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Python深度学习从原理到应用 以Python语言为基础介绍深度学习的原理和应用,涵盖神经网络、无监督特征学习、图像识别以及递归神经网络等多种机器学习的方法和技术,提供源代码。
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Python物理建模初学者指南(第2版) 适合学生和研究人员的Python物理建模指南,第2版全新升级,涵盖符号计算、数据科学等新内容
【物理建模手册】本书介绍如何使用Python语言进行物理建模,涵盖二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟等常见任务。 【内容全面升级】在第1版的基础上,新增用SymPy进行符号计算的内容,还介绍了数据科学和机器学习相关库、Python类和面向对象编程入门知识、命令行工具,以及如何使用Git进行版本控制。 【专业作者指导】由专业科学家根据多年经验编写,为读者制定了能够快速开始探索和学习的方案,筛选了不必要的内容,保留知识和技能。
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Python办公好轻松 高效能人士的智能办公手册,掌握自动化办公、文件批处理、文档批处理、数据分析及可视化等技巧,边看视频边学习,代码全赠送,课后习题有答案,PPT讲稿全赠送。
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用热门的Python语言来玩热门的《我的世界Minecraft》游戏 人生苦短,我用Python,学编程玩游戏两不误 学习编程从来都不是一件枯燥的事,边玩边学更简单 为了更好地玩游戏,这是个学习编程的好目标
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Python数据分析(第3版) Python数据分析图书新升级,小白也能学会数据分析师的
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Python机器学习算法 机器学习算法理论知识 python机器学习入门教程 Python算法理论实践书 机器学习入门读 A6
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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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![Python面向对象编程:构建游戏和GUI:master oop by building games [美]艾维·卡尔布](images/model/guan/url_none.png)
Python面向对象编程:构建游戏和GUI:master oop by building games [美]艾维·卡尔布
适读人群 :本书不仅适合Python开发人员阅读,还适合计算机相关专业的师生阅读。 1.通过面向对象编程(Object-Oriented Programming,OOP),能有效地解决计算问题; 2.深入剖析OOP的封装、多态性和继承,展示了如何在Python中使用这些特性开发游戏和应用程序; 3.通过实践,综合运用本书介绍的许多OOP技术和GUI元素,创建一个功能完整的视频游戏; 4.理解OOP的工作方式,提高代码的可读性,提升编程的水平和效率。
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用Python写网络爬虫 理查德 劳森 人民邮电出版社,【正版可开发票】 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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从零开始学Python数据分析(视频教学版) 9787111606468 机械工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Python机器学习技术:模型关系管理 丁亚军 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理,其中,模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中,归因问题是分析的核心,提供了解析归因问题的一系列方法,以作者多年的项目经验为基础,展示 Python 数据分析的强大之处。
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