
Python编程入门与算法进阶(Python编程五至六级) 中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程五至六级推荐用书
1.本书为中国电子学会全国青少年软件编程等级考试指定用书。 2.本书根据等级考试标准,明确了Python编程五至六级所涉及的知识,并对知识进行了详细的讲解。
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Python计算与编程实践:多媒体方法(原书第2版) 机械工业出版社 【好评返5元店铺礼券】
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Python人脸识别(从入门到工程实践)/智能系统与技术丛书
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Python 3.6从入门到精通【正版书籍,可开发票,满额减】 【正版】
本书通过丰富多样的实例,详解Pytho3.6的编程方法,从步骤到代码分析,将每个技术点都一目了然地展示给读者。书中不仅使用了大量实例对编程重点、难点进行深入剖析,还结合作者多年的项目开发和教学经验对读者进行点拨和引导,使读者能够达到学以致用的目的。 本书内容安排由浅入深、逻辑结构清晰、循序渐进,并注意各个章节与实例之间的呼应和对照,可作为Python编程初学者的入门教材,也适合Python中高级用户进一步提高和借鉴参考。
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正版书籍 #图解算法——使用Python 吴灿铭,胡昭民 著 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
如今“程序设计”已经是越来越普及的课程,让人人拥有程序设计的能力已是各个学校信息技术课程的重点。算法是计算机科学专业重要的基础课程,也是有志从事信息技术领域的专业人员必须学习的一门基础理论课程。为了帮助更多人能够比较轻松地了解各种算法的重点,全书采用丰富的图例来阐述算法的基本概念,包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等,并应用不同算法延伸出重要数据结构,例如数组、链表、堆栈、队列、树形结构、图形、排序、查找、哈希表等。本书使用Python语言编程实现算法,是一本简单有趣的算法入门书。
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精通PYTHON爬虫框架SCRAPY (美)迪米特里奥斯?考奇斯-劳卡斯 【好评返5元店铺礼券】
Scrapy是一个开源的Python爬虫框架,可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性,可通过简单的编码或配置来访问,从而可以节省开发人员数周的开发时间,并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区,而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识,讨论了如何从任意源提取数据,如何清理数据,以及如何使用Python和第三方API进行处理,以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统(比如Apache Spark)。在学习完本书后,你将对数据爬取胸有成竹,并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容:使用HTML和Xpath提取所需的数据;使用Python编写Scrapy爬虫,并在网络上进行爬取操作;将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法;配置爬虫,使其下载
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三步学Python python编程从入门到实践零基础入门学习Python3.9编程入门指南计算机编
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![正版书籍 OpenCV3计算机视觉 Python语言实现(原书第2版) [爱尔兰] 乔·米尼奇诺(Joe Minichi](images/model/guan/url_none.png)
正版书籍 OpenCV3计算机视觉 Python语言实现(原书第2版) [爱尔兰] 乔·米尼奇诺(Joe Minichi 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
目 录 Contents 译者序 前言 作者简介 审校者简介 译者简介 章 安装OpenCV1 1.1 选择和使用合适的安装工具2 1.1.1 在Windows上安装2 1.1.2 在OS X系统中安装6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装11 1.1.4 在其他类Unix系统中安装12 1.2 安装Contrib模块13 1.3 运行示例13 1.4 查找文档、帮助及更新14 1.5 总结15 第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面16 2.1 基本I/O脚本 16 2.1.1 读/写图像文件16 2.1.2 图像与原始字节之间的转换19 2.1.3 使用numpy.array访问图像数据20 2.1.4 视频文件的读/写22 2.1.5 捕获摄像头的帧23 2.1.6 在窗口显示图像24 2.1.7 在窗口显示摄像头帧25 2.2 Cameo项目(人脸跟踪和图像处理)26 2.3 Cameo—面向对象的设计27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘32 2.3.3 cameo.Cameo的强大实现33 2.4 总结34 第3章 使用OpenCV 3处
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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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传统教材的不足:传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧,想以此高效地打下机器学习的数学基础,针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础:Python语言描述》的优势:本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点,进行新的尝试和突破:从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度,环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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