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Python网络爬虫技术与实战 涵盖网络爬虫的核心概念、算法和技术实现，内容系统，案例丰富
作者多年从事网络爬虫领域的教学及研究工作，有着丰富的实践经验。 面向初学者全面介绍Python网络爬虫的实战宝典，涵盖网络爬虫的核心概念、算法和技术实现，内容系统，案例丰富。
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Python数据爬取技术与实战手册 Python数据爬取技术与实战手册（38个经典示例+10个综合实例融入书中，快速帮助读者建立起数据抓取及分析的思维；全书源代码倾情相送）
作为Python网络数据采集的入门书籍，力求囊括以数据采集为中心的各方面知识与经验技巧，以期帮助读者快速上手，实现自己的网络爬虫项目。
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Python量化交易：策略、技巧与实战 着眼于量化交易策略，深层次剖析实战应用案例，普通投资者也能玩转量化投资
实用性：本书首先着眼于量化实战应用，然后探讨深层次的技巧问题。 详尽的例子：本书每一章都附有大量的例子，通过这些例子介绍知识点。每个例子都是作者精心选择的，投资者反复练习，举一反三，就可以真正掌握操盘技巧，从而学以致用。 全面性：本书包含了量化交易的所有知识，分别是基础知识、量化交易平台、量化交易开发语言Python、量化策略的常用库、常用函数与对象、获取数据函数、基本面选股、技术指标函数、回测、机器算法运用技巧、因子分析运用技巧、实战案例。 在内容表现上形象生动，图文并茂：为了能够让投资者在学习知识的同时，不过于死板，在内容表现上，本书采用了大量的图表、图形，以使整书的风格显得生动、形象。
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提供10小时配套教学视频，帮助读者更加高效、直观地学习； 将Python基础知识和科学计算相结合，让零基础读者快速入门； 精心挑选大量的典型实例，带领读者从实践中学习Python科学计算； 穿插大量的延伸阅读内容，让读者更加全面和深入地掌握相关知识点； 每章都提供多个配套练习题，帮助读者巩固和提高所学知识； 每章都有 老裴的科学世界 专栏，帮助读者拓宽视野，提高解决实际问题的能力； 提供教学PPT，方便读者学习和相关老师教学使用。 配书资源： 10小时教学视频 实例源代码 教学PPT
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PyQt5快速开发与实战 本书旨在帮助读者以*短的时间掌握PyQt 5的基础知识并能够实战应用，希望本书对有Python程序开发需求的读者有帮助
《PyQt5快速开发与实战》是介绍PyQt 5理论与实战的前沿书籍，即系统化地介绍Qt的基础知识，又兼顾Python的各种强大模块，同时包含丰富的项目实战。旨在帮助读者快速掌握PyQt 5的应用知识，是Python程序开发的利器
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人工智能+机器人入门与实战 用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人 创客教育书籍，用Pyhton编程和机器人实战体验人工智能概念
本书介绍在树莓派硬件上使用Python语言，借助OpenCV库编程，来实现具有机器视觉功能（识别和抓取特定颜色物体、识别人脸、识别特定人脸、进行面部跟踪）的智能机器人。
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自然语言处理实战 利用Python理解 分析和生成文本 NLP入门人工智能深度学习 神经网络理论与实战NLPA程序设计入
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Python与量化投资：从基础到实战 量化投资名师王小川主编、提供Python零基础入门及量化策略建模参考及实现、提供大型回测平台、代码直接实盘、可在线交流
量化投资界名师王小川撰写 Python基础与量化投资策略双管齐下 为不懂Phthon语言的读者提供零基础入门 为有Python基础的读者提供量化策略建模参考，为本书重点 提供大型回测平台及本书代码 可将本书代码直接实盘应用，进行投资
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Python+Superset：商业智能数据分析与实战 快速掌握无代码可视化构建器和前沿技术，轻松实现大数据商业智能
商业智能是一种处理企业现有数据，将其转化成知识和结论，辅助管理者做出决策的技术，它在商业决策领域发挥着越来越重要的作用。商业智能可视化技术已经被应用于各类商业领域，它可以帮助管理者更加清晰、直观地理解数据，以便做出关键决策。本书立足于为企业建立一套开源免费的商业智能数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。
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Odoo快速入门与实战：Python开发ERP指南 结合作者在ERP领域的丰富经验，系统深入讲解Odoo开发；实践性强，涵盖从入门到实战技巧的全部知识点。
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Python科学与工程数据分析实战 以Python为平台，以科学和工程实际应用为背景，通过“概述+算法+经典应用”的形式，介绍Python数据分析的相关知识和应用，提供源代码和教学课件
以Python 3.10.7为平台，以科学和工程实际应用为背景，通过 概述 算法 经典应用 的形式，深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识和应用，提供源代码和教学课件。 具有以下特色： 1.理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 2.提炼数百个典型实例，源于作者实际工作； 3.提供程序源代码，可快速进阶到实用阶段； 4.由浅入深，理论结合实际，案例丰富实用； 5.取材科学、结构严谨，介绍智能算法创新成果
