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Python人工智能应用与实践沈建强9787111742401 机械工业出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
本书在校企合作的基础上编写而成,在讲述人工智能理论的基础上突出工程应用与实践,选用了适用于人工智能项目研发的Python编程语言。
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Python编程之美:实践指南 (美)KenhReitz(肯尼思·赖茨),TanyaS 电子工业出版社【正版书籍】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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Python高并发与高能编程:原理与实践9787111729396 正版新书知其然图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
以ChatGPT为代表的大模型产品对初级程序开发人员提出了挑战,要想在开发领域站稳脚跟、有发展,必须掌握更的技巧和能力。对于Python开发人员来说,高并发、高能开发无疑是未来必须走阶之路。本书可以帮助Python初级码农向高阶,帮助所有Python从业者摆脱因ChatGPT等产品带来的职业危机。书中不仅对Pyt基础知行了解读,对所有的Python特行原理级剖析,还囊括了大量指导实践的内容,可以帮助读者真正实现高并发、高能编程。
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Python编程从入门到实践二版+Python编程快速上手让繁琐工作自动化2版+Python客项目编程全三册python
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上到有编程基础的程序员,下到10岁少年,想入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书是读者优选!本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程,带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念,如列表、字典、类和循环,并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互,以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目:2D游戏《外星人入侵》,数据可视化实战,Web应用程序。
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Python机器学习:原理与实践(数据科学与大数据技术丛书)薛薇9787300287317中国人民大学出版社
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Python自动化运维:技术与佳实践 刘天斯 著 9787111483069 机械工业出版社【售后无忧】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书在中国运维领域将有“划时代”的重要意义:一方面,这是国内一本从纵、深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作;一方面本书的作者是中国运维领域的“偶像级”人物,本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶。因为作者实战经验丰富,所以能高屋建瓴、直指痛处,围绕Python自动化运维这个主题,不仅详细介绍了系统基础信息、服务监控、数据报表、系统安全等基础模块,而且深入讲解了自动化操作、系统管理、配置管理、集群管理及大数据应用等高级功能。重要的是,完整重现了4个来自实际生产环境的不同功能运维平台的综合案例,展示了完整的平台架构及开发流程。 全书一共16章:基础篇(1-4章)详细介绍了系统基础信息、业务服务监控、定制业务质量报表、系统安全等基础和常用模块;高级篇(5-12章)深入讲解了批量运维管
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Python股票量化交易从入门到实践,人民邮电出版社【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
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【正版】 Python学 习从入门到实践 学颖 清华大学出版社 9787302486978
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Python编程入门与实践 姜增如编著 化学工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
1.本书主要面向入门读者,内容实用,文字通俗易懂,适合入门并得到迅速提高。2.突出案例教学,全书共228个案例,将Python语言特有的数值、字符串、列表、元组、字典和集合数据融入代码段,边学边练。3.基础知识 综合实践。在详细讲解各个基础知识点后,设计了36个综合实践案例,以帮助读者快速掌握Python的编程方法。4.每章后附有习题,巩固强化。5.本书配备相关代码资源、教学PPT
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Python从基础到实践教学视频版 迟殿委 9787302679400 清华大学出版社
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Python编程 从入门到实践 第2版 正版图书,下单速发,可开发票
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Python量子计算实践 基于Qiskit和IBM Quantum Experience平台 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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Python数据挖掘:概念、方法与实践[美]梅甘·斯夸尔 著;姚军 译机械工业出版社9787111565482 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
在本书中,你将深入许多数据挖掘中常被忽视的领域,包括关联规则挖掘、实体匹配、网络挖掘、情绪分析、命名实体识别、文本摘要、主题建模和异常检测。对于每种数据挖掘技术,我们将在比较解决每种问题所用的各种策略之前,研究目前新的佳实践。然后,将用来自软件工程领域的实际数据,实现示例解决方案,并学习理解和解读所得结果的方法。
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