
Python Microservices Development

Python Digital Forensics Cookbook



Python Data Visualization Cookbook - Second Edition


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。

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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。

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Python程序设计(第3版)/中国高等教育学会工程教育专业委员会新工科“十四五”规划教材/浙江省普通本科高校“十四五”
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在这本书中,小鱼将带你穿梭于代码的迷宫,每一个转角都充满了科幻和悬疑的挑战。让我们一起烧脑解密,揭开Python编程的神秘面纱。

本书语言简明,案例丰富,实用性强,适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读,也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。

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适读人群 :本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 本书第1版出版于2012年,彼时基于Python的源数据分析库(例如pandas)仍然是一个发展迅速的新事物,本书也成为该领域排名No1的经典畅销书,前两版中文版累计销售近30万册。 阅读本书可以学习使用Python对数据集行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4行了更新,并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖,非常适合刚始学习Python的数据分析师或刚始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从Git

本书是作者根据多年的教学科研经验总结而成的,所有示例和相关数据均可网上共享,以便读者快速入门。本书可为地理学、生态学等相关人员学习ArcGIS Python编程提供参考。Python是目前热门的开发语言之一, ESRI公司已经将Python作为ArcGIS产品的主要二次开发语言。在ArcGIS开发中使用Python语言,既可以高效地调取ArcGIS地理数据处理的功能,又可以便捷地使用众多Python的开源资源。本书结合大量地理实际应用代码和数据,重点介绍了Python的基础知识、ArcGIS中Python的使用方法、地图文档和图层的访问与管理、空间数据访问与操作、矢量数据和栅格数据分析、地图制图、自定义工具、插件制作等内容。本书可供地理学、生态学等相关专业从事地理数据处理的人员学习使用,从而快速掌握ArcGIS Python编程方法。

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卷积神经网络是深度学习的重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,假定读者不具备任何机器学习的知识。书中尽可能少地使用数学知识,从机器学习的的概念讲起,以卷积神经网络的****发展结束。本书首先简单介绍了机器学习的的基本概念,详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型,然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法,接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识点,书中给出了基于NumPy的代码实现,以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现,方便读者训练网络和查阅代码。本书既可以作为卷积神经网络的教材,也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。
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