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Python自然语言处理 [英]伯德、[英]克 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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Python数据科学手册(第2版) 热销经典新升级,一书掌握主流数据分析与机器学习工具:NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn
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Python语言在Abaqus中的应用 曹金凤 机械工业出版社 9787111351559
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本书主要讲解了Python程序开发的基础知识,除了每一个章节都有相应的基础实训项目任务外,还设计了一个惯穿全书的增量式案例设计 实现简单的学生信息管理系统 实训项目。本书结合Python课程特点,融入党的二十大精神,充分发挥教材的铸魂育人的功能。为更好地方便教学,还提供了教学课件PPT、教学大纲、教学计划、微课视频、源代码,以及测试卷等资源供老师使用。
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什么是Python?为什么它很重要?为什么它越来越流行?你心中是不是也同样充满了疑惑,也许这本全面的指南将给你一个wan美的答案。在这个网络时代,计算机编程迅猛发展,几乎所有的高科技都要使用编程。学习这门语言,你会更清楚机器人的脑回路,对人工智能、自动驾驶等高新科技也会有更深入的理解。
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Python科学计算基础教程 以数据为基础 通过精彩案例展示Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用 剖析Python关于并行与大数据计算的方法
全面阐述Python科学计算基础内容 提供Python科学计算精彩案例 总结科学计算的任务、难点以及*实践经验 科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算 使用SymPy进行符号计算的概念和方法 使用matplotlib画图程序库做数据可视化 使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化 Python的并行和高性能计算方法 科学计算应用、库和工具的Python开发案例 方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算*实践
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Python程序设计 本书遵循“项目导向、任务驱动”以windows系统为平台,全面介绍了Python编程基础与技巧;案例中还介绍了基于Python的网络爬虫技术及其应用;配有电子课件、源代码和习题
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Flask是在Python用户中为流行的Web开发框架。本书从一个简单的Flask项目入手,由浅入深地探讨了一系列实战问题,包括如何使用SQLAlchemy和Jinja等工具进行Web开发 如何正确地设计扩展性强的Flask应用架构和搭建MVC环境 对于各种NoSQL数据库的特性,何时应该、何时不应该及如何使用它们 通过使用Flask扩展快速实现用户的身份系统、RESTfulAPI、NoSQL查询、后台管理等功能 如何创建自己的扩展 使用Celery编写异步任务,使用py.test进行单元测试等 *后介绍了如何部署上线,包括使用自己搭建的服务器或使用各种云服务,以及如何权衡和选择这些不同的解决方案。
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Python凭借其迅速和高效的特点虏获了程序员的芳心,Python编程语言的学习也应该具备迅速和高效的特点。而本书正是以这样一种方式,通过让读者自行编写程序来学习Python的基本概念,以及一些高级概念和编程新风格的简单介绍。 本书特色 简单易学 即使读者之前没有写过一行代码,也可以迅速写出真正的Python应用程序。 案例 本书每章都有新花样,其中包括游戏、Django Web开发、数据库等。 图文并茂 使用大量的卡通插图和平实的写作风格,来引导读者学习Python。 本书不需要读者具有任何Python编程经验,当然,如果读者有过其他编程语言的使用经验,那是不过。 读者可通过.manning./briggs/下载本书的源代码。
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Python大数据分析与挖掘(微课版) 本书中给出了各种跨学科的Python程序示例,难度适中,有助于读者循序渐进地掌握Python编程的核心技术和应用方法
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全面、深入剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术。 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用。 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景。 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法,以及欠拟合与过拟合解决方案。 深入解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现。 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术。 详解两个典型项目实战案例,带领读者动手实践,提高实际开发水平。 内容丰富:详解机器学习的基础知识和相关算法原理并进行实践,还对深度学习的基础知识进行讲解,帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐进:从机器学习的基本概念和环境搭建开始讲解,逐步深入其算法原理和模型构建等核心技术,最后进行项目实战,学习梯度非常平滑。 理论结合
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逐步深入到高级编程技巧,覆盖数据分析、网络爬虫、机器学习及自然语言处理等关键领域。提供两个综合案例:小说自然语言处理、微信好友数据分析和可视化。每个案例都提供详细的代码和数据文件,读者可以通过实践来学习和拓展这些项目案例。配套提供电子课件、微课视频、习题答案、教案、试卷、实验指导、源代码等十余种配套资源。
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