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Python是一种强大的编程语言，容易学习而且充满乐趣。但掌握了基本知识后，接下来做什么？ 本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与 Arduino和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python工具和库，如numpy、matplotlib和pygame， 来完成以下工作： 利用参数方程和turtle模块生成万花尺图案； 通过模拟频率泛音在计算机上创作音乐； 将图形图像转换为ASCII文本图形； 编写一个三维立体画程序，生成隐藏在随机图案下的3D图像； 通过探索粒子系统、透明度和广告牌技术，利用OpenGL着色器制作逼真的动画； 利用来自CT和MRI扫描的数据实现3D可视化； 将计算机连接到Arduino编程，创建响应音乐的激光秀。 通过本书，你可以享受作为极客的真正乐趣！
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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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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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本选题是对标企业对大数据人才的能力需求标准，并针对现有相关图书存在的基础知识介绍不足，导致读者学习出现困难或障碍开发的，全面系统地介绍python3数据分析从基础到实战的相关内容。本书有以下两大特色： （1）本书内容注重知识点详解与实战应用，同时配套讲解视频和程序源文件，以通过多种渠道使读者从基础上掌握python的内容，并更好进行实战应用。 （2）本书实在大量调研的基础上，从读者学习路上遇到的障碍与困难入手，通过设计有趣的学习路线，深度讲解知识点，将知识点与有趣的案例结合，帮助大家学习知识，同时激发读者对python学习的兴趣。
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