用滚雪球的思维学 Python，一遍遍丰富知识体系 严格筛选知识点，便于初学者上手 文字清爽，简捷易读
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本书真正为软件测试人员考虑，在有限的篇幅内既讲解了必需的Python语言知识，也设计了很多演示案例、项目等，内容翔实，代码可以拿来即用。 本书作者具有丰富的实战经验，均具有多年测试开发经验，长期从事自动化测试框架、分布式测试平台设计与开发工作。 颠覆传统，循序渐进落地自动化测试项目，在项目中学会Selenium自动化与Python语言。 此外还介绍了平台建设相关一些实用技术，如平台搭建维护、项目部署以及运用Docker容器技术进行测试等。
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深度强化学习原理与实践 Python强化学习实战 数学基础 算法框架 网络模型 构建完整的强化学习知识体系 机器学习方法
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程序员超强大脑 编程语言程序设计认知科学python编程C语言java代码编写程序员计算机软件开发书籍 新华正版 团购优惠请咨询客服
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普通高等教育信息技术类系列教材-Python程序设计:从编程基础到案例应用 新华正版 团购优惠请咨询客服
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QPanda量子计算编程 Python编程量子计算量子编程量子信息计算机编程语言书籍 新华正版 团购优惠请咨询客服
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OpenCV轻松入门：面向Python【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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程序设计实践与习题指导(Python语言) 新华正版 团购优惠请咨询客服
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高等学校新工科计算机类专业系列教材-Python程序设计案例教程
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入职数据分析师系列：对比Excel 轻松学习Python统计分析
适读人群 ：主要面向数据分析师群体以及想要从事数据分析师的大学生。 “入职数据分析师系列”丛书 4年，深受读者好评 总超过20万册 《对比Excel，轻松学习Python数据分析》 连续三年稳居各大网店榜前列 出版有繁体版、韩语版 荣获中国工信出版集团2020年出版物二等奖 荣获电子工业出版社2020年书奖 荣获博文视点公司2019年震撼力图书奖
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青少年人工智能与编程系列丛书：跟我学Python一级 （彩插版）
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机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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Selenium自动化测试 基于Python语言 web UI测试入门书籍selenium菜谱python姊妹篇
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人工智能+机器人入门与实战用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人陈宇航、侯俊萍、叶昶 著人民邮电 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
树莓派是一款基于ARM架构、Linux系统的极简计算机，既可以用于计算机编程教育，也可以作为机器人的控制核心。第一种运行于树莓派上的编程语言是Python，这是当前人工智能领域为流行的编程语言。机器视觉是人工智能中重要的细分研究领域，OpenCV则是当前机器视觉领域主流的开源处理库，可以方便地用于计算机图像处理，并应用于面部识别、目标识别等具体问题。本书介绍在树莓派硬件上使用Python语言，借助OpenCV库编程，来实现具有机器视觉功能（识别和抓取特定颜色物体、识别人脸、识别特定人脸、进行面部跟踪）的智能机器人。 《人工智能+机器人入门与实战》力求通过一系列不同层次的软硬件任务，由浅入深地讲解人工智能的概念，同时覆盖Linux系统操作、Python编程、机器人系统搭建等多方面的综合知识。在本书案例中使用的主要硬件载体是可在桌面上
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《Python数据科学应用从门到精通》是张甜博士和数据分析领域专家杨维忠合力造的精心之作，现在已成为编辑推荐。本书全面介绍了Python数据分析的基本概念和技能，包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。重要的是，本书注重实践应用，提供了大量的实例和案例，帮助读者更好地理解和掌握所学知识。无论是经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学还是电子商务等专业学生，都可以将其作为学习Python数据分析的专业教材和参考书。而对于企业和事业单位来说，本书也是数字化人才培养的教科书和工具书。同时，职场人士也可以利用本书自学，掌握Python数据分析，提升数据挖掘、分析和可视化建模能力，从而提高工作效率和改善绩效水平。
深度学习进阶 自然语言处理 斋藤康毅 深度学习入门基于Python的理论与实现续作 NLP神经网络机器学习人工智能Pyt
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正版 编译器设计实战:基于Python的增量式设计 杰里米·G. 希克 编译器 编译原理 编译器优化 编译器设计 编程语
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高手从不急于解决问题，而是能够将问题行有效分类。 四类问题 是丰田总结出来的一套体系，指导组织分解问题，然后按照不同类型，交付给不同层级的干部去处理。《成为解决问题的高手》详细描述了四种问题类型的概念及问题解决工具，全面展示了解决问题所需要的知识主体，为人们提供了解决问题的参考路径，有助于培养人们解决问题的结构化能力，提升解决问题的速度。对于每一位致力于创造价值的问题解决者而言，本书值得阅读！
