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![Python核心编程 第3版 英文版 [美]卫斯理·春(Wesley Chun) 著](images/model/guan/url_none.png)
Python核心编程 第3版 英文版 [美]卫斯理·春(Wesley Chun) 著 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《Python核心编程(第3版)英文版》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题,包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节,包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程(第3版)英文版》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
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Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习 王青天、孔越 著 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习》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控制问题。 《Python金融大数据风控建模实战:基于机器学习》共19章,分为4篇。第1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,帮助读者获得从0到1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“Lending
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Python编程与人工智能启蒙刘安 著;李直旭、李直旭、刘安 编苏州大学出版社9787567226289 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《Python编程与人工智能启蒙》主要分三个部分:入门篇通过一款叫CodeMonkey的软件来使孩子们初步建立对编程的感性认识;基础篇详细介绍Python语言的基本语法和使用方法;高阶篇则是在孩子们初步掌握Python语言的基础上,介绍一些Python中的高阶内容,还以通俗易懂、生动有趣的方式给孩子们介绍一些时兴的信息技术,如人工智能、机器学习、深度学习和大数据技术等。后还有一些项目实战的篇章,提供给学有余力的孩子们更多的编程实战演练。
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【预订】Python Continuous Integration and Delivery 9781484242803 美国库房发货,通常付款后3-5周到货!
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781484242803 Author 作者 Moritz Lenz Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 194页 Publisher 出版社 Apress Publication Date 出版日期 2018-12-29 Product Dimensions 商品尺寸 9.2 x 6.1 x 0.4 cm Shipping Weight 商品重量 680g Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Gain the techniques and tools that enable a smooth and efficient software development process in this quick and practical guide on Python continuous integration (CI) and continuous delivery (CD). Based on example applications, this book introduces various kinds of testing and shows you how to set up automated systems that run these tests, and install applications in different environments in controlled ways. Python Continuous Integration and Delivery tackles the technical problems related to software development that are typically glossed over in pure programming texts. After read
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Python语言/大数据应用人才培养系列教材 刘鹏、张燕、李肖俊、钟涛、刘河 著 9787302519829 清华大学出 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书以WIN10 和Python3.6.5 搭建Python开发基础平台为起点,重点阐述Python语言的基础知识和3个典型的项目实战案例。全书以理论引导、案例驱动、上机实战为理念打造Python语言学习的新模式。具体内容分为两大部分:第一部分以Python编程语言基础知识普及为主,分别介绍了Python3概述、基本语法、流程控制、组合数据类型、字符串与正则式、函数、模块、类和对象、异常、文件操作;第二部分以项目实战为核心,以学以致用为导向,以切近生活的案例为依托,分别介绍Python爬虫项目实战、Python数据可视化项目实战、Python数据分析项目实战。 本书以作者十多年的计算机专业课程教学经验及相应的项目实战心得为依托,力争做以到理论知识为基础、以案例实战为手段、以解决问题为根本的初衷。让读者最大限度地从书中汲取他们所需要的编程知识和实战体验。
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Python程序设计与问题求解彭涛, 李丹主编Python高等教育出版社新华书店正版
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![Python深度学习 [美]弗朗索瓦·肖莱(Franc·ois Chollet) 著;张亮 译](images/model/guan/url_none.png)
Python深度学习 [美]弗朗索瓦·肖莱(Franc·ois Chollet) 著;张亮 译 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔,通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号,转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章,既涵盖了深度学习的基本原理,又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展,包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后,你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题,包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
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Python程序设计 陶烨 著;张莉、金莹、张洁、张莉 编 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书是为高等学校非计算机专业学生编写的基础教材。全书共分12章,系统介绍Python程序设计语言及其程序设计的方法与技术。本书结构合理,概念清晰,内容循序渐进,取材得当,书中提供的科学计算与数据分析项目基础及项目案例可为学习者的后续学习和项目开发提供较好的帮助。为便于教学,本书提供了高质量的配套PPT、微视频、扩展阅读、源代码以及习题参考答案和难点解析等教学资源。 本书可作为高等学校非计算机专业“Python程序设计”课程教材,也可作为计算机专业本科生程序设计课程的教材或参考书,还适合于自学者使用。
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PYTHON三级 机器学习成都科创科学文化研究院科学出版社9787030771179
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Python高效开发实战 刘长龙 著 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
也许你听说过全栈工程师,他们善于设计系统架构,精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计,在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python及其周边Web框架的学习和实践,你就可以成为这样的全能型人才。本书分为3部分:第1部分是基础篇,带领初学者实践Python开发环境和掌握基本语法,同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础深入浅出地进行学习;第2部分是框架篇,学习当前*流行的Python Web框架,即Django、Tornado、Flask和Twisted,达到对各种Python网络技术融会贯通的目的;第3部分是实战篇,分别对4种框架进行项目实践,利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗,是广大网络应用设计和开发人员不可多得的一本参考书,同时非常适合大中专院校师生学
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PYTHON快速编程入门(第3版)黑马程序员 著人民邮电出版社9787115649737
1.“十四五”职业教育国家规划教材改版;2.本书配套丰富的教学资源,包括教学PPT、教学大纲、教学设计、源代码、教学视频,习题及答案等,而且为了帮助读者更好地学习本书中的内容,作者还提供了在线答疑。
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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战林大贵著清华大学出版社9787302490739
本书从浅显易懂的 大数据和机器学习 原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术,还丰富了 机器学习 内容。为降低读者学习大数据技术的门槛,书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解,展示了如何在单机Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多机Linux虚拟机,如何建立Hadoop集群,再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校,参照书中介绍的搭建过程,同样可以实现将自己的平台搭建在多台实体计算机上,以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。本书非常适合于学习大数据基础知识的初学
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