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青少年亲子编程——趣学Python（全彩 微课版） 为教自家孩子“零基础”学编程，资深程序员“黄爸爸“呕心创作
激发兴趣 | 培养创造力 | 锻炼逻辑思维 从最基本的编程概念，到开发出一个完整的打怪游戏， 54个编程实验，精心编排，循序渐进，环环相扣， 让孩子爱上编程，快乐编程，享受编程 扫码即可轻松获取书内视频、源代码 更有交流公众号，随时与作者分享喜悦 全彩印刷 | 护眼阅读
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Python高效编程——基于Rust语言 使用Rust这一门令人兴奋的新语言实现高效的Python开发！
Rust是一门令人兴奋的新语言。它为开发人员提供了没有垃圾收集机制的内存安全，从而带来了快速的运行和低内存占用。但是，用Rust重写一切可能是昂贵和有风险的，因为Rust中可能没有对要解决的问题的包支持。这就是Python绑定和pip的用武之地。本书将使开发人员能够用Rust编写可以使用pip安装的模块，这样就能够在需要的时候注入Rust，而不需要承担重写整个系统的风险和工作量。这种方法使开发人员能够在Python项目中尝试和使用Rust。
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Python自动化测试实战 从功能测试转型自动化测试的修炼宝典，通过300个图解+100个实战案例，全方位提升你的测试能力。
系统教程：以实战项目为核心，多种测试框架 测试工具为基础的入门教程。 内容丰富：包括Selenium、Appium、Postman、Charles等10多种工具。 图示讲解：包括300多个图解展示，加快学习进度。 实战案例：包括100多个实战案例，让你拿来就用。
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Python数据结构与算法从入门到精通 图解python数据结构与算法
（1）案例丰富，与软件工程实践结合，案例和习题选自近年来考研、各大软件公司笔试面试题目，在每一章结合实际案例，提供完整代码；（2）提供微课视频，通过扫描二维码可观看微课视频，下载配套源码，方便读者理解与掌握，提高学习效果。
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Python网络爬虫从入门到进阶实战 用Python做爬虫，双色印刷，案例丰富
本书具有以下特色：1.双色印刷，更好地呈现数据采集相关知识要点与各类解析、验证等工具的强大功能。2.从爬虫基础到简单实现，从环境搭建到Scrapy与分布式爬虫，知识结构由浅入深，便于系统学习。3.提供丰富案例与源码支持，引导读者边练边学，在实践中快速成长。
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零基础python编程从入门到实战python教程自学全套python程序设计基础书籍程序员自学电脑计算机编程从入门到实 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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【正版】Python程序设计基础9787563745715其他教材彭晖邓巧主编旅游教育出版社
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数字匠人：树莓派Python编程指南【正版】 【正版图书，达额减，电子发票】
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Python计算机视觉编程 人工智能机器学习计算机视觉编程入门书籍 语言及应用 计算机视觉编程实践指南 编程
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·以冒险的形式串联起Python学习的思路，寓教于乐，轻松入门 ·学习开发用户图形界面、动画和游戏 ·四色大图，美观实用，可以参照步骤和图片说明一步一步操作 ·附有大量简单的应用实例，边学边做，趣味性强 ·作者曾教会数百人使用Python，拥有丰富的传道授业的经验 ·新浪研发工程师王磊以专业应用者的身份进行翻译，内容更加准确
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Python数据分析基础 Python基础教程从入门到精通网络数据爬虫入门实战数据库书籍程序设计入门计算机网络
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Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书，帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
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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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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跟小海龟学Python py青少年编程入门零基础自学，turtle绘图库儿童程序设计，将Python语法和turtle绘图库的基础知识揉合在趣味案例的开发过程中，让孩子在游戏中轻松掌握编程技巧
1. 把turtle库应用于Python编程教学，让读者实现零基础上手。 2. 将Python语法和turtle绘图库的基础知识揉合在趣味案例的开发过程中，通过案例逐步学习新的知识，让读者边学边做。 3. 书中案例涉及绘制几何图案、错觉艺术、分形图形、互动程序、趣味游戏等多个领域，提升读者的兴趣。 4. 丰富的趣味案例。
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Python玩转数学问题(轻松学习NumPy\SciPy和Matplotlib)/清华开发者书库
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Python绝技 电子工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
??? 关于Python的书虽然已有不少，但从安全从业者角度多方面剖析Python的书籍几乎没有，《Python绝技：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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基于Python的模拟电路仿真器 [美]迈克尔·萨林 基于Python全面掌握模拟电路仿真器，解决开发过程中的各种难题
本书重点介绍模拟电路仿真器的内部工作原理，并阐述了在开发过程中出现的各种难题的解决方案，并以Python作为代码环境展示算法原理。本书包含丰富的示例、练习和图表来进行详细说明，通过实际运行代码演示电路仿真算法，让读者直观地了解各种方法的优缺点。本书提供了所有常见的现代电路仿真器的细节，并提供了用于仿真的Python代码下载（www.cmpreading.com）。对于感兴趣的读者，附录还介绍了仿真实现所涉及的基本数学定理。本书可供集成电路相关从业者阅读，也可供集成电路相关专业的研究生及高年级本科生阅读。
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版） Python机器学习入门经典实践教材，近十位领域名家联合推荐。
