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Python与量化投资：从基础到实战【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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本书以容易入门和实用为目的，去掉了难懂的底层原理，以及大量不常用的、低频知识，保留了基础的、常用的知识，增加了大量实用的案例。尽力让更多的人喜欢编程，让更多的人学会用Python解决实际问题。 通俗易懂 没有深奥的专业术语，只有通俗易懂的语言，由易到难、层层递进，配有300多幅插图，真正实现零基础快速入门。 知识系统 系统介绍Python编程涉及的PyQt5图形界面编程、OpenCV图像处理、各种文件的处理、数据库操作等一系列知识。 实用性强 配套人脸识别、文字识别、语音识别、Office软件自动化操作、成绩管理数据库、批阅试卷、生成错题集、生成视频配音、文章纠错等300个示例源代码。
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本书既对NCTNCT青少年编程能力等级测试内容进行了详细讲解，又配有题目讲解、真题练习，是一本既适合NCT青少年编程能力等级测试考生备考，也适合Python语言编程初学者使用的参考用书。
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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等，所有编程初学者都可以使用本书学习。 Pytho是一门功能强大但对新手友好的编程语言，特别适合作为初学编程的编程语言。Python趣味编程（双色版）是大津真先生以零基础读者为主要阅读对象编写的Python编程入门书。本书独具特色，作者用流畅的笔调借助Python中的内置模块turtle，阐述了Python编程的基本原理和方法。同时用大量丰富的例子来讲解字符串、列表、元组、字典、集合这 5 大主要序列对象的各方面内容。在讲解的同时，还穿插一些人物对话，这些对话的内容针对性非常强，恰如其分地反映了当前章节的重点和难点，使读者少走弯路，尽量不踩坑。 对话形式：本书以编程初学者为对象，对Python学习中的重点和难点以对话的形式进行
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适读人群 ：任何想要学习Python或初次接触编程的人；Python语言的初学者、计算机专业的学生。尤其适合信息技术课教师或培训机构的老师以及青少年读者（初高中学生）阅读。 《Python少儿趣味编》由少儿编程图书作者精心编写，是少儿学习Python编程的趣味指南，全书共17章，按照由简到难、逐步深入的方式组织各章内容。《Python少儿趣味编》精心选取内容，注重难易适度，语言通俗易懂，代码示例丰富。在每章的末尾，还给出了一些练习题并给出了解答。 《Python少儿趣味编》具有以下特色： 精心选取和组织内容，注重难易适度——涵盖基础知识、趣味应用和热门应用。 坚持“做中学”的理念和方法——通过详细的示例和课后练习帮助读者学习和掌握。 体现趣味性——用海龟给图绘制的机器猫、小猪佩奇等卡通角色，编写贪吃蛇游戏，对
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Python数据分析从小白到高手 CDA数据分析师从入门到精通，数据导入、处理、分析、可视化一条龙，彩色印刷，案例丰富
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本书是物联网设备设计制作以及实践操作指南，基于通用性很高的AVR单片机和初学者容易入门的Python编程语言，以实例为中心，以大数据统计分析、人工智能技术中应用、无人驾驶研发过程为典型事例，阐述了物联网设备的设计到运行。
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Python机器学习中的数学修炼 砥砺基础、步步为营 点破公式背后的层层玄机 循序渐进、润物无声 为你打开一道通向机器学习世界的数学之门
数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与*化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进一步介绍了回归、分类、聚类、流形学习、集成学习，以及概率图模型等机器学习领域中的重要话题。其间，本书将引领读者循序渐进地拆解各路算法的核心设计思想及彼此间的关联关系，并结合具体例子演示基于Python进行实际问题求解的步骤与方法。真正做到理论与实践并重，让读
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《计算机基础及Python程序设计导论》是在大数据技术、数据科学、人工智能等新兴技术高速发展并成为国家重大发展战略以及计算机基础教学中越来越重视计算思维的背景下编写的，在内容选取上，对于计算机基础知识中部分过于晦涩的内容以及传统计算机通识教学中常见的操作系统及办公软件等侧重基础操作性的内容进行了合理的删减，加强了对大数据技术、人工智能等新兴技术的发展及应用方面的扩展性介绍，特别注重计算思维和通过程序设计进行问题求解能力的培养。
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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