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【】用Python学数学 python编程从入门到实践python3快速上手程序员的数学基础课算法代数学几何学微积分教程
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Python机器学习项目化教程(微课视频版) 通过综合案例讲解机器学习算法求解转换方法,并以润物细无声的方式融入思政元素。
本书算法给出数学原理及公式推导过程,以原始实现和调用机器学习库两种方式实现,方便读者在实践编程中理解机器学习的经典算法。在讲解知识点的过程中,以润物细无声的方式融入思政元素。
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Python贯穿式项目案例实战超市管理系统全程开发详解(微课视频版) 全书贯穿超市管理系统,将Python知识贯穿于业务实现中,内容新颖,原创性较强
本书具有以下几个特点: 1.以业务场景为引领,内容新颖,原创性较强 全书贯穿超市管理系统,将Python知识贯穿于业务实现中,使读者充分掌握知识的应用。本书共分八个任务,包括输入并显示超市系统的开发者名称(初识Python)、超市商品入库(Python程序设计基础)、超市购物(Python程序的控制结构)、超市商品的管理(组合数据类型)、基于控制台的购物系统(函数和代码复用)、保存进货交易记录(Python文件操作)、随机生成验证码(模块与Python标准库模块)、超市销售记录分析(Python数据分析基础)等内容。 2.由计算机教学名师领衔主编,搭建校企双元合作的编写团队 本书由王建虹教授总体设计并规划教材编写思路,编写团队由校企双方的软件开发工程师、经验丰富的计算机骨干教师等组成,北京浩泰思特科技有限公司提供了书中所用案例的设计建议和
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本书是一本突破传统数学学习模式的实践指南,它将抽象的线性代数理论与直观的Python编程相结合,让数学不再停留于公式,而是成为解决实际问题的强大工具。 ? 化抽象为具体:通过Python代码实现矩阵运算、空间变换、特征值分解等核心概念,用可视化手段(如动态图形、几何演示)揭示数学本质,告别 学完不会用 的困境。 ? 学习路径清晰:从向量空间基础到若尔当标准型等进阶内容,循序渐进,兼顾数学严谨性与编程实践性,适合不同基础的读者。 ? 面向未来技能:为AI、数据科学、工程仿真等领域夯实数学根基,尤其适合理工科学生和跨领域程序员突破数学瓶颈。 编程 数学 的创新学习法,让线性代数从晦涩难懂变为触手可及! 无论是巩固基础,还是备战高阶应用,本书都将成为你不可或缺的智慧伙伴。
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计算思维与Python编程(国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材)
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本书主要讲解了Python程序开发的基础知识,除了每一个章节都有相应的基础实训项目任务外,还设计了一个惯穿全书的增量式案例设计 实现简单的学生信息管理系统 实训项目。本书结合Python课程特点,融入党的二十大精神,充分发挥教材的铸魂育人的功能。为更好地方便教学,还提供了教学课件PPT、教学大纲、教学计划、微课视频、源代码,以及测试卷等资源供老师使用。
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21天学通PYTHON 刘凌霞,郝宁波,吴海涛 著 电子工业出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python高级编程 全面论述Python编程理论与案例实践!知名专家联袂推荐!配套丰富学习资源
Python简单易用,已经成为主流的编程语言之一。它提供了丰富的API和工具,无论是Windows、Mac还是Linux,均可轻松地跨平台运行Python。Python是面向对象的语言,可轻松实现集成封装、继承和多态的编程。Python不仅能完成基础编程,还可帮助解决如智能交通、生物信息、物理、建筑、地理信息、图像可视化、生命科学等领域复杂的数值计算问题。此外,在数字化时代,使用Python进行数据搜索与处理,将会越来越普遍。为便于读者高效学习Python编程理论与方法,本书涵盖以下读者关心的主题: 1. Python编程基础知识; 2. Python组合数据类型及使用; 3. Python函数及调用规则; 4. Python程序设计结构与算法; 5. 面向对象的程序设计方法; 6. 文件操作与异常处理; 7. Python的GUI设计; 8. Python绘图方法; 9. Python网络爬虫。
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Python文本数据分析与挖掘 大数据时代,用Python快速分析挖掘更有价值的信息!
