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1.内容汇集作者多年工作经验的结晶，专业可靠，而且紧贴实际应用需求。2.深入浅出的量子计算入门：从基础概念出发，通过简单的代码示例和直观的解释，帮助读者快速理解量子计算的基本原理。3.书中避免复杂的理论框架，聚焦实际的编程实践和问题解决，即使没有深厚的物理背景也能轻松入门。4.全面覆盖Qiskit工具包：深入探讨了Qiskit工具包的各个组成部分，包括Terra、Aer、Ignis和Aqua，并详细讲解了它们的优点和应用场景。读者将能够全面掌握量子程序的开发流程，从编写量子线路到优化量子算法，再到在真实硬件上运行和测试程序。5.书中还详细介绍了如何使用预封装的量子算法，并通过实现Grover算法等案例，展示了量子算法与传统算法的不同之处，使得读者能够将理论知识应用于实际问题的解决中。
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Python科学计算实践 SciPy指南【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子，展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法，是一本难得的科学计算教材。”Lav Varshney，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校“生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”Greg Wilson，RStudio数据科学家，Software Carpentry联合创始人本书结合数据实例，使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库，介绍了强大的Python科学计算工具，展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题，以及如何写出清晰优美的代码。本书“麻雀虽小，肝胆俱全”，不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库，还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念，是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。 探索Python科学应用的基础NumPy 用NumPy和SciPy进行分位数标准化 图像区域网
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本书将介绍如何使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据。本书包括三部分内容：基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分（第1~6章）主要介绍爬虫的三个步骤（获取网页、解析网页和存储数据），并通过诸多示例的讲解，让读者从基础内容开始系统性地学习爬虫技术，并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分（第7~12章）包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、更换IP等，帮助读者进一步提升爬虫水平。项目实践部分（第13~16章）使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取，让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。无论是否有编程基础，只要是对爬虫技术感兴趣的读者，本书就能带领读者从入门到进阶，再到实战，一步步了解爬虫，终写出自己的爬虫程序。
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