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一本书讲透大数据分析知识点,全书通过8个多角度案例,深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前非常流行的Python语言,为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。 本书通过在实际场景中对大数据的应用,以及使用合适的算法进行应用,并用浅显易懂的代码去实现相应的目的,完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树,以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。
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1.内容讲解深入。本书对Python的核心知识进行了深入剖析,循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术,帮助读者快速步入Python开发高手之列。2.提供更为广泛的解决方案。本书深入讲解了10个不同的主题模块,每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解,还包含了更多的拓展知识,能够帮助读者使用Pytho开发各种类型的应用程序。3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。为了方便给读者答疑,特提供了网站论坛等支持,并且随时在线与读者互动,让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
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学习Python(第6版) 知名编程教育专家经典新版,深入浅出,通俗易懂,案例丰富。全面涵盖Python必知必会的知识点,题型丰富,帮助您完全掌握Python,行走于代码的江湖。
《学习Python(第6版)》教授编程概念和解决问题的技巧,所使用的方法独立于具体的编程语言,且不需要读者有任何编程经验。内容不仅包括数据类型、变量、输入、输出、控制结构、模块、函数、数组和文件,还有面向对象的概念、GUI开发和事件驱动编程。配套的教学资源也十分丰富,包括复习中的答案、编程练习中的解决方案、PPT和试题库。此外,在本书的相应网站上还提供了用各种语言实现的书中伪代码对应的程序。《学习Python(第6版)》适合作为学习具体语言之前的先导编程逻辑课程,也可以是入门编程课程的一部分。
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适读人群 :计算机图形学入门级读本。适合利用Python进图形图像编程的开发者阅读。 本书使用Python的内置特征创建用于数据可视化和技术说明的创新图形。从构建绘图空间和生成2维和3维对象的基本Python函数开始,你将学习如何构造更复杂的对象、转换和旋转、删除隐藏线、引入阴影以添加真实感以及将图像投影到任何数据集上。
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1.本书更具实战型,实际解决方案有60余个,实操性强。 2.书中技术点有较多更新,贴合目前图像处理领域的热点技术。 3.贴合目前图像处理技术的热点应用领域,如医疗、人脸识别等。 4.作者技术背景深厚。
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本书通过基础知识讲解+重点知识点视频详细讲解+重要代码图示的方式,采用不同类型、不同难度的游戏案例,帮助读者循序渐进的掌握Python游戏开发的相关知识,其主要特点如下: (1)每个章节前,都有专业插画师根据本章知识设计了漫画插图,提高读者学习兴趣。 (2)游戏案例的学习符合人的认知规律,采取了总体介绍-功能分解-重点详细讲解等方式介绍相关知识点。 (3)重要知识点均有视频讲解,读者可随时随地进行学习。
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本书特色:(1)实验内容结构清晰。全书分为7个章节,设计36个实验,系统覆盖Python核心知识。(2)案例设计独具匠心。精选历史文化典故、时代发展热点等多元素材,将价值引领与科学思维培养自然融入编程实践,润物无声地塑造学生的探索精神、创新意识与家国情怀。(3)跨学科融合。从历史文化、德育教育、科技发展、法治观念、政治经济、网络安全六大维度设计案例,促进知识传授与价值引领相统一。(4)创新教学模式。采用要素分析、实验目的、实验内容、实验步骤、参考代码五位一体,助力教育与实践有机结合。
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Python贝叶斯建模与计算 采用PyMC3和TFP进行建模和计算,是贝叶斯建模与计算从业者不得多得的参考书。彩插和参考文献扫描封底二维码获取。
《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlowProbability和Arviz等多个软件库的实践方法,重点是应用统计学的实践方法,并参考了基础数学理论。
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Python自动化办公应用大全(ChatGPT版):从零开始教编程小白一键搞定烦琐工作(上下册) Excel Home
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1.Python语法+编程实践 本书由浅入深地介绍Python语言,读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧,结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战+源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例,将Python编程融入其中,适合业界人士参考,也适合读者参考书中的思路和方法进行探索实践。
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机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分,海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事! 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法,包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法,包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
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本书主要具有以下特点: (1)层次分明,循序渐进。知识体系遵循 基础 进阶 综合 的递进逻辑,符合认知规律,帮助读者逐步掌握Python编程技能。 (2)思政融合,润物无声。将职业素养、工匠精神等思政元素融入案例设计,潜移默化提升读者的综合素质。 (3)代码规范,注重实战。强调编程规范的培养,所有案例均贴近实际应用场景,强化读者的工程思维。 (4)语言优势,突出应用。充分展现Python语法简洁、生态丰富、开发高效的特点,助力读者快速适应行业需求。
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难得的FastAPI书籍,FastAPI是Python技术体系里轻量级Web框架,在异步处理上具有优异的性能表现,是Python下极其的轻量级框架。本书内容编排从易到难,从基础到项目实战,为开发人员提供了完整的学习内容。
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本书致力于培养学生掌握数据分析与应用的基本思想及方法,具有如下特点: (1) 采用基于Python语言相关的科学分析库,如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等,便于学生更快地掌握数据分析的基本思想和原理。 (2) 实践是学习的最好方法,本书的所有程序都在Anaconda下进行了调试和运行。 (3) 本书配有源代码、教学课件、语料集、教学大纲、程序安装包等全套资料,可在西安电子科技大学出版社官方网站(https://www.xduph.com)下载使用。
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1.黑马程序员系列教材改版; 2.本书配套丰富的教学资源,包括教学PPT、源代码、教学大纲、教案、教学视频等。 3.大量引用我国经济、社会发展的相关数据,将课程思政有机融入教材中,落实立德树人、增强民族自信的根本任务。
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