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本书的读者对象为:所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员,所有零基础想自学编程的人员都可以使用本书学习。 《零基础7天入门学Python》就以零基础读者为对象,结合大量的实例(28道例题及答案示例与解析)和练习题(16个课后练习题及答案解析),对初学者应该掌握的Python知识通过7天的课程进行了详细解说。作为编程学习的入门书,本书并没有对Python知识进行面面俱到的讲解,而是聚焦于编程初学者必须掌握的知识点,让他们能够集中理解,高效学习。 三遍学习法: 遍 按照目录设置在一周时间内将全书内容大致阅读一遍,了解基本语法和编程基础。跳过例题,在电脑上一个字一个字地输入示例程序。可暂时跳过其中难的地方,掌握示例程序的总体流程。 第2遍 以解答例题为中心从头开始阅读
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乐学Python编程-做个游戏很简单【正版图书,达额减,电子发票】 正版
本书有以下特点: (1)市面上,针对少儿学习Python编程书很少,且属于译注,不适合中国儿童的思维。 (2)本书对基本概念的阐述使用了大量儿童易于理解的比喻和故事,避免对其进行专业术语的枯燥讲解。 (3)对计算机软硬件环境要求简单,只要拥有一台电脑,装好Windows操作系统,装好Python,便可以完成本书的所有案例。 (4)本书提供的编程案例,少儿非常感兴趣,愿意使用验证和改编。 (5)本书提供游戏编写,都是孩子们日常接触过的游戏,非常容易理解。 (6)本书使用大量对话式讲解,将读者可能的问题和回答表现出来。 (7)这部故事编程书,共有十四章,每章对应一个故事,每个故事中有一个或多个编程任务,寓教于乐,激发孩子的阅读兴趣。
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Python机器学习 预测分析核心算法 [美] Michael Bowles 鲍尔斯 著 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!
机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深入理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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Python深度学习实战:基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 纳温·库马尔·马纳西 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
适读人群 :深度学习从业者及研究人员 本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用,如计算机视觉、语音识别以及聊天机器人。本书集中于深度学习应用所需的模型和算法,帮助你在短时间内提高实践技能。本书覆盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和物体识别等话题,目标是为创建能够执行深度学习的程序提供所需的概念、技术和算法实现。 本书涉及中高级的深度学习技术,其中包括卷积神经网络、循环神经网络以及多层感知机,同时探讨了一些比较流行的API,比如IBM Watson、Microsoft Azure以及scikit-learn。 通过阅读本书,你会学习: 如何运用各种各样的深度学习框架,如TensorFlow、Keras以及scikit-lear 如何构建人脸识别和人脸检测 如何实现语音到文本以及文本到语音的转换 如何用深度学习创建聊天机器人
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Python高手之路 第3版 【法】朱利安·丹乔(Julien Danjou) 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!
Python是一门很绝妙的编程语言,它快速、灵活且内置了丰富的标准库,已经用于越来越多的不同行业。通常,大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识,但是掌握了这些基础知识后,读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同,它介绍了如何利用Python有效地解决问题,以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践:书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议,帮助读者充分利用Python的特性,构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西,可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题:书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案,还介绍了一些非常好的小技巧,讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制:书中阐述
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