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ABAQUS Python二次开发攻略 CAE分析大系 Python基础教程入门书 Abaqus工程有限元分析实例详解
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《深度学习计算机视觉实战 卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy》将深度学习应用部署到生产环境中。读者将学习使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型和Python编写计算机视觉应用。本书从解释传统的机器学习流程开始介绍，分析了一个图像数据集。接下来，读者将学习人工神经网络(ANN)，使用Python从头开始构建一个ANN，然后使用遗传算法(GA)优化这个神经网络。 为了使过程自动化，本书强调了采用传统手工方式为计算机视觉选择特征的局限性，重点阐明了CNN深度学习模型是*的解决方案的原因，并从头开始讨论CNN，演示了CNN与完全连接的ANN相比的与众不同之处；而且说明CNN更有效率，还使用Python实现CNN，使读者对这个模型有一个透彻的理解。 在巩固了基础之后，读者可以使用TensorFlow构建实践中使用的图像识别应用，并且使用Flask使得预训练的模型在互联网上可访问；
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本书特色 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，通用操作和特定操作相辅相成，使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重内容的多媒体视频教程和教学课件。
Python机器学习*实例 第2二版 人工智能机器学习数据可视化深度*经网络深度学习监督学习技术*监
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Python数据分析与可视化应用 9787121434372
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121434372 Author 作者 唐艺,李光杰,侯胜杰 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2022-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书结合作者多年工程和实践经验，从Python基础编程语法入手，系统介绍了基于Python语言进行数据处理、分析与可视化展示所需的各项知识和技术。读者无须特别的数学或统计方面的理论知识，只需理解数据分析的思路，就可以参考示例学会针对实际问题进行有效数据分析的步骤和方法。本书分4篇共20章，主要内容涉及Python基本语法、程序控制结构、函数、面向对象基础、文件操作、标准库、正则表达式、numpy库、pandas库、数据预处理、matplotlib可视化
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OpenCV 4详解：基于Python 基于OpenCV4.1版本，计算机视觉图像处理Python零基础从入门到实践，一线实践案例，涵盖上百个函数，基于OpenCV构建功能强大的应用程序
1.基于Python讲述OpenCV大量函数用法构建功能强大的应用程序 2.基于OpenCV4.1，涵盖上百个函数 3.一线实践案例讲述计算机视觉知识及OpenCV库 4.深入学习图像处理、特征检测、视频分析等算法 5.提供GitHub托管测试数据、源代码等配套资源
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让Python遇上Office——从编程入门到自动化办公实践
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《动量策略》将一路指导您从开始使用行业标准Python语言，到建立自己的专业回溯测试环境。 本书编写的目的是给读者们一个循序渐进的指导，非常有条理性地引导你从零技术知识开始，到你拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止。 本书的重点是让读者都可以对交易策略进行量化回测，以便随时检查自己的交易模型设置。 本书将详细解释多种交易策略，并提供完整的源代码资源，可免费下载，为您成为专业系统交易员之路保驾护航。
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看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（全彩）（第3版） 关东升 电子工业出版社 9787121512988
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这是一本很好看的编程入门漫画书，知识点详细、讲解方式有趣
NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。NLTK的优在于其简单性，其中大多数复杂的自然语言处理任务使用几行代码即可实现。本书旨在讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并发机器学习方面的应用。本书首先介绍任何文本挖掘/ NLP任务中所需的所有预处理步骤，如文本的整理、清洗、语法分析、分类等，然后讲述如何使用NLTK 3行文本处理，如标记文本、替换和校正单词、创建自定义语料库等，讨论了如何使用Python完成自然语言处理任务，如语义分析、情感分析、信息检索等。本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的Python程序员以及机器学习领域的专业人士阅读。本书包括以下主要内容● 使用词性标注和分块的方法对文本行整理与清洗。● 把文本标记为句子，把句子标记为单词。● 文本
机器学习微积分一本通（Python版） 全彩印刷，逐步详解公式，Python程序实现，掌握机器学习的微积分！
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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阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到*版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。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。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到： l 使用IPython shell和Jupyter notebook行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据行载、清洗、变换、合并和重塑 l 使用matplotlib创建富含信息的可视化 l 将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总 l 分析并操作规则和不规
