
Python商业数据挖掘(第6版) 用Python展示数据挖掘的理论、技术和应用。随书赠送学习资料,获取地址见书封底二维码。
通过学习《Python商业数据挖掘(第6版)》,读者将掌握使用Python实现数据挖掘的各种方法,并深入理解在将这些方法应用于数据挖掘的过程中存在的商业问题和机遇。
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Python设计模式 Wessel Badenhorst 清华大学出版社【可开电子发票】 正品保证,进入店铺更多优惠!
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Python编程实战 9787512432468 北京航空航天大学出版社
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![【正版】 Python金融实战 [美] Yuxing Yan 著,张少军,严玉星 译 人民邮电出版社 978711545](images/model/guan/url_none.png)
【正版】 Python金融实战 [美] Yuxing Yan 著,张少军,严玉星 译 人民邮电出版社 978711545
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Python游戏编程项目开发实战 游戏项目循序渐进,视频讲解透彻明了 ;从游戏项目中获得学习的乐趣
本书通过基础知识讲解 重点知识点视频详细讲解 重要代码图示的方式,采用不同类型、不同难度的游戏案例,帮助读者循序渐进的掌握Python游戏开发的相关知识,其主要特点如下: (1)每个章节前,都有专业插画师根据本章知识设计了漫画插图,提高读者学习兴趣。 (2)游戏案例的学习符合人的认知规律,采取了总体介绍-功能分解-重点详细讲解等方式介绍相关知识点。 (3)重要知识点均有视频讲解,读者可随时随地进行学习。
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PYTHON大模型应用开发:核心技术与项目实战 宿永杰 著 著 程序设计(新)专业科技 新华书店正版图书籍 机械工业出版
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Django企业开发实战 高效Python Web框架指南【正版】 【正版图书,电子发票】
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![基于Python实现的遗传算法 [美]伊亚尔·沃桑斯基(Eyal Wirsansky) 著;吴虎胜 朱利 江川 吕龙 译](images/model/guan/url_none.png)
基于Python实现的遗传算法 [美]伊亚尔·沃桑斯基(Eyal Wirsansky) 著;吴虎胜 朱利 江川 吕龙 译 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
遗传算法是受自然进化启发的搜索、优化和学习算法家族中的一员。通过模拟进化过程,遗传算法较传统搜索算法具有更多优势,可为各式问题提供高质量的解决方案。本书基于Python语言将遗传算法应用于各种任务,提供在人工智能和其他很多领域应用遗传算法的实践经验。同时,本书涵盖了人工智能领域的新进展。
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机器人Python极客编程入门与实战 正版图书,下单速发,可开发票
有了先进的软件、硬件开发平台,剩下的只是创意。中国人,特别是中国的年轻人,是全球富有创业、创新精神的一群人,这样的一个群体难道还会缺乏创意吗? n “青少年学编程系列丛书”只是“Pytho极客项目”的起点,也是新一代智能化硬件的起点,我们期待更多的同行、更多的年轻人加入这个领域。 n
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Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理 xlwings数据处理分析Python编程 Exc 官方正版 出版社直发
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1.理论联系实践,助力学练结合 本书在介绍 Python 语言的基础上,侧重讲解如何使用 Python 进行数据分析和应用开发;通过应用案例串联知识点,重难点清晰;在讲解基本概念时,注重编程实例和相关问题的分析,能有效引导读者学习相关知识并锤炼实战技能。 2.面向多领域应用,融合多学科知识 在每章中通过编程实例将各类知识纵向连接在一起;在应用案例部分,综合Python在网络爬虫、推荐系统、图像处理和机器学习等多领域的应用,通过融合多学科的知识讲解Python开发技术,帮助读者培养算法思维和解决实际工程问题的能力。 3.配套立体化教辅资源,全方位服务教师教学 本书配套了丰富的教辅资源,如 PPT、(针对不同学时的)教学大纲、源代码、习题答案、上机实验和实验代码等。读者可以通过动手实践掌握各章节的相关知识和编程技术,以便快速掌
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Python商业数据分析:零售和电子商务案例详解(双色) 以零售和电子商务为业务背景,使用Python工具解决业务场景中的数据分析需求
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Python数据挖掘技术及应用(第2版微课版)/清华开发者书库 新华正版 团购优惠请咨询客服
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正版书籍 Python程序设计 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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正版书籍 中学生Python程序设计基础教程 骆焦煌,骆毅林 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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Python数据分析实战【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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OpenCV计算机视觉技术(Python语言描述)(微课版)
