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OpenCV 4详解：基于Python 计算机视觉图像处理机器学习编程轻松快速从入门到实践 零基础开
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父与子的编程之旅 与小卡特一起学Python 第三3版 中小学生编程少儿编程真好玩入门教程童趣味亲子
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1. 本书分为基础篇和实例篇，实例篇附有实践性较强的上机实验，可以供学生上机操作时使用。 2. 通过4个使用Python进行大数据处理与分析的案例，增加实际背景，使读者对Python大数据处理有更直观的认识，实现理论与实践的有机结合。 3. 增加NumPy在大数据处理中的应用以及NumPy在数学运算中的应用，并会通过一个案例巩固所学知识。 4. 调整第4章Matplotlib数据可视化与第5章数据预处理的顺序，使教学过程更合理。
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物联网应用设计与实战：基于AVR单片机和Python[日]武藤佳恭（Yoshiyasu Takefuji）机械工业出版社 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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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少儿编程趣学指南：Scratch3.0篇+Python篇 [美]肖恩·麦克马纳斯（Sean McManus） 著；网易有 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本系列书是一套面向青少年的图文并茂的编程入门书，作者用新奇又有趣的方式带你熟悉 Scratch 3.0 和 Python 等时下流行的编程语言，学习简单又有代表性的程序，熟悉编程技巧，创造属于你自己的游戏项目和APP应用。深入学习本系列书，你将成为一名编程小行家！
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Pandas入门与实战应用 ：基于Python的数据分析与处理 周峰 电子工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书首先讲解Pandas快速入门的基础知识，如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、开发环境配置、常用的数据结构等；然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导入、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理；接着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化；然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型，最后讲解Pandas数据实战分析。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Pandas实战应用中的热点问题、关键问题及种种难题。
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Python程序设计 季红益 程序设计 配套资源仅向教师提供
本书遵循教育部教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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ROS 2机器人编程实战：基于现代C++和Python 3 徐海望 高佳丽 著 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书介绍了基于ROS 2编程所需的各方面知识，并通过结合基本概念、设计思想、工程实践、编程调试和应用技巧等多面一体进行阐述，使读者可以更加快速地掌握ROS 2机器人编程的核心思想。书中包含大量的代码和实战案例，同时还会讲述开源项目及其相关规范和注意事项，结合作者实际的工程经验、与时俱进的 ROS 2设计思想和源码案例，读者可以学习到不拘泥于软件版本与软件环境的编程知识。此外，本书的*后一章还给出了ROS 2在实际项目中落地的应用策略和实用建议。书中所有源码都已按照ROS 2的相关规范进行开源，并与读者共同维护。 本书为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直接扫描二维码观看。 本书适合机械、自动化、机器人、计算机、自动驾驶和人工智能等行业的从业者、学生和研究人员，以及 DIY 爱好者和极客等阅读学习。
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现代藏文字符自动分析——Python实现 高定国 西南交通大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《现代藏文字符自动分析——Python实现》分为藏文字符处理基础、藏文字符排序、藏文字符查找和藏文字符统计4篇，首先主要介绍算法概述、藏文字符的输入输出、全藏字的生成等藏文字符处理基础知识；其次以现代藏字构件识别为基础分别用插入排序、归并排序、堆排序、快速排序实现了藏文字符的排序；再运用查找算法实现了藏文编码转换、藏文的拉丁转写、《藏文数字编码方案》和藏汉电子词典的实现；最后实现了全藏字字符构件的静态统计、藏文多文本中构件的动态统计、基于字典的藏文音节动态统计、基于哈希表的藏文音节动态统计等藏文字符的统计。 《现代藏文字符自动分析——Python实现》适用于藏文基础较好、计算机初步入门的人员，也适用于计算机基础较好、拟从事藏文信息处理的人员。 《现代藏文字符自动分析——Python实现》可作为高等院
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本书介绍统计计算与智能分析基础理论以及基于Python的模型算法实现。全书由13章组成，主要内容有：随机数生成技术；数据探索性分析；特征提取与选择方法；期望算法；Markov链蒙特卡罗方法；重采样技术；重要采样技术；序贯重要性采样；非参数概率密度估计；非参数回归分析；树模型理论；概率图模型；模型性能评价技术。
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自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常工
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