
在金融领域,如何让科技更好的服务于金融,让金融业变得更安全、高效,一直是我国金融业界在研究、探讨和实践的话题。本书就是基于当前火热的人工智能技术服务于金融领域的一次前沿尝试,里面不仅探讨了金融领域从业人员关心的基础知识,还说明了如何利用人工智能技术识别金融欺诈、客户信息的识别、金融安全和金融时间序列,以及金融舆情分析等内容,不失为该行业不可多得的一本书。 本书是作者基于正在研究的 金融科技 课题,全力整合的一本专著。该研究课题已经获得中央高校基本科研业务费专项资金、第五批中央财经大学科研创新团队支持计划、*人文社会科学重点研究基地重大项目(编号:16JJD790060)等资助。
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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,金融科技新时代。 2.源于实践,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,44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、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控,深度剖析各类金融产品的风险,讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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大数据分析方法及应用——基于Python实现 殷丽凤 王斐 大数据分析方法及应用 Python
1.系统全面,涵盖大数据分析的全流程及关键技术。2.注重实践,结合Python工具进行介绍,配备丰富的实践案例。3.配套资源丰富,配有电子课件、习题答案、教学大纲、教学日历、源代码、实验数据。
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好好学Python:从零基础到项目实战 基于Python 3.9版本,辅之以丰富的动手实践、练习题与热点项目实战,帮你求职入行
如果你从未接触过编程,或想入手学习Python编程,我强烈推荐你看这本书,因为这是一本完全可以让你看懂并学会的编程书,同时还可以让你得到意外的收获。我认为这本书的主要特色和优点有如下几个: 1. 场景化教学,看得懂,学得会 这是一本面向初学者的Python编程书,为使读者能够看懂、学会,编者使用了通俗易懂的语言和丰富的代码示例,并借助生活场景进行教学,一些看起来复杂的问题也尽可能以简单的形式展现出来,多了些生动,少了些枯燥,不仅学习起来轻松愉快,而且能够充分感受到Python的魅力。 2. 想读者所想,贴心的内容设计,真正解决学习中的困惑 学编程唯动手练习才能见到成效,本书在内容设计上特别重视讲练结合,注重实践,不仅精心设计了大量示例代码,还在各章穿插了项目演练 牛刀小试,以培养读者的程序设计能力。自学编程往往
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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
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。 最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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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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当前,在医学影像处理中,越来越经常在Python环境中使用VTK工具包来实现,例如医学图像建模、医学数据的分析和显示等。由于目前市面上VTK的应用最多的是基于C 和Tcl环境,所以几乎没有系统性介绍Python环境VTK的书籍。很多示例代码并没有Python 版本,也很难通过简单的代码转换获得Python版本。这为相关的开发工作带来了巨大的不便。如果有一本系统性介绍Python环境VTK的书,将大大节省科研、技术人员的时间和精力。 那么为什么不在C 下使用VTK呢?C 是一门比较偏向底层的编译型语言,对于非计算机专业的人来说,使用C 进行开发较为繁琐,并且门槛较高,需要掌握大量前置知识。而使用Python则不然,环境配置和代码的运行都非常简单,即便是未接触过代码的新手也能很快上手。并且使用Python可以安装大量的库,可以快速进行数据的处理、运算和显示,所以许多科
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算法不难:图解+Python实现 9787302675099 清华大学出版社
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掌握Python面向对象编程的精髓 构建强大的实际应用程序
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python核心编程:从入门到实践:学与练 [印]米努·科利 著;余靖 译;江红;余青松 北京理工大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
当读者决定学习程序设计语言时, 选择正确的方式开始学习至关重要。第一步非常重要, 因为第一步决定了读者对程序设计主题的掌握程度。本书关注python程序设计基础的细节, 并已尽力涵 盖了程序设计主题的每一个细节, 这样读者就不会有任何未决的疑问。python是一种非常简单的程序设计语言, 建议读者系统地学习。正确的学习方法是成功的关键。了解程序设计语言的主要特性和基本概念非常重要。本书涵盖了有关python程序设计中几乎所有的基本概念, 相信每一位读者 (无论学生还是职业人士) 都会从本书提供的信息中受益匪浅。本书采用通俗易懂的语言进行编写。 因此, 即使是初学者也能轻松地理解程序设计的概念。 本书不仅提供了许多示例代码供读者练习,还提供了一个详细的题库,为读者参加各种考试或者面试做准备。
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Python开发人员入门自然语言处理 现代自然语言处理领域从业者的实用参考指南 小米AI实验室NLP团队献译 1.本书是构建能够阅读和解释人类语言的机器的实用指南; 2.读者可以使用现有的Python 包来捕获文本的含义并相应地做出响应; 3.本书扩展了传统的自然语言处理方法,包括*经网络、现代深度学**法和生成技术,用于解决真实世界的问题,如提取日期和*称、合成文本和回答无固定格式的问题; 4.提供源代码。 深度学*领域的*进展使各类应用能够极其精准地理解文本和语音。其结果是,聊天机器人能够模仿真人筛选出与职位高度匹配的简历,完成卓越的预测性搜*,自动生成文档摘要 所有这些都能够以很低的成本实现。新技术的发展连同Keras 和TensorFlow之类的易用工具的出现,使专业品质的自然语言处理(NLP)比以往任何时候都更容易实现。 本书主要内
