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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、习题答案。6.本书配备工程师宝典APP电子书（纸电同步），随时随地阅读。
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并发编程图解 《并行计算与高性能计算》《Python Cookbook》 《Python Distilled》作者联袂推荐：一本实用入门级读物，助你轻松驾驭现代并行计算架构的编程之道。
并发编程技术通过将计算机程序分解为可独立执行的任务单元，实现了程序的高效运行。目前，这一技术被广泛应用于游戏图形加速处理、大型AI模型训练、网络应用快速扩展、大数据流处理等关键领域。虽然并发编程十分复杂，但本书凭借有趣的示例、娱乐性的图解和易于上手的Python代码，为读者构建了一条从入门到精通的完整学习路径。 《并发编程图解》一书秉持 由浅入深 的原则，系统阐释了并发、并行和异步编程的核心原理，并重点聚焦于如何高效利用多核处理器、GPU等高性能计算资源。作者以平实的语言，刻意规避了繁复的数学公式、专业术语和学术辞藻，使复杂的概念变得清晰易懂。本书是初学者及希望程序突破性能瓶颈的进阶开发者的理想选择。
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人工智能 是一种 为机器赋予人的智能 的技术， 机器学习 是 一种实现人工智能的方法 ， 深度学习 是 一种实现机器学习的技术 。 本书是日本*的人工智能学习平台热门课程 通过深度学习创建图像识别编程模型 的官方教科书，是 动手学 和 现场使用 大型系列畅销书中的深度学习教科书，它从机器学习的基础知识开始，以一种易于理解的方式解释Python的基础知识，数据处理方法，监督学习以及深度学习的基础知识和应用程序开发。 本书以解决问题的方式来引导大家积极思考，同时提供样本文件，读者可根据样本实际操作，在帮助理解问题的基础上，提高动手能力。 本书正文中每节都有习题，共350多道，包括选择题和编程题，读者可以在检查学习效果的同时推进后续内容的学习。通过阅读本书，读者可以一次从机器学习基础跨越到深度学习的相关知识
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如今，人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的程序设计语言。通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习的。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。本书适合任何想要通过Python学习的编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的
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1.本书主要针对高等职业院校学生的特点，突出素质教育，以培养学生的能力为本位，以提高学生的就业技能为导向。 2.全书内容简洁、结构严谨、逻辑分明、条理清晰，在内容和形式上都有创新。 3.教材的编写由浅入深，即使没有接触过机器学习的学生也能很快上手。 4.本教材注重理论与实践的结合，使学生能通过实践深化对理论的理解，学会并掌握理论知识的实际应用。能更好的培养学生的专业技能和实践能力，学生在学完本书后能学以致用。 5.本书采用 任务驱动 案例教学 启发式教学 等教学方法，充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性，变常规的被动学习和填鸭式教学为积极主动学习。 6.参与本书编写工作的人员都是长期从事Python编程及相关课程教学的一线教师和长期从事开发工作的工程师，具有丰富的教学经验和实践经验。 7. 本教材资料
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●入门即知全貌:全面介绍Python语言语法，包括元编程，每个知识点均有练习代码、实训案例。 ●入门即用对象:从Python对象建模开始学习编程，轻松掌握面向对象方法，有助于将面向对象编程思维快速融入自然思维。 ●入门即会工程:把计算思维、软件工程思维融入实际项目开发中，有助于读者快速掌握工程化分析问题的方法。
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本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分 分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容 第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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配套资源：电子课件、习题答案、教学大纲、数据集、源代码 本书特色： ★ 本书从Python编程入门出发，采用理论与实践相结合的方式，通过对编程范式、数据结构、程序调试技术，以及实际应用项目的讲解，帮助读者快速掌握Python语言编程基础。 ★ 知识点组织尽量以图表形式呈现，帮助读者深刻理解概念的内涵，比如，常量、变量、标识符之间的区别。每一章后都有小结，便于读者掌握重点知识。 ★ 提供全书完整源代码配套代码、数据，学生可通过上机实验，快速掌握Python语言。
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本书是Python用户的一本百科式学习的指南，由Python社区数百名成员协作奉献。全书内容分为三大部分。部分是关于如何配置使用Python编辑工具的 第二部分深入学习的地道Python风格的代码范例 第三部分研究Python社区常用的一些代码库。本书适合有一定Python基础的人员学习的，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！
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考虑到从3.9版本开始，只能在Windows 8及以上版本运行，为了兼顾更多的运行环境，并考虑Python相关的第三方资源库的使用要求，这里选择稳定的、可以在Windows 7及以上操作系统运行的3.8.6版本的Python安装包，作为本书第2版本代码学习的运行环境。 关于第2版 （1）优化了配套代码。 （2）补充了新知识，如新增保留关键字async、await。 （3）在字典章中增加了集合的内容。 （4）对第10章的部分内容进行了完善和补充。 （5）对第11章图形用户界面的主要内容进行了更换。去掉了tkinter库的所有内容，更新为功能更加强大的PyQt5组件库及designer.exe界面设计工具。 （6）对第12章数据库操作的MySQL数据库连接、案例等内容进行了更新。 （7）对第13章的内容进行了补充，主要增加了异步协程内容。 （8）考虑到Web.py技术停止更新的问题，而FastAPI近两年发展迅猛，因其执行效率高、
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《Python编程基础与数据分析》从Python基础知识开始，由浅入深，逐渐引入以Python为开发工具进行数据分析、图像处理、机器学习的等模块，全书共0章，分为两大部分 基础篇和进阶篇。基础篇为第章至第7章，主要介绍了Python的各种数据结构、结构、函数及异常处理 进阶篇为第8章至第0章，主要介绍了多种类型的文件数据处理、图形图像处理及人工智能之机器学习的模块，并使用Scikit-learn库介绍了机器学习的的一般流程及处理方法。
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