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Python广告数据挖掘与分析实战 广告行业数据分析和AI技术专家撰写，系统讲解广告数据挖掘模型、算法、方法，提供大量案例和代
（1）两位作者是资深的数据分析与挖掘技术专家、AI技术专家，在广告和金融行业有深厚的积累。 （2）横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合，循序渐进，系统且全面。 （3）技术维度，系统讲解广告数据挖掘的模型、算法和方法，实现精准营销。 （4）业务维度，为广告业务中的具体问题提供解决方案，包含大量案例和代码。
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Python爬虫 数据分析与可视化：工具详解与案例实战 Python爬虫、数据分析与可视化
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Python 3 数据分析与机器学习实战 一本真正全景式讲透Python 3理论、技术与项目实战的图书。29个大型真实项目案例，94节同步微视频讲解，30小时Python 3语法教学视频
（1） 全新：本书理论、技术与案例基于全新的Python 3.X。 （2） 实战：跳脱纯理论讲述，案例贯穿全书，包括等人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫等项目实战。 （3） 丰富：大量的教学资源：29个大型真实项目案例，94节同步微视频讲解，30小时Python 3语法教学视频。
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华尔街先生斯文博士作品全两册，金融大数据分析和金融风控的参考书，Python金融分析和风险管理的实用指南以及配套案例集，用Python驾驭金融实务，成就金融科技达人。 《基于Python的金融分析与风险管理》 金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的 职场老手 ，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，引领金融科技新时代。 2.源于实践，完美整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，提供244个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场
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Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案
本书针对所提出的问题提供技术解决方案，并提供对这些解决方案的详细解释。此外，还讨论了使用TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行开源框架针对实际问题解决方案相应的优缺点。本书也介绍了人工神经网络基本概念及其相关技术，包括经典的网络拓扑等。本书主要目的是为Python程序员提供较为详细的实战方案，以便将深度学习应用于常见和不常见实际问题场景。本书包括14章：（1） 编程环境、GPU 计算、云解决方案和深度学习框架；（2）前馈神经网络；（3）卷积神经网络；（4）递归神经网络；（5）强化学习；（6）生成对抗网络；（7）计算机视觉；（8）自然语言处理；（9）语音识别和视频分析；（10）时间序列和结构化数据；（11）游戏智能体和机器人；（12）超参数选择、调优和神经网络学习；（13）网络内部构造；（14）预训练模型。本书的主要特点：1）
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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战 Python数据分析数据挖掘与机器学习深度学习基础入门实战教程 人气Python视频课程讲师多年经验汇总 30万学员共同的选择
网易云课堂、51CTO、CSDN人气培训讲师迪哥唐宇迪老师多年实战经验汇总 30万学员共同的选择 面向零基础，沉浸式学习体验，打通从算法原理、数学推导到实例操作的疑难点，快速入门人工智能领域。 1. 通俗易懂，快速入门 对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。 2. Python主导，实用高效 使用数据领域主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。 3. 案例为师，实战护航 基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战 浅显易懂的原理介绍加上Step by Step 实机操作、范例程序详细解说,实现降低机器学习与大数据技术的学习门槛
1.Hadoop集群安装与分散式运算和存储介绍通过实机操作，学会如何安装Virtual Box、Ubuntu Linux、Hadoop单机与多台机器集群安装，并学会使用HDFS分散式存储与MapReduce分散式运算。2.Python Spark 2.0安装通过实机操作，学会安装Spark 2.0，并在本机与多台机器集群执行Python Spark应用程序。同时介绍如何在iPython Notebook互动界面执行Python Spark指令。安装eclipse整合开发界面，开发Python Spark应用程序，大幅提升程序开发生产力。3.Python Spark SQL、DataFrame数据统计与数据可视化Spark SQL 即使非程序设计人员，只需要懂得SQL语法，就可以使用。DataFrame API 可使用类SQL的方法，如select()、groupby()、count()，很容易进行统计，大幅降低大数据分析的学习门槛。Spark DataFrame可转换为Pandas DataFrame，运用Python丰富的数据可视化组件（例如matplotlib）进行数据可视化。4.Python Spark MLlib机器学习以大数据分析实际
