
哇!20天就学会Python 独立学习编程很难吗?有趣的漫画,好玩的编程,让你的孩子零基础自学Python。学习编程技能,锻炼孩子的逻辑思维能力,培养准确、高效的思维方式。
★适应即将到临的第四次工业革命,通过学习编程从小锻炼孩子的逻辑思考能力! ★通过有趣的漫画和学习游戏,培养孩子学习编程的兴趣! ★有计划的分阶段学习,从简单到复杂,20天时间内孩子能独立完成简单编程! ★图形化编程,孩子完全可以自学,步骤拆解详细,操作说明便于理解。 ★书后附所有作品的完整代码和编程基础词汇表,便于小读者查对、参考。 ★ STEAM 创新教育体系参考读物,让孩子从科技的被动享乐者变成主动创造者! 总之,让孩子充分体验独立编程的乐趣!
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机器学习中的概率统计 Python语言描述 资深AI技术专家撰写,清华大学毕业,GitChat畅销专栏升级,系统讲解机器学习中概率统计核心知识和计算技巧
(1)作者是AI技术专家,毕业于清华大学; (2)内容围绕机器学 算法涉及的概率统计知识展开 (3)加强基础知识与常用算法、应用案例之间的联系 (4)运用 Python 工具,做到和工程应用的无缝对接 (5)精心设计的典型案例,帮助读者高效构建机器学习概率统计理论与实践体系
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员,本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习,本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类; 集合接口的多个实现; 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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笨办法 学Python 3【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
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《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。《“笨办法”学Python(第3版)》以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python(第3版)》结构很简单,共包括52个习题,其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,另外26个覆盖了一些比较的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。
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精通Python设计模式【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容 使用代理模式保障接口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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AI可解释性(Python语言版) DeepSeek知识储备,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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适读人群 :本书适合后端的Python开发者以及对爬虫技术感兴趣的读者。 本书基于Python这门灵活且简洁的语言,结合作者在网络数据爬取和大数据方面的实际工程经验,使得本书更具实用性。本书旨在让更多数据工作者或编程爱好者在大数据时代从海量的信息中通过掌握“虫术”来获取对自已或企业有价值的信息。
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Python从小白到大牛【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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利用Python进行数据分析【正版图书,达额减,电子发票】 正版
编辑推荐
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笨办法学Python 3 编程从入门到实践教程书 Python基础教程自学书籍 代码基于Python3.6 官方正版 出版社直发
适合对计算机编程了解不多,没有学过编程,但对Python编程感兴趣的读者阅读。
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本书致力于深入讲解Python语言的高级特性,通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法,本书都提供了详细示例,并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分:用特殊方法实现Python风格的类;持久化和序列化;测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为:初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值,以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富,通过诸多实际的例子对Python中面向对
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全面涵盖当今应用开发中的众多领域为中级Python开发人员提供实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言,它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中,Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域,而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外,本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例,以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。本书讲解了如下内容:学习专业的Python风格、实践以及好的编程习惯;使用TCP、UDP、XML-RPC来开发客户端和服务器,并供高级的库(比如SocketS
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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。
¥28.85定价:¥137.72 (2.1折)

Python编程入门经典【正版图书,满额减,电子发票】 【正版】
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跟老齐学Python:轻松入门【正版】 【正版图书,电子发票】
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Python数据科学入门【正版图书,满额减,电子发票】 【正版】
Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧! 看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。 安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。 可视化——探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。 深入探索——学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。 数据处理——研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。 让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。 本书包含以下精彩内容: Python数据分析编程
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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发,利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用,全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导,也没有生涩难懂的专业术语,而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识,从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容,构成了机器学习从经典到现代的体系框架,每章也可独立阅读。限于篇幅,书中没有讲解Python语言的基础知识,如果读者没有Python语言的基础,建议先学习Python语言入门知识,这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***,以便对机器学
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