Learn Python by Building Data Science Applications
【内容特点】 （1）内容全面，结构合理：每章配有本章小结、习题和实验。 （2）案例丰富，代码详尽：结合案例讲解编程方法和技术，每段代码重要节点都有详细注释。 【资源特点】重点难点知识微课，配套PPT、程序源代码、习题答案等。 【服务特点】作者提供QQ服务群等支持，定期举办直播进行教学培训。
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（1）作者是骨灰级树莓派极客，对树莓派有非常深的研究，并行了大量的实践，本书中的解决方案和案例均经过作者亲身实践。 （2）本书为图像分析、人脸识别、文字识别、人脸追踪、视频监控等常见的机器视觉应用提供了全套的树莓派解决方案。 （3）书中7个综合性案例，不仅讲解了技术原理和实现方法，而且给出了实现代码，所有代码均可运行在树莓派上并可移植到ARM发板上。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
Python开发与财务应用/“人工智能与大数据+”财经类融媒体系列数材/金超杰 吴海波 吴超璇 主编/浙江大学出版社
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AI医学图像处理(基于Python语言的Dragonfly)
1.AI+医学图像处理，注重实战。 2.Dragonfly封装了诸多机器学习库，易上手、可操作性强。 3.紧贴“医学+AI”概念——现在科研领域和资本中的热门技术。 4.针对“医生、科研人员处理影像数据，标注数据面临的难题”，针对性强。
玩转PYTHON FASTAPI：WEB开发+DEEPSEEK实践+MCP智能体 冯印杰 著 清华大学出版社 软硬件技术
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Spark和Python机器学习实战:预测分析核心方法(第2版)
机器学习重关注的是预测——利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包； ●
Python GUI Programming Cookbook
Python Data Structures and Algorithms
Python Digital Forensics Cookbook
Python Web Penetration Testing Cookbook
Python Data Visualization Cookbook - Second Edition
Python Microservices Development
Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook Update
基于Python和Selenium，系统介绍提升自动化测试效率的方法。 1.本书基于Python 3.8 讲述了Selenium 4.0 alpha 5 的用法以及测试模型、测试框架、测试策略方面的很多内容； 2.同时介绍了Docker、Selenium Grid、Jenkins在测试方面的应用。 3.Selenium是目前非常流行的一种自动化测试框架，本书适合从事Python发、测试、运维等工作的专业人士阅读。 本书主要内容： Selenium IDE插件的安装与使用； Selenium脚本的编写方法； Selenium中元素的定位方法； 自动化测试模型和自动化测试框架； Docker与Selenium Grid在测试技术中的应用； 通过Docker、Jenkins 和Selenium实现分布式自动化测试的方法； Selenium在性能测试和安全性测试中的应用等。
AIGC高效编程：PYTHON从入门到高手 朱博 著 清华大学出版社 编程语言 程序设计（新）
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1.全彩印刷：还原真实代码环境，让编程学习更轻松；
基于PyTorch Lightning的深度学习:使用Python快速构建高性能人工智能(AI)模型
1、使用PyTorch Lightning构建深度学习模型，简化样板代码，提高生产力。 2、适合深度学习初学者和有实践需求的数据科学研究者 3、涵盖时间序列模型、深度生成式模型、半监督学习等内容 4、强调实践指导和案例，包括模型构建、部署应用等。 5、作者是资深数据科学家，读者可从其经验中受益
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Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn
Python深度学习 四大名著 之一全新PyTorch版 PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov亲笔作序推荐 从初学者角度，带你全面了解现代机器学习技术并从零始动手实践
（1）作者背景资深：4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和算法建模经验的资深专家，技术功底深厚，业务经验丰富。 （2）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融业务经营的全流程，告别纯理论和不地气。 （3）独创9大模板：针对决策类、识别类、优化分析类3大主题，独创9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘。 （4）数据建模闭环：涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等完整的数据建模闭环。
机器学习常用算法速查手册 用Python处理结构化数据，本书代码经过精心剪裁，长度适中，以便你灵活将其运用到自己的项目中。
本书以详细的授课笔记、表格和示例，帮助你掌握Python机器学习基础知识，学习建模处理结构化数据。你参加相关培训时，可将这份宝贵的学习指南作为补充材料，你开始下一个机器学习项目时，可将其作为便捷的参考资源。 本书适合程序员、数据科学家和AI工程师，它不仅综述了机器学习的全过程，还带你了解了结构化数据处理的全过程。从本书中，你将学到分类、回归、降维和聚类等多个主题的相关方法。
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