器编程、Web编程、运维自动化、物联网等领域。很多领域的新人都急切希望找到一本容易上手的Python入门书。本书就是一本针对零基础读者的Python入门书，书中所有的知识点都通过大小示例让读者反复练习，激发读者学习的兴趣，使其快速掌握Python编程技巧、获得生产力。
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Python程序设计教程 台湾大师林信良*作品 基于Python 3.5编写，涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。
本书是作者在Python教学中针对学生学习时遇到的概念、应用实战等问题的经验总结。基于Python 3.5编写，涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。从Python标准函数库的源码分析与探讨，了解标准函数库中各种语法的应用。涵盖abc、collection.abc、datetime、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess multiprocessing等标准函数库的实用模块。对于描述器、装饰器、meta类的实践等进阶主题进行详细探讨，并以标准函数库中@staticmethod、@abstractmethod等功能的模仿作为实际应用的对象。特以Lab图标标注了重点范例，以便掌握学习重点。
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基础知识-》核心技术-》典型案例-》综合练习-》项目案例 160个典型实例，2个项目案例，134个练习题 一级开发人员全程贴心讲解，上手毫不费力 DVD内含9小时多媒体教学视频，以及丰富赠品！ 相关图书推荐： 《21天学通C++（第4版）》 《21天学通C语言（第4版）》 《21天学通Java（第4版）》 《21天学通JavaScript（第4版）》 《21天学通Visual Basic（第4版）》 《21天学通Visual C++（第4版）》 《21天学通HTML5+CSS3》 《21天学通Python》
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Python青少年趣味编程100例(微课视频版) 爱编程的魏校长 著,爱编,程的魏校 中国水利水电出版社 9787522
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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项目任务驱动，实践案例丰富； 活页式教材，配套课程资源丰富； 融入职业素养教育，学习门槛低； Python语言编写，符合主流市场； 图解式教学，让高深的技术知识寓教于乐
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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适读人群 ：面向初学python的各类人员，包括刚刚接触编程的在校大学生。 《跟老齐学Python》试图以比较轻快的风格，向零基础的学习者介绍一门时下比较流行、并且用途比较广泛的编程语言——Python。特别强调了学习和使用Python的基本方法，学习一种高级语言，掌握其各种规则是必要的，但学会“自省”方法更重要，这也是本书所试图达到的“授人以鱼不如授人以渔”的目的。
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基于Python3.7.3，快速掌握Python编程技巧，以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者深入学习，400多个实例，详解Python语
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零基础PYTHON编程从入门到实战PYTHON教程自学全套PYTHON程序设计基础书籍程序员自学电脑计算机编程从入门到实
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Python编程三剑客第3版：Python编程从入门到实践第3版+快速上手第2版+极客项目编程（当当套装共3册）
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Python深度元学习算法 深度学习的发展的新方向 把脉元学习 追踪人工智能发展的前沿
立足于现有元学习、深度学习、机器学习技术，给出一套较为完备的深度元学习技术框架，同时加入了笔者所在课题组的一些最新研究成果，提出了一系列具有启发性的元学习算法和思考方向。 l行文力求浅显易懂、深入浅出，每章课后还配有相应的思考题，可以作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生理论教学，也可以作为学习深度元学习技术的参考书。
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本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy进行科学计算、使用Pandas处理数据、数据可视化、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。
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Python地球科学数据分析 毛里齐奥·彼得雷利（MaurizioPetrelli） 人民邮电出版社 978711560
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O'Reilly：Python学习手册（第4版） 鲁特兹 机械工业出版社 9787111326533
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Raerry Pi Python编程入门科学出版社9787030393265 软件工具程序设计蔚蓝书店 全新正版图书 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
