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全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法 轻松实现高效数据处理
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关于Python的书虽然已有不少,但从安全从业者角度全方位剖析Python的书籍几乎没有,《Python*技:运用Python成为**黑客》填补了这个的空白:包含了渗透测试、Web分析、网络分析、取证分析以及利用无线设备等方面的Python攻防方法。 无论你是从事安全研究的哪个方向,书中的大量深入浅出的案例分析均可以让你掌握有用的技能,快速上手编写代码,在工作中事半功倍,拓展视野、培养和锻炼自己的黑客思维。
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Python可解释AI(XAI)实战 DeepSeek知识储备,打开机器学习模型的黑匣子,深入了解 XAI 的核心概念,掌握多个XAI工具和方法。随书赠送源代码,获取地址见书封底二维码。
怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al的决策?你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。 《Python可解释AI(XAI)实战》通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法,而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型,可视化解释结果,并集成XAI工具。 你将使用Python、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory和其他框架构建XAI解决方案,以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。 你将学习如何探索机器学习模型结果,检查关键影响变量和变量关系,检测和处理偏见和道德伦理及法律问题,以及将机器学习模型可视化到用户界面中。 读完这本书,你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。
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Python机器学习项目实战 DeepSeek知识储备,是一本针对机器学习与聚焦实践经验的实用指南。本书展示了现实、实用的机器学习场景,全面清晰地介绍了机器学习的关键概念。
随着 大数据 时代的到来以及计算机算力的提升,机器学习进入一个新时代。以近火热的ChatGPT为例,它是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器 人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动并协助人类完成一系列任务。它的发展可谓是机器学习的巨大飞跃,甚至可以视为人类迈向 真 人工智能 的巨大跨越。随着机器学习技术的发展以及在各行各业的应用,可以说机器学习现在与我们每个人都息息相关。 作为一名大学教师,我的主要研究领域为人工智能和深度学习,目前为研究生讲授《模式识别》等课程;同时也参与了多个与机器学习相关的科研项目,对机器学习的工程应用有丰富的经验。当看到《Python机器学习项目实战》时,我感觉非常有必要将其翻译出来并让更多的人学习到其中的内容。本书是一本针对
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从0到1 Python数据可视化 python数据分析新手入门,系统讲解python三大主流可视化库!案例丰富,技巧实用,涵盖日常工作场景,配套资源丰富!
Q:对于这本书来说,主要介绍哪些方面的内容呢? 答: 这本书介绍的是实际开发工作中经常会用到的可视化库,比如Matplotlib、Seaborn、Pyecharts。并且每一种库,我们都会结合大量实际案例来介绍,以便让读者掌握得更加系统。 Q:这本书只会介绍入门方面的知识吗? 答:这几本书可不止于初级水平的教学。在精讲语法的同时,还穿插了各种开发技巧,让你的技术更胜别人一筹。本书案例丰富、技巧实用,涵盖了各种日常工作场景。 Q:学完这本书,我可以达到什么水平? 答:学完这本书,你可以熟练地掌握Python三大主流可视化库,并且已经打下坚实的基础了,足以应对大多数工作需求。
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深度学习与Python实现及应用 深度学习的入门图书,理论和实践结合,以“用什么学什么”的方式介绍深度学习的核心算法,并用Pyhton实现每个算法
本书旨在为对深度学习感兴趣并从事相关研究的本科生、研究生、工程师和研究人员提供的基础知识和Python实现方法。在内容编排方面,注重理论和实践的结合,基础知识和前沿技术的结合,并附有相关的应用及实战案例。希望读者通过阅读和学习这本书,感受到从事深度学习相关研究的乐趣。
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本书为开课吧小课专用教辅材料,在每一课开始的部分都加入了思维导图,每张思维导图都与当前章的教学内容对应,帮助学员掌握结构性知识,构建知识体系,回顾本章知识内容,充当教学笔记。同时扫描章节下方的二维码,即可弹出本章练习题,在手机上书写代码。通过识别题干中的符号,来匹配手机端练习题。
