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Python日期与时间速查工具书,解决涉及日期与时间的各种开发问题,涵盖125个常用知识点、238快学快用示例,开拓编程思维,解决编程问题,易学!易查!易用!
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Python模块参考手册·系统与控制(全彩版) Python模块“手册”,262个快学快用,111个属性方法,两大核心模块,内置系统模块专用工具书。易查!易学!易用!
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AIoT系统开发:基于机器学习和Python深度学习 融合人工智能和物联网两大热点技术,将人工智能的优越方法应用到物联网的构建中,形成更加智能的物联网系统
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时间序列预测:基于机器学习和Python实现 本书为没有或几乎没有时间序列或机器学习经验的读者提供了创建和评估时间序列模型所需的基本工具。
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(预售)Python期货量化交易 Python期货量化交易实战从入门到实践基于Python的金融分析与风险管 官方正版 出版社直发
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Python基础教程
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基于Python的全能型开发框架,结合实战案例
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软件开发视频大讲堂 丛书是清华社计算机专业基础类零售图书畅销品牌之一。 (1)2008 2023年,丛书累计修订7次,销售400万册,深受广大程序员喜爱。 (2)4本荣获 全行业优畅销书 奖,1本荣获清华社 专业畅销书 一等奖,多数品种在全国计算机零售图书排行榜排行中名列前茅。 (3)实用、易懂、资源丰富,被数百所高校选为专业课教材。 《Python从入门到精通(第3版)》以长更新稳定版本Python 3.11.0为基础,图书特点如下。 1. 学通Python只需要4步:基础知识 核心技术 高级应用 项目实战,符合认知规律。 2. 271集同步教学微课 强化实战训练 在线答疑,夯实基础,精准,有效,速练,适合自学。 3. 127个应用实例 32个综合练习 5个项目案例,学习1小时,训练10小时,从入门到项目上线,真正成为Python高手。 4. 根据图书首页说明,扫描书中二维码,打开明日科技账号注
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为了更好地帮助读者使用本教程,建议读者采用以下策略来优化学习过程: (1) 动手实践每一个实验。实践是检验和巩固知识的最佳方式,读者应积极完成书中安排的所有编程任务。 (2) 深入理解概念。除了完成代码运行,读者还应努力理解其背后的原理。 (3) 保持学习的热情和持续性。编程技能是逐步积累的,持续学习新工具和语言特性对于保持个人竞争力至关重要。 (4) 参与社区讨论。加入Python和相关技术的社区,参与讨论,有助于提升编程技能。
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(1)构建Python股票交易量化平台,实现交易量化技术;(2)详解股票交易主要模型、算法及其实现、应用;(3)量化交易工具提供云盘下载,方便读者学习

