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Python工匠 案例、技巧与工程实践 朱雷 人民邮电出版社 9787115584045
适读人群 :本书适合以下人群阅读: 以Python为主要开发语言的工程师; 工作中需要写一些Python代码的工程师; 有其他语言编程经验、想学习如何写出地道Python代码的工程师; 任何爱好编程、喜欢Python语言的读者。 1.专业:基于GitHub人气开源文章“Python工匠”系列,基于Pytho3.8,广受读者喜爱。 2.稀缺:源自本土一线项目案例,融入互联网大厂工程实践经验。 3.专注:聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识点。 4.实用:14个项目案例,60多个编程技巧与建议,立等可用,提供源代码下载。
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中小学Python编程项目学习创意课堂(微课版) 梁祥,刘锋著,方其桂 编 9787302593713 清华大学出版社
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1.厘清概念,夯实技能 深入浅出揭示量化交易的本质和源起,手把手教你部署Python环境,跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。 2.立足A股,贴近实战 选择A股市场作为标的,囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等,在边学边练中摸索股票量化技巧。 3.步骤详细,模型与代码并重 统计概率理论快速入门,ATR技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与Python编码的融合。 4.大咖推荐,品质保证 书《基于Python的金融分析与风险防控》作者斯文博士作序推荐,《快乐机器学习》作者王圣元倾情推荐。
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适读人群 :Python的初学者和自学者 数据分析的初学者和自学者 欠缺编程经验的数据分析人员 内容全面 覆盖数据爬取、数据存取、数据访问、数据预处理和数据分析等 案例丰富 实战案例+ 案例源码,帮助读者快速掌握实操技能 知识拓展 网络爬虫+ 机器学习,帮助读者进一步提升专业技能
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让工作化繁为简:用Python实现视频剪辑与制作自动化 用Python 为新媒体精英减负,告别枯燥的操作,让视频剪辑快速如飞
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![Python编程自学手册史向东 ... [等] 编著其他电子工业出版社新华书店正版](images/model/guan/url_none.png)
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Python应用数值方法——解决工程和科学问题 一本为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的书。扫描封底二维码下载附录和参考文献。
我们正处在一个信息技术高速发展的时代,大数据与人工智能推动着传统技术的智能化变革,对科学和工程技术人员的理论素养与实践能力的要求越来越高。在此技术变革时代背景下,一名合格的技术人员在学术界和工程界立身的基础就是能够发现和分析问题,以及掌握解决问题的工程实践手段。 Python是目前能最大限度地满足这种需求的语言之一, 它具有易学易懂、胶水语言的灵活性及丰富的第三方支持库特性,是技术人员入门、进阶的利器,几乎可满足当前学术界和工程界各个领域的需求。但令人遗憾的是,目前市面上很少有书籍提供从发现和分析问题到工程实践的完整解决方案。本书可满足在校学生在理论和算法学习方面的需求,并提供详细的源代码:按照从相关概念定义、理论分析、算法实现再到源代码示例的逻辑撰写,介绍Python在数值计算中的应用。本书
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写给系统管理员的Python脚本编程指南 9787115523662 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)
1.从基础到编程,全面系统地介绍Python脚本在系统管理中的作用。 2.市场上少见的介绍将Python脚本应用于系统管理的图书。 3.本书附有配套资源,帮助读者学以致用,将所学应用到真实场景中。 随着时间的推移,Python不断发展并扩展了其与IT操作相关的功能。Python简单易学,但具有功能强大的库,可用于 编写脚本以解决实际问题并自动执行管理员的日常活动。本书的目的是通过完成一系列项目,帮助读者掌握在项目中使用Python脚本的方法。 本书首先介绍Python的安装,并讲解编程基础知识。然后,本书将侧重于解析整个开发过程,从配置到准备再到构建 不同的工具,包括IT管理员的日常活动(文本处理、正则表达式、文件存档和加密)、网络管理(套接字编程、电子邮 件处理、使用Tel/SSH远程控制设备以及SNMP/DHCP等协议)、创建图形用户界面、网站处理(Apache日志 文
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使用Python和JAX构建推荐系统 无论是希望客户在你的在线商店中找到最Z具吸引力的商品、获取丰富且有趣的视频,还是获取他们需要了解的新闻,推荐系统(RecSys)都能提供解决方案。
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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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