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Python机器学习:数据建模与分析 薛薇老师新作,内容系统全面,案例丰富,配套资源全,全彩呈现数据建模
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机器学习实战——基于Python SKlearn的解析 以“轻原理、重实践”为原则,详细解析机器学习库 SKlearn;
系统:以 轻原理、重实践 为原则,详细解析机器学习库SKlearn 通俗:从参数调用的角度,适合零基础读者快速入门并掌握SKlearn 深入:由浅及深熟悉数据探索、预处理、模型选择、集成学习、模型评估流程 案例:用五个工程案例系统化讲解SKlearn库分类、回归、聚类,让你码上就用
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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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问题求解与Python程序设计 问题驱动,在线评测,由浅入深,循序渐进,自主学习,Python面向对象程序设计,资深软件工程师和行业专家撰写
本书特点:以问题求解为核心,融入软件工程的思想,遵循循序渐进的原则,程序设计在线评测,每章配有项目案例,推荐课程平台,注重程序设计风格的培养。书中以二维码的形式呈现丰富的源程序代码、实验素材、电子教案和视频,为程序设计能力的提升和应用型人才的培养提供全方位支持。
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Python数据分析技术手册:基础·实战·强化 轻松入门 ,快速进阶,上百个经典案例,快速提升实战能力!
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计算思维与Python编程基础(第2版·微课视频版) 本书讲述计算机基础知识和计算思维,通过turtle绘图引入Python编程,简单有趣,适合零基础的文科生学习程序设计
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精通Python网络编程(第三版) 每一章都使用*Z新的库来实现示例,以确保兼容性和对概念的理解
基础设施中的网络为如何部署、维护和支持应用奠定了基础。Python是网络工程师探索系统工程师和应用开发人员常用工具的一个理想语言。通过本书,你将踏上一段Python之旅,从传统的网络工程师转变为下一代网络开发人员。 本书经过了全面修订和更新以涵盖Python 3。本书增加了关于使用ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana Beats)完成网络数据分析以及Azure云网络的新章节,除此以外,还包括了使用pyATS和Nornir等新库以及Ansible 2.8的有关更新。每一章都使用*的库来实现示例,以确保兼容性和对概念的理解。 本书首先从Python的基本概述开始,教你如何与遗留设备以及支持API的网络设备交互。你将学习如何利用高级Python包和框架来实现网络自动化任务、并监控、管理和增强的网络安全,然后介绍Azure和AWS云网络。*后,将使用Jenkins实现持续集成,并使用测试工具验证你的网
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基于Python的DevOps 本书介绍使用Python来完成Linux系统的日常管理任务,以及使用当下火热的DevOps工具,包括Docker、Kubernetes和Terraform。
在过去的十年里,技术发生了很大的变化。数据是热门话题,云无处不在,许多组织都需要某种形式的自动化。在这场变革中,Python发展成为世界上流行的语言之一。这本实用的资料将向你展示如何使用Python来完成Linux系统的日常管理任务,如何使用当下火热的DevOps工具,包括Docker、Kubernetes和Terraform。 对数百万专业人士来说,学习如何与Linux交互及实现自动化是必不可少的技能。通过这本书,你将学会如何使用容器开发软件、解决问题,以及如何监控、测试、负载测试和操作你的软件。想寻找借助Python解决问题的有效方法?看这本书没错。
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Python高阶程序设计与实践 9787302588795 清华大学出版社
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图解算法—使用Python【正版图书,满额减,电子发票】 【正版】
如今“程序设计”已经是越来越普及的课程,让人人拥有程序设计的能力已是各个学校信息技术课程的重点。算法是计算机科学专业非常重要的基础课程,也是有志从事信息技术领域的专业人员必须学习的一门基础理论课程。为了帮助更多人能够比较轻松地了解各种算法的重点,全书采用丰富的图例来阐述算法的基本概念,包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等,并应用不同算法延伸出重要数据结构,例如数组、链表、堆栈、队列、树形结构、图形、排序、查找、哈希表等。本书使用Python语言编程实现算法,是一本简单有趣的算法入门书。
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