![时间序列预测：基于机器学习和Python实现 [美]弗朗西斯卡·拉泽里（Francesca Lazzeri） 机械工业出](http://img3m6.ddimg.cn/97/2/12341417416-1_b_1763008788.jpg)
时间序列预测：基于机器学习和Python实现 [美]弗朗西斯卡·拉泽里（Francesca Lazzeri） 机械工业出 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书基于Python这一处理数据功能强大的高级编程语言，在实践中展示了如何将这些模型应用于真实世界的数据科学场景。Python提供了一系列用于时间序列数据分析的库，可以针对不同的预测解决方案进行通用化的代码部署。
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本书探讨了Twisted，一种基于Python的事件驱动型网络引擎框架，并讲解了几个流行的应用程序项目。Twisted由社区引领者们所开发，他们不仅为上述项目做出了巨大贡献，同时也分享了他们来之不易的见解和经验。 本书第①部分首先介绍事件驱动型编程，解释Twisted之所以独特的缘由，然后详细阐述Twisted的设计思路，如何通过增强可测试性来解决事件驱动型编程中所固有的可靠性、调试和从头到尾的因果关联等难题。本书还介绍了异步编程，强调了函数、Deferred和协程的重要性，然后通过treq和Klein这两个流行的应用程序演示了基于Twisted的Web API 编写和调用。 本书第②部分介绍了多个Twisted项目案例。每个案例都描述了项目如何融入Twisted生态，以及其在Twisted生态中所发挥的作用，通过具体的示例使读者能够更快地跟上节奏。读者也可以通过参考资料来获取更深
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