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Python程序设计与人工智能基础 从Python的基础编程到到人工智能概念与实践，配套微课视频、在线作业、源代码、教学大纲、教学课件等丰富的资源。
从Python的基础编程到数据处理等应用，再到人工智能概念与实践，内容系统连贯，案例丰富，配套微课视频、在线作业、源代码、教学大纲、教学课件等丰富的资源，符合高等教育人工智能通识教育和程序设计课程的发展需求。
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计算机视觉与PyTorch项目实战：基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发 一本书，助力数据科学家、机器学习工程师以及Python软件工程师迅速掌握新技能
如爱因斯坦所说：“提出问题往往比解决问题更重要。”李飞飞认为，关键问题的提出会推进计算机视觉，甚至整个AI领域的发展。 本书针对计算机视觉领域尤为重要的业务问题，结合实例，重点阐述了如何基于深度学习框架来设计和开发端到端的产品级商用视觉模型。 通过本书的阅读，读者将能够使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级别的计算机视觉模型。 · 使用PyTorch来解决计算机视觉问题 · 实现迁移学习和执行图像分类、对象检测、图像分割和其他计算机视觉应用 · 面向现实世界中的行业问题设计和开发产品级计算机视觉项目 · 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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FlaskWeb应用开发项目实战基于Python和统信UOS,人民邮电出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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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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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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深入浅出数据科学：PYTHON编程 [美]布拉德福德·塔克菲尔德（Bradford Tuckfield） 著 殷海英 译
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适读人群 ：任何想要学习Python或初次接触编程的人；Python语言的初学者、计算机专业的学生。尤其适合信息技术课教师或培训机构的老师以及青少年读者（初高中学生）阅读。 《Python少儿趣味编》由少儿编程图书作者精心编写，是少儿学习Python编程的趣味指南，全书共17章，按照由简到难、逐步深入的方式组织各章内容。《Python少儿趣味编》精心选取内容，注重难易适度，语言通俗易懂，代码示例丰富。在每章的末尾，还给出了一些练习题并给出了解答。 《Python少儿趣味编》具有以下特色： 精心选取和组织内容，注重难易适度——涵盖基础知识、趣味应用和热门应用。 坚持“做中学”的理念和方法——通过详细的示例和课后练习帮助读者学习和掌握。 体现趣味性——用海龟给图绘制的机器猫、小猪佩奇等卡通角色，编写贪吃蛇游戏，对
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《Python程序设计项目教程（微课版）》以项目驱动展开任务讲解再链接python知识点，以实际应用为载体、微课视频为辅地循序渐进进行教学，使读者易于实操和理解知识点，让读者完成任务层层通关启发求知欲和获得满足感。同时配有微课等教学资源，零基础的读者也能快速上手，边练边学。
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PYTHON3网络爬虫开发实战 正版图书,下单速发,可开发票
案例丰富，注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具：urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类； 集合接口的多个实现； 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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