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数据可视化Python编程实践 数据可视化技术,Python编程数据可视化,通过各种图表及实例代码展示了这些数据的可视化方法
1.侧重讲解实际应用,激发读者学习兴趣。 2.基于代码讲解技术,助力培养实战技能。 3.配套立体化教辅资源,全方位服务教师教学。 4.本书作者多年深耕软件技术,具有丰富的开发经验,且文笔较好,表述简练准确。
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《案例学Python(基础篇)》通过典型案例详细介绍了Python的面向对象、文件操作、标准库函数、异常处理,多线程开发等基础内容,以及网络开发、Tkinter图形化界面开发、数据库开发、Flask Web开发、Django Web开发,数据可视化等应用。此外,还重点讲解了2个项目开发案例,帮助读者初步掌握Python开发基础。 《案例学Python(进阶篇)》通过典型的项目案例详细讲解了Python在实践中的具体用法,案例涵盖了Python语言应用的大部分领域,主要包括游戏开发、Web网站开发、数据可视化开发、网络爬虫开发、GUI桌面开发、多媒体开发、办公自动化开发、图像视觉开发、机器学习开发、深度学习开发等。
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本书是一本主要以实战为目的书籍,书中有丰富的典型案例。这些典型案例贴近工作、学习、生活,应用性强。本书将语法知识和编程思路融入大量的典型案例,带领读者学会Python,并将Python应用于解决实际问题,从而提高能力。建议没有Python基础的读者先阅读《编程改变生活 用Python提升你的能力(基础篇 微课视频版)》。
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用Python写网络爬虫[澳]理查德·劳森(Richard Lawson) 著;李斌 译人民邮电出版社978711543 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《用Python写网络爬虫》讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序,内容包括网络爬虫简介,从页面中抓取数据的三种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取,如何抓取动态页面中的内容,与表单进行交互,处理页面中的验证码问题,以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取,使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取,旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。 《用Python写网络爬虫》适合有一定Python编程经验,而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。
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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战 李梓昕 编著;李宇春 化学工业出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度,以案例结构化的方法,在能源化学、能源环境应用工程的基础上,重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨,例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章,分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物,由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用,并且展示使用Python做测试驱动开发(TDD)的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试,然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说,你将学会应用TDD理念,写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中,你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识,以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能,本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书,你将: 深入分析TDD流程,包括“单元测试/编写代码”循环和重构; 使用单元测试检查类和函数,使用功能测试检查浏览器中的用户交互; 学习何时以及如何使用模拟对象,以及隔离测试和整合测试的优缺点; 在过渡服务器中测试和自动部署; 测试网站中集成的第三方插件; 使用持续集成环境自动运
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在AI技术重塑软件开发格局的今天,《ChatGPT辅助Web开发 AI辅助Django框架下的Python Web项目设计、前端、后端、接口、测试》以前瞻性视角与实战化内容,为开发者提供了一套 AI 全栈开发 的完整解决方案。本书突破传统技术书的局限,创新性地将ChatGPT深度融入Django开发全流程,从需求分析、数据库设计到前后端代码生成、接口优化,再到自动化测试与项目部署,用企业级案例,手把手教你用自然语言驱动开发,让AI成为你的 全能开发副驾 作者团队兼具一线开发经验与AI工程化能力,不仅深入解析ChatGPT生成代码的底层逻辑与Django框架原理,更通过对比实验数据揭示:AI辅助可使开发效率提升300%,测试覆盖率提高60%。书中独创的 三阶AI开发法 需求对齐、代码生成、质量保障,帮助开发者精准控制AI输出质量,避免 黑箱编程 陷阱,确保项目长期可维护性。 本书三
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