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预售 PYTHON项目开发全程实录 明日科技 著 程序设计（新）专业科技 图书籍 清华大学出版社 97873026676
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正版书籍 概率统计与Python解法 张尧学 著,徐子珊 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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全新零基础入门学习Python 第二版小甲鱼 python编程从入门到精通实践 pyhton3.7语言程序设计基础教程网
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零基础 7 天入门学 Python 龟田健司 著,郑刘悦 译 中国水利水电出版社 9787522612775
本书的读者对象为：所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员，所有零基础想自学编程的人员都可以使用本书学习。 《零基础7天入门学Python》就以零基础读者为对象，结合大量的实例（28道例题及答案示例与解析）和练习题（16个课后练习题及答案解析），对初学者应该掌握的Python知识通过7天的课程进行了详细解说。作为编程学习的入门书，本书并没有对Python知识进行面面俱到的讲解，而是聚焦于编程初学者必须掌握的知识点，让他们能够集中理解，高效学习。 三遍学习法： 遍 按照目录设置在一周时间内将全书内容大致阅读一遍，了解基本语法和编程基础。跳过例题，在电脑上一个字一个字地输入示例程序。可暂时跳过其中难的地方，掌握示例程序的总体流程。 第2遍 以解答例题为中心从头开始阅读
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用Python写网络爬虫 理查德 劳森 人民邮电出版社，【正版可开发票】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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正版书籍 python游戏超详细实战攻略 夏敏捷,宋宝卫 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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深入浅出数据科学：PYTHON编程 [美]布拉德福德·塔克菲尔德（Bradford Tuckfield） 著 殷海英 译
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AI辅助编程Python实战基于GitHubCopilot和ChatGPT [美] 利奥·波特（Leo Porter）[
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PYTHON数据分析入门 [英]何塞·安平科（José Upigco） 著 机械工业出版社 数据库 程序设计（新） 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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每个人的Python:数学、算法和游戏编程训练营 用编程解决数学、算法和游戏问题
本书以数学为切入点，介绍用编程来解决数学问题，其中涉及的算法和游戏相关的题目也与数学相关。 本书针对有兴趣学习编程的初学者编写。本书不仅介绍Python编程的基本概念与入门知识，还介绍了大量常见的算法和游戏编程示例，其目的是锻炼读者的编程思维和提升动手能力。 本书以问题驱动为主线 通过提出一系列问题，然后介绍如何使用编程这种工具来解决它！这也是本书的独特之处。 你会发现，本书每一节的开头首先会提出一个问题，当你看到问题时，可以先思考如何解决，尝试自己动手编程来解决此问题，无论你是否能够成功解决，思考的过程都能使你受益，自主尝试解决后，再继续阅读书中提供的解题思路与方法，终与自己的思考结果相结合，从而不断进步。 本书涉及的题目分为三大类，一类是数学题目，这些题目很多都是中学学过的，如数学问
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乐学Python编程-做个游戏很简单【正版】 【正版图书，电子发票】
本书有以下特点： （1）市面上，针对少儿学习Python编程书很少，且属于译注，不适合中国儿童的思维。 （2）本书对基本概念的阐述使用了大量儿童易于理解的比喻和故事，避免对其进行专业术语的枯燥讲解。 （3）对计算机软硬件环境要求简单，只要拥有一台电脑，装好Windows操作系统，装好Python，便可以完成本书的所有案例。 （4）本书提供的编程案例，少儿非常感兴趣，愿意使用验证和改编。 （5）本书提供游戏编写，都是孩子们日常接触过的游戏，非常容易理解。 （6）本书使用大量对话式讲解，将读者可能的问题和回答表现出来。 （7）这部故事编程书，共有十四章，每章对应一个故事，每个故事中有一个或多个编程任务，寓教于乐，激发孩子的阅读兴趣。
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适读人群： 1.强化学习算法和研发人员 2. 深度学习研发和算法工程师 3. 大数据架构师 4.其他爱好者。 （1）理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法，并配套理论基础和性能分析。 （2）逐章配套Python代码， 深度强化学习算法同时配套TensorFlow 2和PyTorch 1对照代码。 在GitHub上展示全部代码和运行结果。 （3）环境丰富， 理论讲解部分的环境只依赖于Gym的简化安装，使理论学习免受环境安装困扰；综合案例部分环境既涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展，还包括Gym库以外的环境，让读者体验更加复杂的强化学习任务。 全面兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统，书中给出环境配置方法。 （4）多个综合案例，涵盖AlphaGo改进版算法AlphaZero、自动驾驶等。 （5）对硬件配置要求低，理论讲解部分代码不需要GPU即可运行，综合案例代码只需要普通的
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