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Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的程序设计语言。Python可以用于很多的领域，从科学计算到游戏开发。《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。《Python编程初学者指南》共2章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习的编程，引发读者的兴趣，降低学习的的难度。每章都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习的让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。《Python编程初学者指南》内容浅显易懂，示例轻松活泼，是国际的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习的参考。
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数据结构 Python语言描述 正版图书,下单速发,可开发票
不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类； 集合接口的多个实现； 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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正版书籍 Python GUI设计——tkinter菜鸟编程 洪锦魁 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
《Python GUI设计——tkinter菜鸟编程》是首先使用tkinter设计GUI的中文Python书籍之一；为了详细讲解GUI设计，本书共使用了270个程序实例，详细讲解各种Widget的用法。
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用Python写网络爬虫 理查德 劳森 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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精通Python设计模式 [荷] 萨基斯·卡萨姆帕里斯（Sakis Kasampalis） 著,夏永锋 译 人民邮电出版 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式，介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念，包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等，帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容 使用代理模式保障接口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式，在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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一本书讲透Python编程 [美]迈克尔·哈特尔 一本书教你如何掌握优雅而强大的Python编程语言、开发实用且现代的Python
本书讲述了使用优雅而强大的Python编程语言编写实用的现代应用程序。本书内容深入浅出，不仅介绍了Python作为一种通用语言的特点，还强调了它在Web开发和数据科学中的专业用途。此外，书中还提供了大量示例和练习，以帮助读者深入理解重要内容，尽快上手开发出实用的Python程序。
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Python深度学习：模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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Python时间序列预测 [加]马可·佩塞罗( Python时间序列预测一站式参考，涵盖统计模型和机器学习模型，提供GitHub示例
借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： 为季节性效应和外部变量创建模型。 用多元预测模型来预测多元时间序列。 用于大规模数据集的深度学习。 自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
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