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Python全栈数据工程师养成攻略:视频讲解版 张宏伦编著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）
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编程猫：零基础趣味学Python 一看就停不下来的趣味编程书！爆笑诙谐漫画，图解编程基本术语，让孩子一次学会Python语法、程序设计！
爆笑漫画图解编程术语，枯燥的Python编程原来可以学得这样有趣！如果你从未接触Python，担心Python术语太催眠，我建议你学习本书，这是一本对 萌新小白 超级友好的入门书。讲解浅显易懂，巧设习题，寓教于乐，让孩子一次学会Python语法和程序设计。同时，本书采用绿色印刷标准印制，选用环保型纸张和油墨，全方位保护孩子的健康，家长可以放心购买。
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Python编程：从入门到实践 [美]埃里克·马瑟斯（Eric Matthes） 著；袁国忠 译 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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正版书籍 OpenCV3计算机视觉 Python语言实现（原书第2版） [爱尔兰] 乔·米尼奇诺(Joe Minichi 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
目 录 Contents 译者序 前言 作者简介 审校者简介 译者简介 章 安装OpenCV1 1.1 选择和使用合适的安装工具2 1.1.1 在Windows上安装2 1.1.2 在OS X系统中安装6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装11 1.1.4 在其他类Unix系统中安装12 1.2 安装Contrib模块13 1.3 运行示例13 1.4 查找文档、帮助及更新14 1.5 总结15 第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面16 2.1 基本I/O脚本 16 2.1.1 读/写图像文件16 2.1.2 图像与原始字节之间的转换19 2.1.3 使用numpy.array访问图像数据20 2.1.4 视频文件的读/写22 2.1.5 捕获摄像头的帧23 2.1.6 在窗口显示图像24 2.1.7 在窗口显示摄像头帧25 2.2 Cameo项目（人脸跟踪和图像处理）26 2.3 Cameo—面向对象的设计27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘32 2.3.3 cameo.Cameo的强大实现33 2.4 总结34 第3章 使用OpenCV 3处
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正版书籍 #图解算法——使用Python 吴灿铭,胡昭民 著 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
如今“程序设计”已经是越来越普及的课程，让人人拥有程序设计的能力已是各个学校信息技术课程的重点。算法是计算机科学专业重要的基础课程，也是有志从事信息技术领域的专业人员必须学习的一门基础理论课程。为了帮助更多人能够比较轻松地了解各种算法的重点，全书采用丰富的图例来阐述算法的基本概念，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等，并应用不同算法延伸出重要数据结构，例如数组、链表、堆栈、队列、树形结构、图形、排序、查找、哈希表等。本书使用Python语言编程实现算法，是一本简单有趣的算法入门书。
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《像计算机科学家一样思考Python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。《像计算机科学家一样思考Python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习的来引导读者渐入佳境。作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习的变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。每一章都配有术语表和
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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习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书，你将学会：■ 揭示数据科学算法的完整范畴；■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；■ 进一步有效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；■ 熟悉优选的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色：■ 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
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本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写，囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想，并且结合了众多实际的金融数据，严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下，邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译，将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析，引导读者编写高效的Python程序，构建实际的Python应用，实现金融数据的高效分析。在理论和实践中，把握量化交易的核心思想，将金融模型运用得得心应手。
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