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这是一本系统讲解Python完整编程语法和实战开发应用的程序设计图书，基础知识的讲解全面详尽，实例丰富，大量的技巧提示与图文解析，和详细的代码注解，帮助读者快速领悟Python编程思想和掌握Python编程的核心知识，本书的实践篇分别从并发编程、IO编程、网络编程、数据库编程、图形界面、网络爬虫、Flask编程等不同应用领域的角度来讲解编程的开发应用，全面提升读者学习Python语言在不同领域的实战应用技能。 本书知识体系全面、系统而详尽， 它不仅可以作为读者学习Python编程开发的起步工具，而且可以作为编程开发过程中的查询手册。 本书配备288集（66小时）的视频讲解和600多个实例源码分析，赠送项目实战、PPT课件和源代码，提供QQ等多种答疑方式，读者可以对照源码边学边操作，轻松享受Python的编程大餐。
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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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适读人群 ：零起点的，对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 突然想要学点Python的上班族 想要从零开始学Python的所有人 本书特色 （1）内容全面。从python语言环境的安装到完整的编写一段程序，到最后独立地完成一个编程项目，有助于提升读者的编程思维和实践能力。 （2）通俗易懂。没有编程基础知识也能读懂的Python编程入门书，将Python知识点画给你看，帮你赶走对编程的畏难情绪。 读者对象 零起点的，对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 想要从零开始学Python的所有人 借着有趣的画风带你轻松走进Python的世界。Python 能图解吗？字符串就是一条街道？函数参数就是菜名？没有编
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本书适合入门学习Python3的读者，也适用于对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友！本书提倡理解为主，应用为王。本书前半部分讲解Python3的基础语法和高级特性，后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。本书着重培养读者对编程的兴趣，提高你编写代码的水平，以及锻炼读者的自学能力。最后，本书贯彻的核心理念是：实用、好玩，还有参与。
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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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Python 语言的应用领域，不仅包含应用程序、网站系统、科学计算等传统领域，还在人工智能和机器编程领域大放异彩，甚至拓展到日常办公和数据统计分析等非专业领域。作为编程行业的程序员，必须学习Python 才能跟上时代发展的潮流，增强自己的专业水平；作为其他专业的职员或学生，学习Python 也能为自己的工作或学业添加强大的技能，为数据和文档处理等提供强大的工具。本书适合对程序设计感兴趣，要想使用Python 语言进行编程的读者。特别是程序开发的初学者以及刚开始学习编程的学生，可以通过本书循序渐进地学习和掌握Python 的开发。本书同样适合精通其他编程语言但想要转到Python 开发平台的程序员，借助本书可以快速掌握Python 开发工具。即使不从事编程工作，但想要通过Python 这一工具来提高工作效率的读者，也能很快地接受本书的知识讲解方
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从零开始学Python数据分析与挖掘【正版】 【正版图书，电子发票】
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本书是一本突破传统数学学习模式的实践指南，它将抽象的线性代数理论与直观的Python编程相结合，让数学不再停留于公式，而是成为解决实际问题的强大工具。 ? 化抽象为具体：通过Python代码实现矩阵运算、空间变换、特征值分解等核心概念，用可视化手段（如动态图形、几何演示）揭示数学本质，告别 学完不会用 的困境。 ? 学习路径清晰：从向量空间基础到若尔当标准型等进阶内容，循序渐进，兼顾数学严谨性与编程实践性，适合不同基础的读者。 ? 面向未来技能：为AI、数据科学、工程仿真等领域夯实数学根基，尤其适合理工科学生和跨领域程序员突破数学瓶颈。 编程 数学 的创新学习法，让线性代数从晦涩难懂变为触手可及！ 无论是巩固基础，还是备战高阶应用，本书都将成为你不可或缺的智慧伙伴。
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PYTHON程序设计项目式教程 东南大学出版社 王万振主编 著 大学教材
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Python金融数据分析与数字化营销 从零开始掌握Python数据收集、处理和分析，突出Python语言如何应用于金融数据分析与数字化营销，帮助从业人员精准分析数据，成功进行投资决策和开展营销活动
