【正版】 智能家居设计:树莓派上的Python实现 贺雪晨,仝明磊,谢凯年,杨佳庆 清华大学出版社 9787302565
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图像处理与脉冲耦合神经网络:基于Python的实现 正版图书,下单速发,可开发票
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对照EXCEL,零基础学PYTHON数据分析 杨开振 人民邮电出版社 9787115607881
适读人群 ：本书适合没有Python基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。 .围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。 .对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 .知识点全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 .突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 .提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
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OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战 针对使用OpenCV和其他机器学习库开发高级实际应用程序的计算机视觉领域爱好者，以帮助他们掌握相应技能
《OpenCV 4.0 Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念，并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。 在本书的高级项目部分，你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪，以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。 学习完本书之后，你将获得实际编程经验，并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络等，这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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Python机器学习一本通 合了Python和机器学习两个热门领域，学习和掌握机器学习。
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Python大数据与机器学习实战 9787121384257 电子工业出版社
很系统：阐释数据工作的全貌，具有全局思维。 很实践：讲解十三个基础算法和七类统计学方法。 很快速：主次分明，在学习时间和难度两方面降低学习成本。 很前沿：实战章节引入近几年的前沿技术。 很典型：六大综合实例：决策、NLP、时间序列、图像处理等。 很易懂：语言风格通俗易懂，包含大量举例和相关基础概念。
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Python 预测之美：数据分析与算法实战 9787121390418 电子工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
适读人群 ：1、对预测专题感兴趣的朋友 2、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能方向的从业者 3、大学相关专业的老师和学生 预测基础：预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价 预测算法：多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法 预测案例：短期日负荷曲线预测、股票价格预测
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Python面向对象编程指南【正版图书，达额减，电子发票】 正版
本书致力于深入讲解Python语言的高级特性，通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法，本书都提供了详细示例，并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分：用特殊方法实现Python风格的类；持久化和序列化；测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为：初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值，以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富，通过诸多实际的例子对Python中面向对
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如果你刚刚接触Python编程，而且正在寻找一本实用的教程，那么这本书为你量身打造。通过阅读本书，你不仅会学到很多实用的Python编程知识，还将懂得如何在实际工作中运用这些知识。本书各个章节都配有大量能够帮助你理解相关知识的范例。书中的每一个章节都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点。每一章后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让你试试身手。学完这本书之后，你就能熟练地运用Python了。不仅如此，你还可以把本书中学到的基本编程知识运用到其他的编程语言上去。在学习Python编程的过程中，你将创建出许多简单的小游戏。通过本书，你将会学到：字符串的构建、切片和索引；定义函数；读写文本文件；创建并操作sprite；面向对象编程；创建GUI；处理声音和音乐，创建动画。本书的网站上都有些什么？Python 3.1.1的Windows安
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本书针对每种模式识别算法，分为理论基础和实例操作两部分进行介绍。读者掌握基础理论后，通过实例可以了解算法的实现思路和方法；进一步掌握核心代码编写，就可以很快掌握模式识别技术。 书中涵盖人工智能与模式识别，涵盖模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设 计、粒子群算法聚类设计。
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本书紧贴计算机领域，从程序员的需求出发，精心挑选了程序员真正用得上的数学知识，通过生动的案例来解读知识中的难点，使程序员更容易对实际问题进行数学建模，进而构建出更优化的算法和代码。本书共分为三大模块：“基础思想”篇梳理编程中常用的数学概念和思想，既由浅入深地精讲数据结构与数学中基础、核心的数学知识，又阐明数学对编程和算法的真正意义；“概率统计”篇以概率统计中核心的贝叶斯公式为基点，向上讲解随机变量、概率分布等基础概念，向下讲解朴素贝叶斯，并分析其在生活和编程中的实际应用，使读者真正理解概率统计的本质，跨越概念和应用之间的鸿沟；“线性代数”篇从线性代数中的核心概念向量、矩阵、线性方程入手，逐步深入分析这些概念是如何与计算机融会贯通以解决实际问题的。除了理论知识的阐述，本书还通
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适读人群 ：本书适合有编程经验的读者阅读，也可用作高等院校计算机相关专业的教学用书或培训机构的参考用书。 本书先概述了Python语言的基础编程特征，引出了一些具有Python特色的概念和问题，然后着重介绍反映了Python语言特点的各种特征以及相关编程和应用技术，以期让读者了解如何使用Python语言针对实际问题进行程序开发，进而提高程序的模块化、可读性和易维护性。本书还给出了多个应用实例供读者练习实践，使其能够巩固所学知识，提高正确运用Python程序结构和技术的能力。 本书包括以下主要内容： Python语言的基本编程特征、Python的数据功能和重要性质。 开发复杂和大型程序有关的问题，以及相关的Python特征和应用技术。 程序的功能分解、信息局部化、模块化。 Python中面向对象机制的相关
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适读人群 ：程序员 大专院校的师生和培训学校 1．内容丰富，范例众多 本书的范例几乎覆盖了主流的Python应用领域，通过讲解众多的实例，帮助读者有效地学习和使用Python的强大功能，并逐步步入Python开发高手之列。 2．贴心提示和注意事项提醒 本书根据需要安排了“注意”等小板块，帮助读者理解相关知识点及概念，更快地掌握Python的应用技巧。 3．通过提供答疑服务 读者阅读本书时，无论遇到任何问题，都可以通过群随时与笔者互动。
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