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1.本书基于Python和CUDA介绍GPU编程 2.重点介绍如何通过GPU编程来实现高性能的并行计算 3.本书为读者供习题,并以 习题提示 的方式给出解题思路 4.异步社区为读者提供配套代码
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正版书籍 数据结构(Python语言描述) 黄敏,陈锐,马军霞 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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Python物联网程序设计 通过Python语言轻松地使用底层硬件、传感器、执行器、总线和显示屏。
《Python物联网程序设计》将教你开发物联网原型,从选择硬件到使用Python 的所有必要软件包、库和工具,应有尽有。如果你需要较小的主板或其他主板,则本书中包含的所有示例均与Intel Edison主板兼容,因此,你可以根据需要切换到该主板。
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像计算机科学家一样思考Python 第2版 学会 像计算机科学家一样思考 轻松学Python
如果想要学习如何编程,从Python语言入手是一个很好的开端。本书从基本的编程概念开始,一步步引导读者了解Python语言,再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级,支持Python 3。每章后的练习可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者,以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何开始Python编程。? 从基础开始,包括语言的语法和语义。? 掌握每一个编程概念的清晰定义。? 循序渐进地学习值、变量、语句、函数和数据结构。? 了解如何操作文件和数据库。? 理解对象、方法和面向对象编程。? 使用各种调试技巧来修复语法错误、运行时错误和语义错误。? 通过一系列案例研究来探索函数、数据结构和算法。本书的示例代码均在GitHub仓库中
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Python语言及其应用(第2版) python编程入门教程自学书籍 语言程序设计编程入门零基础自学
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Python从小白到大牛 9787302509332 清华大学出版社
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Python Web深度学习 本书详细阐述与Python Web相关的基本解决方案,提供相应的示例、代码,以带领读者在工具和实践的帮助下部署智能Web应用程序和网站。
《Python Web深度学习》首先阐释了机器学习的基础知识,重点是深度学习和神经网络的相关知识,以及它们的常见变体,并介绍了如何将它们集成到Web中。
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强劲的Python:现代Python编程的模式与策略 [美]亚伦·麦克斯韦 为已有Python基础的开发者提供认知升维的跳板,快速构建高效的解决方案,真正实现从熟练到精通的质变跃迁。
本书并非关于Python知识的一站式全面指南,而是以Python的核心编程范式为主线,从生成器、推导式等基础工具切入,逐步深入到装饰器、魔术方法等高级特性,为读者打开面向对象编程的全新视角,旨在传授Python相关技术、模式和工具,让读者的Python编程技能实现质的飞跃。书中精心设计的实战案例贯穿始终:从文本处理中的生成器组合,到工厂模式在框架设计中的应用,再到日志系统的企业级配置,每个章节都将理论与实践完美结合。具体内容包括如何使用生成器进行扩展、如何使用推导式创建集合,以及高级函数、装饰器、异常和错误、类和对象、自动化测试、模块管理、Python日志等。
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敬告读者朋友: (1)下载配套视频的读者请注意,Windows自带播放器会黑屏,需要使用迅雷/暴风/QQ专业播放器播放视频。 (2)本书配套的爬虫教程、课后练习答案,请加前言部分提到的交流群,在群文件内获取。 一本书包含3大板块的内容:基础、范例、综合实战 技术讲解 - 范例演练 - 技术解惑 - 课后练习 贯穿全书,全面掌握Python开发 用 纸质图书 视频和源程序 网络答疑 的方式,实现了 入门 范例演练 项目实战 的完美呈现,帮助读者从入门顺利过渡到适应项目实战的角色 扫描书中二维码,观看同步教学视频 325个实例,更多的时间演练机会 650个拓展范例,真正地举一反三 1980分钟视频讲解,降低学习难度 63个技术解惑,破解学习难点 77个课后练习,巩固学习成效 2大综合实例,达到学习以致用
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关于Python的书虽然已有不少,但从安全从业者角度全方位剖析Python的书籍几乎没有,《Python绝技:运用Python成为**黑客》填补了这个的空白:包含了渗透测试、Web分析、网络分析、取证分析以及利用无线设备等方面的Python攻防方法。 无论你是从事安全研究的哪个方向,书中的大量深入浅出的案例分析均可以让你掌握有用的技能,快速上手编写代码,在工作中事半功倍,拓展视野、培养和锻炼自己的黑客思维。
