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（1）以算法设计、程序设计和程序调试能力培养为目标，以先算法设计、再程序设计、语言和语法、程序调试的教学过程编写。 （2）坚持立德树人的根本任务，融入思政元素，潜移默化开展思政教学。 （3）引入图形界面设计、数据库、大数据和人工智能等新技术的Python编程，具有先进性和实用性。 （4）考虑编程的学习规律和编程能力形成过程。不出现前后顺序矛盾，避免造成阅读困难。叙述简洁、可读性强。 （5）针对性强的例题与习题，方便读者学习，紧扣能力培养的目标。 （6）面向线下教学、线上线下混合教学，丰富的配套资源，有教学微视频、习题解析视频、多媒体课件、资源素材等。设置微信群，开展教师交流和服务。 （7）Python版本为3.9.1，能够适应普遍的编程要求。适应全国计算机等级考试的大纲要求。
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NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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