
细说Python编程:从入门到科学计算 超详细的Python编程入门与实践,超多范例,超长视频,娓娓道来,通俗易懂
这是一本面向初学者的Python编程入门书,特别适合没有任何编程基础的读者学习。如果你想要学习Python编程,或者想转型到人工智能领域寻找机会,那么我向你真诚的推荐这样一本好书,我的理由是: 首先,《细说Python编程:从入门到科学计算》由两位长期使用Python编程的博士执笔,他们在领域内工作多年,对Python语言有透彻深入的理解,他们会教给你正确高效的编程学习方法。不走弯路,才能行稳致远,不是吗。 其次,《细说Python编程:从入门到科学计算》内容涵盖了Python编程的核心知识点,完全可满足入门者的学习需求。值得一提的是,《细说Python编程:从入门到科学计算》还扩展性地介绍了更多的知识,如数据库编程、网络编程、代码测试、程序打包、科学计算等,还针对每个知识点介绍了更深入的知识,如容器部分,除介绍容器的基本功能和使用方法之
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你好,Python 中小学青少年Python趣味编程,零基础学Python,Python编程书籍,Python游戏开发
本书特色: 1.本书结构合理,层次清晰,内容丰富,难易程度适中,易于被读者接受和掌握; 2.本书语言风趣活泼,图文并茂,引人入胜; 3.本书例程贴近中小学生的生活场景,使读者在学习Python编程的过程中印象更加深刻; 4.本书全彩印刷,可读性强,使读者轻松学习; 5.本书注重读者的实践与思考能力,设计了 划重点 拓展与提高 你掌握了没有 学编程 多动手 等内容环节,其中有大量的代码练习,答案以二维码的形式给出,方便查询,互动性强,可使读者独立思考归纳,迅速掌握编程技能。
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【正版全新】PYTHON程序设计 黄蔚、熊福松、钱毅湘 正版书籍 书店 清华大学出版社 可开发票,保证正版
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机器学习入门:基于数学原理的Python实战 机器学习启蒙*书
1.与周志华编写的《机器学习》相比,本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比,本书多了用面向对象思想将算法模块化,并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者,本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
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Python作为机器学习和数据科学中使用极为广泛的编程语言,可以用来开发程序,从网站到桌面应用程序,再到游戏再到人工智能。本书包括 4大项目:3个带有海龟、Tkinter和Pygame的游戏以及一个带有Tkinter 的桌面应用。书中首先概述变量、数字和字符串等基本编程概念,同时创建了有趣的个性化迷你项目。然后直接进入 Turtle,这是一个为孩子们定制的 Python 库,在那里他们将学习如何绘制、动画、自动化并终根据所学的 Python 概念制作多彩的迷你项目。另外还有一整章专门介绍更多有趣的谜题和活动,另一章包含更多谜题的酷想法。通过全书的学习,读者可以在创建项目的同时,从内到外学习 Python,培养解决问题的技能和编程技能。
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适读人群 :有Python基础,对GPU感兴趣的读者。 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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适读人群 :Python程序员,有Python语言基础想要得到进阶和提高的读者 Python代码仅仅能够正确运行还不够,你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论,本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈,以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优点?如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统?有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案,以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 通过阅读本书,你将能够: ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器; ■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构; ■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈; ■ 通过选择合适的数据结构
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码,是几个加密算法及其破解程序,包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等,以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。 本书适合Python初学者和密码学的初学者,也适合信息安全从业人员。
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本书紧贴计算机领域,从程序员的需求出发,精心挑选了程序员真正用得上的数学知识,通过生动的案例来解读知识中的难点,使程序员更容易对实际问题进行数学建模,进而构建出更优化的算法和代码。本书共分为三大模块:“基础思想”篇梳理编程中常用的数学概念和思想,既由浅入深地精讲数据结构与数学中基础、核心的数学知识,又阐明数学对编程和算法的真正意义;“概率统计”篇以概率统计中核心的贝叶斯公式为基点,向上讲解随机变量、概率分布等基础概念,向下讲解朴素贝叶斯,并分析其在生活和编程中的实际应用,使读者真正理解概率统计的本质,跨越概念和应用之间的鸿沟;“线性代数”篇从线性代数中的核心概念向量、矩阵、线性方程入手,逐步深入分析这些概念是如何与计算机融会贯通以解决实际问题的。除了理论知识的阐述,本书还通
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