《Raerry;Pi:Python编程入门》配有专门的在线资源，读者可免费下载书中所有例子的代码。《Raerry;Pi:Python编程入门》很好适合作为广大Raerry;Pi爱好者的入门书，也适合高等院校计算机及电子信息相关专业师生选读。;
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Python深度学习实战 (荷)英德拉·丹·巴克(Indra Den Bakker) 机械工业出版社【放心购买】 【正品保证，进入店铺更多优惠！】
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Python 数据科学指南人民邮电出版社9787115435101 软件工具程序设计指南
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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Python深度学习（第2版） 流行深度学习框架Keras之父执笔，涵盖Transformer架构等进展，文字生，简单方式解释复杂概念，不用一个数学公式，利用直觉自然入门深度学习
近年来，深度学习在自然语言处理、计*机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这*规模呈爆发式增长的领域，仍有许多 宝藏 等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络入门：分类与回归 - 计*机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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Python爬虫大数据采集与挖掘(第2版·微课视频版) 团购优惠，咨询在线客服
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Python程序开发(中级) 中慧云启科技集团有限公司 著 人民邮电出版社 9787115585394
1.1+X证书制度试点培训用书； 目前软件技术专业开始python程序设计基础这一门课程，此外人工智能、大数据分析其他专业也都需要本门课程的基础知识体系做支撑，且本书直接对应证书初级的python程序设计专业知识考察点。 2.丰富的案例和技术支持； 教材配套丰富的实操案例，简单易上手，切合企业开发实际技术要求。 3.附赠PPT、源代码、习题与答案等资源
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贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 官方正版 出版社直发
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ABAQUS原厂推荐 实例解决工程实际问题 微信+QQ群+SimWe论坛 提供强势技术支持
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Python地球科学数据分析：从描述性统计到机器学习 9787115602589 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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Python网络爬虫从入门到精通 200个应用示例+1个行业项目案例+136集Python零基础扫盲课，零基础入门+范例导学+项目实战，30天成为网络爬虫高手。
《Python网络爬虫从入门到精通》从零基础开始，提供了Python网络爬虫开发从入门到编程高手所必需的各类知识。无论有没有Python基础，通过本书你都能*终成为网络爬虫高手。 （1）主流技术，全面解析。本书涵盖网页抓取、App抓包、识别验证码、Scrapy爬虫框架，以及Scrapy_Redis分布式爬虫等技术，一本书教你掌握网络爬虫领域的主流核心技术。 （2）由浅入深，循序渐进。本书引领读者按照基础知识 核心技术 高级应用 项目实战循序渐进地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。200个应用示例 1个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，让读者在学习的过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握数据分析技能和应用技巧。 （5）在线解答，高效学
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适读人群 ：你已经了解Python语言的基础和面向对象编程吗？ 你想更进一步钻研、学习技术来让你的Python应用更具健壮性、可扩展性并更加高效吗？ 如果是这样的话，那么这本书就是为你量身打造的。 Python是使用广泛的动态编程语言之一。它支持一组丰富的库和框架，从而能够用来进行快速开发。但是，如此快速的开发通常会带来一些问题，容易导致代码整体质量、性能和扩展性的降低。本书将会教你如何处理这些问题，以及如何编写出更好的Python应用程序。 本书从简单命令行应用程序的基础知识入手，帮助读者不断提高技能，直到可以设计出高效的、高级的Python应用。本书使用轻松奇幻的学习主线，用具体解决方案来应对在复杂的Python开发中遇到的实际问题。读者从关注健壮性，以及程序代码的打包和发布开始，通过提高代码的可扩展性
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Python学习手册(第4版) 鲁特兹 (Mark Lutz) 李军 刘红伟 等 机械工业出版社【放心购买】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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PYThOn程序设计案例教程 9787308221948 浙江大学出版社