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机器学习在量化金融领域的应用手册。 将机器学习模型作为量化因子投资的内核工具； 实际案例+R语言和Python双代码， 系统介绍股票配置与投资组合管理等方面的机器学习模型使用方法； 梳理全球量化金融领域前沿成果，介绍近百篇AI与因子投资交叉领域的重要文献。 特别适合金融及大数据相关专业的学生和研究人员、金融机构从业者，以及监管部门的专业人士参考阅读。
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《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》通过20个案例，应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案。全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。 本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题，并给予解决方法，可供读者举一反三，二次开发。
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Python基础教程 （第3版） 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书包括Python程序设计的方方面面 首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句 然后循序渐进地介绍了一些相对的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器 此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识 *后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了0个具有实际意义的Python项目的开发过程。
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Python程式设计 初心者超凡入门 港台原版 数位新知 深石
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Python地理数据处理 【正版书籍】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。作为ArcGIS的脚本语言，使用Python将大大提升地理数据处理的效率。本书共3章，分别介绍了空间数据、Python基础、OGR库、矢量数据、过滤和选择数据、几何对象的劋作细节、空间关系、空间参考系统、GDAL库、栅格数据、监督和非监督技术，以及Python的相关模块和库的使用。通过阅读本书，读者将详细了解Python语言在地理数据处理领域的具体应用。本书讲解细致、示例丰富，适合任何想学习的使用地理空间数据的读者阅读。地理空间分析领域的新读者也将从本书受益。
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Python以其语法简单、易上手、异常丰富的第三方生态库著称，本书写作的主要目的是替代Matlab，Matlab价格昂贵且受到美国政府的限制，不允许国内的一些行业使用，Python及科学算法包是源的免费的，现在越来越多的人始使用Python行各种数学计算。本书的主要读者对象是高校的老师、研究生、博士生、高年级本科生、科研院所及企业中的科技工作者等。
本书以算法“消费者”为主线，以数据分析实践为中心话题展开对集成模型的讨论，并使用python环境依赖包，使用简洁代码快速上手，进行数据分析工程实践。
强化学习(RL)是用于创建自学习自主智能体的人工智能方法。本书基于强大的理论基础，采用实用的方法来研究强化学习，并使用受现实世界中商业和行业问题启发的实际示例来教授先的强化学习知识。 本书首先介绍老虎机问题、马尔可夫决策过程和动态规划，带你深了解经典强化学习技术，包括蒙特卡罗方法和时间差分学习方法。然后，你将了解深度Q-学习、策略梯度方法、Actor-Critic算法、基于模型的方法以及多智能体强化学习。下来，本书将介绍一些成功的强化学习实现背后的关键方法，例如，域随机化和好奇心驱动的强化学习。 随着学习的深，你将使用现代Python库（例如，TensorFlow和Ray的RLlib包）探索许多具有高级实现的新颖算法。你还将了解如何在机器人、供应管理、市场营销、金融、智慧城市与网络安全等领域应用强化学习技术，同时评估不同方法的利弊
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《Python金融大数据风控建模实战 基于机器学习的》是一本基于Python语言的金融大数据风控建模入门读物。书中结合人工智能领域流行的机器学习的算法进行信用评分卡模型构建，从而解决金融领域核心的风险问题。《Python金融大数据风控建模实战 基于机器学习的》共9章，分为4篇。第篇“智能风控背景”，旨在由浅入深地代领读者走进金融科技领域，带领他们了解智能风控的相关知识，并全面、系统地认识评分卡 第2篇“评分卡理论与实战基础”，围绕评分卡构建的完整流程，向读者一一讲述每个环节的理论知识，并进行代码实践，帮者获得从0到构建评分卡模型的工程能力 第3篇“评分卡理论与实战进阶”，旨在从建模中可能遇到的问题出发，提供一些解决问题或提升模型效果的思路，使建立的评分卡具有更好的业务适应能力及预测能力 第4篇“LendingClub数据集实战
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1.Python语法 编程实践 本书由浅深地介绍Python语言，读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧，结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战 源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例，将Python编程融其中，适合业界人士参考，也适合读者参考书中的思路和方法行探索实践。