该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友整合时下流行的基于Python语言的程序库：如Scikit-learn，NLTK，XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛（时下世界流行的机器学习竞赛平台）中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。 同时，作者力求减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖；进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及的高效方法解决实际问题的乐趣。同时，笔者对每一个关键术语都提供了标准的英文表述，也方便读者朋友更加快速查阅、理解相关的英文文献。
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PYTHON程序设计项目式教程 王万振,曹凤,聂成龙 主编 编 程序设计（新）大中专 正版图书籍 东南大学出版社F
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笨办法学python3编程从入门到实践 python基础教程核心编程从入门到精通 笨方法学python程序设计教材计算机 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python深度学习（第2版） 流行深度学习框架Keras之父执笔，涵盖Transformer架构等进展，文字生，简单方式解释复杂概念，不用一个数学公式，利用直觉自然入门深度学习
近年来，深度学习在自然语言处理、计*机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这*规模呈爆发式增长的领域，仍有许多 宝藏 等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络入门：分类与回归 - 计*机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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Python自然语言处理 [英]伯德、[英]克 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《Python自然语言处理（影印版）》提供了很易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理（影印版）》中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习的，可以帮助你 从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体” 分析文本语言结构，包括解析和语义分析 访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库（treebank） 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。《Python自然语言处理（影印版）》将帮助你学习的运用Python编程语言和自然语言工具包（NLTK）获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web
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近来不以软件开发为专业的,也就是 非工程师 使用Python的情况渐渐增多。本书第四版将基础讲解部分大篇幅改写得更加易读易懂，便于读者入门。
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Python数据可视化 古谚有云“一图胜千言”。本书利用Python这一流行的语言提供了商业智能（BI）解决方案！书中实例详实且极具参考价值！均为数据分析和数据可视化的实战案例！
古谚有云 一图胜千言 ，这在不同的文化背景中均广为人知。本书是针对想步入数据科学领域的开发人员和相关人士而编写的，他们希望通过数据可视化进一步丰富其个人专业项目。本书以通俗易懂的语言讲述了数据可视化技术，并完美地平衡了理论与实践之间的内容。具体来说，每一章内容都是在前一章的基础上加以设计的。另外，本书还包含了多项操作，并在现实生活中的业务场景和高度相关的环境中实践、运用所学的技能。
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Python分布式机器学习 将Python开发知识用于启动和运行分布式机器学习的实现，包括多节点机器学习系统。
降低机器学习的时间成本可以缩短模型训练的等待时间，加快模型更新周期。分布式机器学习使机器学习从业者能够将模型训练和推理时间缩短几个数量级。在本书的帮助下，你应该能够将你的Python开发知识用于启动和运行分布式机器学习的实现，包括多节点机器学习系统
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Python 3 7从入门到精通【正版书籍，满额减，电子发票】 正版
基于Python3.7.3，快速掌握Python编程技巧，以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者深入学习，400多个实例，详解Python语
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Python程序设计案例课堂 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书特色* 零基础、入门级的讲解。 无论你是否从事计算机相关行业，是否接触过Python编程语言，都能从本书中找到很好起点。* 超多、实用、专业的范例和项目。 本书在编排上紧密结合深入学习Python编程技术的先后顺序，从Python的基本语法开始，带领大家逐步深入地学习各种应用技巧，侧重实战技能，使用简单易懂的实际案例进行分析和操作指导，让读者读起来简明轻松，操作起来有章可循。* 随时检测自己的学习成果。 每章首页中，均提供了学习目标，以指导读者重点学习及学后检查。 大部分章节最后的“跟我练练手”板块，均根据本章内容精选而成，读者可以随时检测自己的学习成果和实战能力，做到融会贯通。* 细致入微、贴心提示。 本书在讲解过程中，在各章中使用了“注意”和“提示”等小贴士，使读者在学习过程中更清楚地了解相关操作
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1.普适性强。无论是否具有编程基础，都可以通过本书的讲解，完成相关案例的学习与编程实践。2.可读性强。图文并茂，以实用性说明为主，在论述基本操作时配合实际应用介绍。3.实用性高。本书结合读者日常生活，针对性的选取相关案例进行讲解，具有更高的实用性。4.操作性强。配有相应的程序代码以及开发步骤详解。5.指导性高。本书总结了常见问题的产生原因以及解决方法。
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时下较流行的编程语言非Python莫属，简单易学同时又能发挥巨大的作用，因此备受零基础读者和程序员的喜爱。Python不仅仅是一种编程语言，而且对于促进自动化办公非常有效。本书讲解的重点在于将Excel表格中的大量数据用Python编程的形式来处理，方便快捷，助力高效工作。
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