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本书采用理论与实例、边讲边练相结合的形式而编写，以Python自带的IDLE和Anaconda为主要学习工具，系统、全面地介绍了Python的基础知识与应用，内容主要包括Python语言概述，Python语言基础与算法，Python序列结构，程序控制结构，函数与模块，面向对象编程，Python标准库与第三方库，科学计算库Numpy、数据分析库Pandas和文件。 本书采用通俗易懂、图文并茂、循序渐进的方式进行知识的讲解，通过动手操作实例与习题练习，可以帮助初学者较好地理解和掌握Python知识。本书适合作为中学生 信息技术 课程的配套教材，也可作为Python入门学习指导用书。
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Python程序设计与数据分析(财经类) 团购优惠，咨询在线客服
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Python办公效率手册 将Python专业技巧与Office办公软件相结合，以实际工作案例为核心，讲解用Python处理复杂工作问题，提高工作效率，Python办公自动化教程书籍。
职场办公：讲解如何将专业Python编程方法和技巧应用于日常办公，有效提高工作效率； 注重实战：以实际工作案例为核心，分解任务，从日常办公场景和职场的实际需求出发； 内容丰富：内容涵盖用Python处理Word文档、Excel表格、PPT、图形图像及爬虫程序等； 通俗易懂：语言简洁，职场人士、大学生和科研人士可通过本书学习Python办公技巧；
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Python快乐编程——TensorFlow深度学习项目实战（“好程序员成长”丛书） 配套的教材PPT、源代码、教学视频、教学大纲、测试题、教学设计、项目(10多个项目)、案例(100个)等资源。
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Python机器学习开发实战 Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学！
1.详细讲解Python基础，针对机器学习重点有的放矢。 2.12个经典机器学习算法，由浅入深，有机结合。 3.每章都有相应的代码和案例，侧重实战开发。 4.大量的图片介绍，让算法不再枯燥难懂。 5.介绍现阶段*流行的深度学习框架，实现由机器学习到深度学习的转化。
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Python编程基础（视频讲解版） 从零开始，Python快速入门，Python编程从入门到实践一网打尽，简明易懂的高手速成秘籍，设置实用案例，提供配套视频
1. 老男孩在Python培训市场已经有多年经验，培训了几十批Python学员。 2. 编写经验丰富，编写的和老男孩一起学Python是华章的畅销系列产品。 3. 本书*的特点就是讲得非常细，每个知识点都零基础详细讲解，并列举大量案例。 4. 配套资源丰富，提供PPT、源代码、软件、教学大纲、教学视频。
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人工智能与Python程序设计（新编21世纪人工智能系列教材）
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Python数据分析实战 (意)法比奥·内利著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 PYTHON数据分析实战(第2版 第二版)
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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Python和PySpark数据分析 详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。源代码下载地址见书封底二维码。
《Python和PySpark数据分析》有 14 章和 3 个附录，详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。通过通俗易懂的示例，介绍了PySpark中的实用知识点和语法，使你能够轻松掌握PySpark的核心概念，并将其应用于实际工作中。在本书中，你将学习如何使用 PySpark 进行数据预处理、模型训练和评估等常见的数据科学任务。每个章节都以具体的示例和案例展示了 PySpark 在不同情景下的应用方法和技巧。通过实际操作，你将了解如何使用 PySpark 处理大规模数据集、构建复杂的数据处理流程以及应对常见的数据质量和性能挑战。
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初学Python这是一本有关Python开发的指南 n 涵盖近期发布的Pyttlon版本的核心功能特性，而不仅仅是语法 学习更多的高阶内容，如正则表达式、网络、多线程、图形用户界面、Web／CGl和Python扩展等 包括几个全新的章节，关于数据库、网络客户端、Java／Jytt30n和Microsoft Office等 展示数以百计的代码片段、交互实例和大量加强您的Python技能的实用练习 “对Wesley Chun《Python核心编程》第二版的漫长等待是值得的——它的深邃、它的全面，以及它实用的练习将会帮助读者学会并掌握杰出的Pythorl技能。” ——Alex Martelli，Pythoom a Nutshell一书作者和PythoCookbook一书编辑 “终于，一本杰出的融教材和参考书于一身的Python书籍诞生了。” ——Michael Baxter，Linux Journal 学习专业的Python风格、实践和好的编程习惯； 加强对Python对象、内存模型
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Python数据分析实战 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具 理解性能分
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