一个以大数据与人工智能技术为核心的新的工业革命时代已经来临,大数据在企业决策中扮演着越来越重要的角色,数据经过高效的智能数据分析与挖掘等人工智能技术处理后,可以产生巨大价值,创造智能,方便生活。现在 统计分析和数据挖掘 已跻身*受欢迎的求职技能行列,数据分析师的薪酬待遇也远远超过平均薪资水平。这本书是写给此方向的初学者,书中用简单明快的例子演示应用效果,并配有视频展示,下载资料包即可获取视频和二维码,不会让你感觉枯燥摸不到头脑。
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【】基于Python的金融分析与风险管理 第2二版 斯文 python金融数据分析编程 python从入门到实战量化交易
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从零开始学Python大数据与量化交易 一本书揭示量化交易精髓,新手交易获利更容易。免费赠送所有实例代码。量化交易/Python/Pandas大数据分析包/Matplotlib大数据可视化包/量化选股
就跟Java在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现。 《从零开始学Python 大数据与量化交易》的特点如下: 轻松入门:帮助投资者快速掌握的量化交易知识及Python编程基础。 内容全面:书中系统讲解了量化交易的常用获取数据函数、量化选股技巧、量化择时的技术指标函数、量化交易策略的回测技巧、量化交易策略的因子分析技巧等。 量化交易策略实战:精心选择案例,交易反复练习,举一反三。 经验总结:本书知识体系完整,力求从零开始,通俗易懂。理论与实例结合紧密,以实例讲解理论,注重对初学者的实战技巧的培养。
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Python 3 基础教程实验指导与习题集(微课版)(第2版)
1. 十四五 职业教育国家规划教材 2.根据教材内容和《全国计算机等级考试二级Python语言程序设计考试大纲(2023年版)》精心编排了大量习题,全面覆盖考试大纲内容 3.本书配套的视频内部覆盖全书的实验,并对实验内容进行了详细讲解和补充,读者可扫码在线学习。 4.为了方便读者学习,本书提供所有实例的源代码和相关资源。源代码可在学习过程中直接使用,参考相关内容进行配置即可。
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测试工程师Python开发实战 Python编程语言程序设计软件测试软件开发程序员软件工程师实用教程书籍 官方正版 出版社直发
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国内难得的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下极其优秀的轻量级框架。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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本书针对每种模式识别算法,分为理论基础和实例操作两部分进行介绍。读者掌握基础理论后,通过实例可以了解算法的实现思路和方法;进一步掌握核心代码编写,就可以很快掌握模式识别技术。 书中涵盖人工智能与模式识别,涵盖模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设 计、粒子群算法聚类设计。
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Python编程无师自通 专业程序员的养成 Python编程无师自通 专业程序员的养成 零基础自学Python3入门教程 Python基础教程
畅销Python编程类入门书,美国亚马逊Kindle编程类排行榜榜一。 作者从文科毕业,通过自学编程转行为专业程序员,在硅谷工作多年后成功技术创业。本书不仅教读者如何使用Python语言编程,还会介绍其他书中所忽略的、编程初学者应该了解并掌握的其他所有知识点。 很多初学者在读完其他类似的编程入门图书后,仍会很困惑:下一步该做什么?而本书,就是作者结合自身成功经验给出的答案。 本书每章采用 要点介绍 示例代码 术语总结 挑战练习 的模式,细化介绍编程入门所需的各个知识点。本书中一章所涵盖的许多主题可能都可以独立成书。但作者的目标并不是要读者了解到每个主题的所有细节,而是提供一份指引,一个编程职业发展所需要的所有技能的导览。 *部分:编程概述。让你尽快写出自己的*个程序,*好在今天。 第二部分:面向对象编程概述。将
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Python数据分析实战——思路详解与案例实践 通过实例解读数据分析相关算法原理与核心技法,更适合入门学习
1.知识点案例化,将不同分析方法融入案例中,培养读者的数据思维。2.基于完整的数据分析流程,呈现多种业务场景的应用。3.双色印刷,精彩呈现代码与知识要点。4.更有基于chatGPT的数据分析实践。
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Python算法设计与分析从入门到精通 112个算法实例+136集Python零基础扫盲课,零基础入门,主流算法,全面解析,实例丰富,快速提升,一本书破解面试难题+编程压力。
《Python算法设计与分析从入门到精通》提供了从Python算法入门到成为算法设计高手所必需的各类知识。图书特点如下。 (1)主流算法,全面解析。本书从算法的基础讲起,通过各种有趣的实例、形象的讲解、丰富的图示,一点一滴地渗透Python算法逻辑和数据结构知识,后通过实例篇强化算法运用。 (2)择选经典算法,全程图解。算法世界浩瀚无边,且比较抽象。本书精心择选那些在程序设计、求职面试中出现频率较高的经典算法,非常具有代表性。同时,本书为算法实例绘制了多幅形象、生动的分步骤图示,全程图解,读者可快速领悟背后的算法设计逻辑。 (3)边学边练,学以致用。你得到的不仅仅是一本纸书,而是全套的学习资源。112个算法实例 136集Python零基础扫盲课,边学边练,在实践中提升技能。 (4)精彩栏目,贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明
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本书读者对象为:有一定编程经验,想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别,以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书,本书没有面面俱到,仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现,并对相关代码进行了分析。
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