机器学习入门与实战——Python实践应用 数据时代，机器学习将是您从浩瀚数据中获取高价值信息的利器。
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Python图像处理实战 图像处理 计算机视觉人脸识别图像修复编程入门教程书籍 零基础 深度学习爬
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Python数据结构与算法从入门到精通 图解python数据结构与算法
（1）案例丰富，与软件工程实践结合，案例和习题选自近年来考研、各大软件公司笔试面试题目，在每一章结合实际案例，提供完整代码；（2）提供微课视频，通过扫描二维码可观看微课视频，下载配套源码，方便读者理解与掌握，提高学习效果。
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精通特征工程 人工智能教程机器学习 Python 算法 通过Python示例掌握特征工程基本原则和实
通过Python示例掌握特征工程基本原则和实际应用，增强机器学习算法效果
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零基础学Python编程：从入门到实践 图文并茂的学习路线图,154个动手编码示例
★零基础学Python编程的7步指南。 ★图文并茂的学习路线图。 ★154个动手编码示例。 ★ 一本零基础初学者系统自学的新版Python编程教科书。 ★一个学后就能自己解决从易到难编程问题的机会。 ★笔者为了帮助那些立志开始学习编程的人们，特编写了本书，以供读者自主学习。 ★从书中，我们可以了解、学习陌生的术语，以便轻松自如地阅读编程书籍，并享受掌握编程知识的喜悦，从而便于我们继续进入下个阶段的学习。 ★《零基础学Python编程 从入门到实践》的读者们，在这个学习的过程中，你们可能会觉得，有时是一个人在孤独学习，有时是大家一起在共同成长，而这种相互感染的力量会促使我们共同进步。
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Python青少年趣味编程100例(微课视频版) 爱编程的魏校长 著,爱编,程的魏校 中国水利水电出版社 9787522
本书特色 1. 实例众多 学习和掌握一项技能的最简单方式就是多看、多练。本书包含 100 多个趣味实例，这些实例 涉及各个方面，不仅可以用来巩固练习，还可以用来开拓思维，引导小读者编写自己感兴趣的各种 程序。 2. 内容有趣 为了提高小读者的阅读兴趣，本书实例基于生活化的场景，讲述各种有趣的事情，尽量避免各 种枯燥的数学求解问题。例如，讲解出租车如何计费，以及如何为文艺表演评分等。 3. 内容全面 本书涵盖了 Pytho的常用知识点，并且针对每个知识点都配置了一个相应的实例。通过本书， 小读者可以学习每个知识点的使用，同时掌握知识点的组合使用。 4. 由浅入深 考虑到小读者的逻辑思维能力相对较弱，所以本书的内容由浅入深，逐步讲解。首先讲解最为 直观和简单的内容，如输入、输出、变量和常量；然后，逐步过渡到运算、逻辑、数据集
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中学生可以这样学Python 董付国,应根球 清华大学出版社【放心购买】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
针对性强。全书内容紧密结合高中信息技术课程，围绕课程中的内容进行深入讲解，并进行适当的扩展，同样也适用于高年级初中生阅读。代码紧跟Python很新版本。书中所有代码适用于Python 3.4.x、Python 3.5.x和Python 3.6.x，以及将要发布的Python 3.7.x。例题丰富、代码纯正、讲解透彻。书中所有例题都配有相应的解析和源代码，并且对重要的源代码都加了注释来说明代码思路以方便理解。形式多样化、内容立体化。书中重点内容通过圆点进行了标记，并通过小技巧、小提示、注意等多种形式方便阅读和理解；另外，书中所有例题和案例都配有相应的，通过扫描可以快速下载源代码，减少代码输入时间，节约宝贵的学习时间。
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Python全栈安全 安全专家Dennis Byrne分享：如何使用Python实现安全开发？如何保护基于Python的Web应用程序？
安全是一个全栈性问题，包括用户接口、API、Web服务器、网络基础设施等。通过掌握强大的库、框架以及Python生态系统中的工具，你可自上而下地保护自己的系统。本书列举大量实例，插图清晰，代码丰富，准确地告诉你如何保护基于Python的Web应用程序。 《Python全栈安全》由经验丰富的安全专家Dennis Byrne撰写，讲解保护Python和基于Django的Web应用程序所需的一切，解释安全术语，揭开算法的神秘面纱。 本书开篇清晰讲解加密基础知识，然后循序渐进地讲述如何实施多层防御、安全的用户身份验证、安全的第三方访问，分析如何保护应用程序免受常见黑客攻击。
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跟孩子一起玩编程——Python编程快速入门 超好玩的编程入门书，彩色印刷，详细的程序示例，轻松掌握Python编程基本技巧
编程从孩子抓起 得到越来越多的人的认同和重视。本书是教孩子学习Python程序设计的入门读物。本书全彩印刷，寓教于乐，易于学习；读者可以轻松与快速地掌握解决问题方法和程序设计思维的。 本书主要特色如下： 1.内容由浅入深，循序渐进，基础知识与实践开发相结合； 2.全彩印刷，图文并茂，生动形象，白话的语言形式轻松幽默。
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Python地球科学数据分析 毛里齐奥·彼得雷利（MaurizioPetrelli） 人民邮电出版社 978711560
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Raerry Pi Python编程入门科学出版社9787030393265 软件工具程序设计蔚蓝书店 全新正版图书 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
《Raerry;Pi:Python编程入门》配有专门的在线资源，读者可免费下载书中所有例子的代码。《Raerry;Pi:Python编程入门》很好适合作为广大Raerry;Pi爱好者的入门书，也适合高等院校计算机及电子信息相关专业师生选读。;
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生命科学学院的Python课程教材，适合本科教学或行业人士的Python短期培训。
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基于Python的无监督学习 使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。
使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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1. 把turtle库应用于Python编程教学，让读者实现零基础上手。 2. 将Python语法和turtle绘图库的基础知识揉合在趣味案例的开发过程中，通过案例逐步学习新的知识，让读者边学边做。 3. 书中案例涉及绘制几何图案、错觉艺术、分形图形、互动程序、趣味游戏等多个领域，提升读者的兴趣。 4. 丰富的趣味案例。
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Python数据分析实战 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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Python数据分析实战 (意)法比奥·内利著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 PYTHON数据分析实战(第2版 第二版)
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Python性能分析与优化【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具 理
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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