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南，本书可帮助读者从零开始使用 Python，直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务，比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主需要的技能，可以在几个月内学会，相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡，成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销，强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化，从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析 资深专家20余年教学、科研、实践经验，1500余高校的10余万师生学习推荐，10大超值福利，零基础入门
（1）作者背景资深：作者是泰迪科技董事长，在大数据、数据挖掘、数据科学、人工智能领域有20余年数据挖掘教学、科研和项目实战经验。（2）以实战为导向：不似传统入门书“理论+实践”的风格，而是用11个综合案例为驱动，将数据挖掘的技术、流程、方法融入实战案例中。（3）源于经典赛事：本书11个案例精选自数据挖掘领域知名赛事“泰迪杯”，该赛事已举办10届，1500余所高校的10余万师生参赛。（4）配套资源丰富：本书提供建模平台、视频讲解、习题及答案、作者答疑、数据文件、程序代码、教学课件、模型服务、教学平台、就业推荐等10项超值服务。
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Python数据分析入门 [英]何塞·安平科 Python数据分析入门级宝典
本书系统性地总结了Python 在数据分析中的应用方法，围绕数据分析所需的编程技能进行了详细的讲解与实践指导。本书从基本编程出发，逐步深入到面向对象编程、使用模块、数组操作、数据处理以及可视化数据等关键领域，幵通过丰富的示例展示了如何将Python 的核心工具高效地应用于复杂的数据分析场景。本书注重实践与理论结合，帮助读者建立对数据分析任务的系统性理解。
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向，广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识，以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容： 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析，这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点： 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写，实战经验丰富。 2. 语言通
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有限元编程，也可以很简单 高效、易用、免费、开源 7行实现混合单元系统刚度矩阵组装 原创有限元分析框架 简易快速自定义单元、求解方案及子包（扩展到其他领域） 程序推导单元矩阵 源程序和例题程序文件免费提供 强大的第三方包支持 Numpy——快速矩阵运算 Scipy.sparse——快速稀疏矩阵运算 Matplotlib——绘制精美图表(前、后处理) Meshpy——实现高质量网格划分 扫描看视频讲解，让学习变得更容易
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作者20多年软件开发、大数据实战、企业应用经验积累，10万忠实粉丝读者群，与高校教师、企业精英合力打造Python编程的至高境界 算法编程！ 本书集算法之大全，包含传统典型算法、竞赛算法、大数据算法、人工智能算法、游戏算法；大量图解帮助理解算法思想精髓；83个精简案例分析、大量习题练习和QQ在线服务，助力攀登编程制高点，摘取编程殿堂里的算法皇冠。
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适读人群 ：开课吧Python小课学员 本书为开课吧小课专用教辅材料，在每一课开始的部分都加入了思维导图，每张思维导图都与当前章的教学内容对应，帮助学员掌握结构性知识，构建知识体系，回顾本章知识内容，充当教学笔记。同时扫描章节下方的，即可弹出本章练习题，在手机上书写代码。通过识别题干中的符号，来匹配手机端练习题。
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本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理过的特
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Python机器学习技术 专著 模型关系管理 9787121448430 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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本书是一本兼具专业性与入门性的人工智能书籍，通过结合Python 当前机器学习*流行、*受欢迎的编程语言，辅以大量有趣的生活例子，既能向非专业人员讲解机器学习算法的基本原理与应用，又能帮助专业学习者深入掌握相关算法、Python编程等。 1．结构编排注重算法间的内在逻辑，为读者提供较好阅读体验 本书从初学者的视角，在注重机器学习的主要原理与数学基础之上，以平实通俗的语言，带领读者了解基础的机器学习理论、Python实用技巧。在介绍机器学习算法时按照从回归问题到分类问题，从监督学习到无监督学习的顺序，内容编排注重算法间的内在逻辑，给读者较好地阅读体验。 2．内容深入浅出，以实例引导，方便读者快速入门 本书以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理、运算思维等等，基本做到了每个关键知识点的案
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