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写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播 chatgpt聊天机器人 图神经网络与深度学习 机器学习实战
这是一本专门写给深度学习新手的入门书，用简短的Python代码，结合大量的简单清晰图示和公式推导过程，引领初学者从零开始进行深度学习，通过实践彻底掌握深度学习中的神经网络和反向传播算法，是从现在开始想要学习与AI相关技术的学生和工程师的理想选择! 1、从零基础开始的深度学习，语言通俗易懂，内容循序渐进，初学者可以更容易入门。 2、在不使用TensorFlow和Pytorch等框架的情况下，仅通过*简单的Python语言介绍深度学习的基础知识和实用编程方法，使初学者更容易理解深度学习技术的本质。 3、简单易读的代码实践、大量清晰的图形图示、详细的公式推导，让读者更容易理解知识点。 4、与Jupyter Notebook兼容的交互式编程环境，双色精美印刷的直观体验，使学习过程更轻松。
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Python实战速成手册 数据分析+机器学习+深度学习 python入门自学基础教程，python数据挖掘分析与可视化，py编程入门，深度学习机器学习，内容丰富，实例教学，实战型参考书籍！
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Python实战指南——手把手教你掌握300个精彩案例 Python编程者的实战演练全书！手把手教你Python编程入门，精彩案例助你二次开发！五位知名专家联袂推荐！提供源程序
Python语言语法简单、功能库完善、开发周期短，并且具备强大的语言整合能力。其主要应用领域涵盖人工智能开发、数据挖掘、嵌入式开发、Web开发与后端服务开发，拥有健全的语言生态和广泛的应用场景 这是大量程序员从其他编程语言转向Python的主要原因，也是广大高校计算机类与电子信息类专业将Python作为程序设计基础课程的原因。为满足这种蓬勃兴起的学习需求，我们邀请周家安先生编写了此书。本书提供了300个精心设计的实例，以实战的方式帮助读者掌握Python的基本语法、功能与应用。本书实例全面呈现了读者关心的12个Python核心技术： ? 字符串处理 ? 模块与包 ? 代码流程控制 ? 函数式编程 ? 常用的数学函数 ? 名称空间与动态属性 ? 常见的数据结构 ? 类与对象 ? 异步编程 ? 网络与通信 ? 文件与输入/输出 ? Tk与用户界面开发
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Jupyter入门与实战 零起点的Jupyter及Python学习之路；数据分析师的Jupyter完全手册。
降低学习门槛，轻松上手Python 借助Jupyter工具，开启数据科学之旅 示例 代码 操作步骤，一学就会，让你拥有成就感和获得感 Jupyter从入门到精通，非计算机专业的文科生也能轻松阅读
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Jupyter Notebook数据分析入门与实战 Python学习利器，Jupyter Notebook入门详解，掌握如何使用Jupyter Notebook 进行数据分析与数据可视化实战
1.轻松入门 详细介绍Jupyter Notebook 基础操作，手把手教你学会使用Jupyter Notebook。 2.进阶技能 使用pandas 进行数据分析，掌握Python数据分析核心技能。 3.精彩实战 使用Matplotlib 和Bokeh 绘制多种图形，轻松实现数据可视化。
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Python机器学习——数据分析与评分卡建模（微课版） Python从零基础入门到案例实战演练，配有270分钟高清视频讲解和丰富教学资源。
本书从零基础入门，注重实战，内含10个学习实例，3个完整的项目案例，详细讲解了Python的环境搭建、基本语法结构、趣味应用、分析与建模以及完整的项目案例。全书采用视频教学，全程语音讲解的方式，配有270分钟高品质配套教学视频；教学资源丰富，提供教学课件、源代码、数据集。本书适用于互联网金融行业或银行业中的风控人员及学者；金融行业中的数据分析师及学者；正在学习Python机器学习方面的人员。
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Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别 帮助读者深入了解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法，多种库的应用和实时用例的机器学习实现。
阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入?解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。本书首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现本书中算法的Python概念。然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着转而介绍计算机视觉库OpenCV，你将?解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。*后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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