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Python深度学习与项目实战 全方位解读深度学习五大主流与前沿技术,理论与实战紧密结合,详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用。
1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术; 2.理论与实战紧密结合,通过足够多的实际项目帮助读者; 3.知识全面,详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新进展和应用; 4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。
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Python网络编程 第3版 从应用开发角度介绍网络编程基本概念 模块以及第三方库 利用Python轻松快速打造网络应用程序 Python 3示例讲解
本书采用Python 3,涵盖网络编程所有经典话题,包括网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构,以及HTTP及Web应用程序,对新的SSL支持、异步I/O循环的编写方法、跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法等内容也有详尽介绍。本书既适合想要深入理解使用Python来解决网络相关的问题或是构建网络应用程序的Python程序员,也适合所有Web应用程序开发人员、系统集成者或系统管理员。
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Python金融实战 Python金融实战类指南 指导金融大数据分析过程 通过编写高效的Python程序 解决实际金融问题
本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写,囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想,并且结合了众多实际的金融数据,严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下,邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译,将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析,引导读者编写高效的Python程序,构建实际的Python应用,实现金融数据的高效分析。在理论和实践中,把握量化交易的核心思想,将金融模型运用得得心应手。
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本书由浅入深地介绍了数据挖掘的基础知识; 图文并茂,同时提供了种类繁多的Python库来支持具体实践; 第二版更新了示例和代码,每一章都引入了新的算法和技术。 本书将手把手指引你: 基于过去结果预测体育赛事胜负 根据行文风格确定文档作者 调用API下载社会媒体或其他在线服务的数据集 在复杂数据集中寻找并提取合适的特征 创建解决现实问题的模型 运用各种各样的数据集,设计并开发数据挖掘应用 利用深度神经网络完成图像中的对象检测
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Python深度学习第2二版 机器学习自然语言处理python人工智能入门书籍 keras运算kag 官方正版 出版社直发
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Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论,以及常见的应用场景和代码实现
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过测试无误。
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Python机器学习入门 从零起步,用Python编程入门人工智能,动手编程实现图像特征检测、人脸识别、手写数字识别等应用,全彩印刷
1.这是一本Python编程与机器学习的入门书,基于Python 3; 2.本书分为上下两篇,上篇主要讲 Python 编程的基础知识,下篇主要基于图像识别的机器学习技术介绍了人工智能的知识和概念; 3.本书从人工智能入门的主题切入,用Python编程入门人工智能,针对性强也更加实用; 4.从文字处理到图像识别,动手编程实现图像特征检测、人脸识别、手写数字识别等应用; 5.全彩印刷。
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构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图,入门有章可循; 1.讲解独到,常见盲点趣解析 作者基于多年的经验积累,善于总结概括初学Python过程中的误区。 2.内容全面,常用工具全涵盖 书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn,方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。 3.拓展训练,重点知识有强化 语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块,强化知识点的掌握。 4.代码完整,随时动手可复现 本书提供了完整、可验证的代码,方便读者动手练习并强化理解。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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![正版 Python图像处理与采集:第二版 9787302617020 [印]拉维尚卡·奇特亚拉(RavishankarC](images/model/guan/url_none.png)
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