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Python编程快速上手Python编程从入门到实践更适合国内职场人的内版编程书让Excel、word、PDF、PPT飞起来
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对话形式轻松理解,一本书掌握机器学习的基础数学。有趣、易懂、不枯燥的机器学习入门书。Python代码均可下载。
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Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
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智能分析:ChatGPT+Excel+Python超强组合玩转数据分析
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编程超有趣 Scratch、Python、HTML、JavaScript编程轻松入门 (附给家长和老师的指导手册)
1. 编程启蒙绘本:一本书分成4个分册,内容分类更明确,覆盖Scratch、Python、Logo、HTML、JavaScript等多个流行编程语言; 2. 内容生动有趣:全图片式引导,含有机器人对话等趣味元素; 3. 超强互动性:附赠家长和老师的使用指导手册,告诉家长或者老师如何正确地使用这本书,更科学地指导孩子进行学习; 4. 含词汇表,易于理解; 5. 全彩印刷。 本书与传统教材不同的是,摆脱了传统晦涩的语法讲解,让读者从易到难,在实践中一步一步地掌握Scratch编程的精髓和技巧。比起简单的动画效果,案例以scratch的游戏开发为主题,用简单生动的项目让读者会体会到编程的乐趣。开发的过程中,让读者可以真正地学习到创作中需要考虑的细节,提高读者的逻辑及计算思维的能力。本书图文并茂,画面精美,简单易懂,能更好地激发孩子学习的兴趣,可以说是一本不可多得的Scr
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本书的编写特色如下: (1)理论与实践相结合。本书在介绍Python编程的基础知识时,注重理论与实践相结合。在每一章节的内容中,均配有精心策划的示例代码与实战练习,旨在引导学生通过实际操作来巩固和加深对理论知识的理解与掌握。 (2)深入浅出的讲解方式。为了确保学生能够轻松理解并掌握Python编程,本书采用了深入浅出的讲解方式。在介绍复杂概念时,本书力求通过直观的示例代码和清晰的解释,使学生不仅能够快速掌握知识点,还能在编写代码的实践中感受到Python语言的强大功能及灵活性(3)完善的知识体系。本书构建了一条从入门到高级应用的渐进式学习路径。书中内容的安排确保了学习过程的连贯性与深度,使学生能够循序渐进、逐步深入地掌握Python编程的核心概念与技能,从而在坚实的基础之上逐步建构起对Python语言编程的深刻理解。
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深度学习入门 基于Python的理论与实现 人工智能入门学习教程 日本深度学习入门书籍 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
1.日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首,众多五星好评。 2.使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰,源代码可下载,需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序,简单易上手。 4.使用平实的语言,结合直观的插图和具体的例子,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观。 6.相比AI圣经 花书 ,本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员,本书将大大降低入门深度学习的门槛;对于在校大学生、研究生,本书不失为学习深度学习的一本好教材;即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者,也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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Python程序设计教程(高等院校计算机技术与应用系列规划教材)/胡建华/浙江大学出版社
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亚马逊畅销Python编程图书,帮助你通过编程快速实现工作自动化在本书中,你将学习利用Python 编程,在几分钟内完成手工需要几小时的工作,而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Python 程序,完成高效的自动化工作,包括:● 在一个文件或多个文件中搜索文本;● 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹;● 搜索网页和下载的在线内容;● 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据;● 拆分、合并PDF文件,以及如何加水印和加密;● 发送提醒邮件和文本通知;● 填写在线表格。本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Python 密码学编程》、《Python 游戏编程快速上手》和《Python 和Pygame 游戏开发指南》的作者。

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这是一套前所未见的数学书,更是一套具备极高颜值的书。姜伟生博士自谦 小镇做题家 ,实际上他是国际著名金融企业的金融科技专家。很难想象一位以 术数 为业的金融家具备如此彻底的分享动机,同时,姜博士有着卓越的艺术品位和设计能力,不仅承担了这套书的精深内容,更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来,赏心悦目地慢慢走入缤纷的数学宇宙。
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Scrapy是一个源的Python爬虫框架,可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性,可通过简单的编码或配置来访问,从而可以节省发人员数周的发时间,并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区,而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识,讨论了如何从任意源提取数据,如何清理数据,以及如何使用Python和第三方API行处理,以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈数据库、搜索引擎和流数据处理系统(比如Apache Spark)。在学习完本书后,你将对数据爬取胸有成竹,并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容:使用HTML和Xpath提取所需的数据;使用Python编写Scrapy爬虫,并在网络上行爬取操作;将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法;配置爬虫,使其下载文件和图形,

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机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分,海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事! 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法,包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法,包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
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本书主要具有以下特点: (1)层次分明,循序渐进。知识体系遵循 基础 进阶 综合 的递进逻辑,符合认知规律,帮助读者逐步掌握Python编程技能。 (2)思政融合,润物无声。将职业素养、工匠精神等思政元素融入案例设计,潜移默化提升读者的综合素质。 (3)代码规范,注重实战。强调编程规范的培养,所有案例均贴近实际应用场景,强化读者的工程思维。 (4)语言优势,突出应用。充分展现Python语法简洁、生态丰富、开发高效的特点,助力读者快速适应行业需求。
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