Python Qt GUI与数据可视化编程 PyQt5教程书籍 pyqt5快速开发实例教程 Python Qt5 GUI快速编程 示例丰富的Python GUI编程和数据可视化编程的实用指南
PyQt5是Qt 5 C 类库的Python绑定，使用PyQt5可以在Python 中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法，还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法，特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。 本书包含大量完整示例程序，使学习过程具有可跟随性和可操作性，适合具有Python编程基础，需要使用Python设计GUI应用程序，或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。 本书主要内容包括： ● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用； ● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用； ● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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PyTorch深度学习 使用PyTorch开发神经网络的实用指南 深度学习框架PyTorch入门教程 涵盖机器学习 神经网络 计算机视觉应用等知识 提供本书彩图和源代码下载
深度学习为世界上的智能系统（比如Google Voice、Siri和Alexa）提供了动力。随着硬件（如GPU）和软件框架（如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK）的进步以及大数据的可用性，人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块，还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先进的深度学习架构的概念（比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq）进行了阐述，但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知识、使用PyTorch训练模型的方法，以及用来生成文本和图像的复杂神经网络（如生成网络），也
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本书是《组合数学（第4版）》的修订版。全书共分7章，分别是排列与组合、递推关系与母函数、容斥原理与鸽巢原理、Burnside引理与P lya定理、区组设计、编码简介和组合算法简介.丰富的实例及理论和实际相结合是本书一大特点，有利于对问题的深入理解. 本书适合用作计算机相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为数学专业师生的教学参考书。本书自出版以来，已经多次再版和重印，累计发行近10万册，深受广大师生和读者欢迎，数百所高校选用本书作为专业课教材，普遍反映该教材特色突出，教学效果很好。
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Python从入门到实践案例教程 基于R2020版本，系统论述MATLAB/Simulink编程、建模与仿真！ 1000分钟微课视频新形态教材！
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Abaqus GUI程序开发指南 Python语言 Abaqus GUI程序开发实用教程，全彩印刷，提供配套程序源代码及CAE模型供读者下载学习使用
内容涉及Python语言的基本语法、常用内核脚本、Abaqus控件使用、插件开发到自定义应用平台开发等多个方面专注于Abaqus GUI程序开发，详细介绍了20多种GUI控件的使用，可满足各类复杂GUI程序的开发需求全彩印刷，书中所有代码均按照免费软件Notepad++中Python语言格式进行语法着色，方便读者阅读人民邮电出版社异步社区提供本书配套程序源代码及CAE模型供读者下载学习使用。
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Python数据整理 一本实用的Python数据整理入门教程，全面阐释数据整理和提炼过程背后的所有核心思想，提供大量的练习和实例
为了使数据有用且有意义，必须对其进行整理和提炼。本书将向你揭示这些过程背后的核心思想，并让你掌握该领域中流行的工具和技术的相关知识。 本书以Python为基础，重点关注数据结构，然后深入到数据整理的基本工具，如Numpy和pandas库。你将深入了解为什么应该远离基于其他语言实现的传统数据清理方式，而利用Python中特定的预建例程。 Python提示和技巧的组合将演示如何使用相同的Python后端从各种数据源（包括互联网、大型数据库和Excel财务表）提取和转换数据。为了帮你应对更具挑战性的场景，本书将向你介绍如何处理缺失数据或错误数据，并根据下游分析工具要求重新格式化数据。本书将通过现实世界的例子和数据集进一步帮助你掌握相关概念。 通过本书的学习，你将有信心对各种不同的数据源进行高效的提取、清理、转换并格式化数据。 通过阅读本
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数据科学中的实用统计学（第2版） 数据科学教程，同时提供Python和R代码，细致讲解数据科学中的核心统计学概念，含丰富代码示例，数据科学从业人员、数据分析面试参考书籍。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的入门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深入的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是开启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
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Python物理学高效计算 以Python代码为例将Python应用于物理领域的实践指南 Python编程入门教程 含正则表达式 数据可视化 数据存储 流程构建 调试控制代码等实用知识
许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。本书分为4个部分。起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件*、所有权和版权
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1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融入各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 进行词语的语义嵌入以对实体进行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模
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