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正版书籍 笨办法学Python 第3版 [美] Zed A.Shaw 著,王巍巍 译 人民邮电出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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![Python设计模式实战 [美]詹姆斯·W.库珀](images/model/guan/url_none.png)
Python设计模式实战 [美]詹姆斯·W.库珀 介绍Python的23种设计模式，提供完整示例程序及数据文件，从而可编写更加健壮高效、功能强大Python代码。
本书基于Python的23种设计模式，展示了面向对象的基础知识、可视化编程，以及如何使用 创建型模式 、 结构型模式 、 行为型模式 ，旨在帮助Python程序爱好者拓宽面向对象编程知识和设计模式相关技能，轻松解决各种复杂的编程问题。本书配有大量清晰直观的可执行代码实例，让读者快速掌握Python语言并轻松实现各种对象不费吹灰之力。
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Python实现Web UI自动化测试实战 软件测试教程 编程零基础自动化测试框架从入门到实践书籍
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Python编程实战妙趣横生的项目之旅 编程入门实践到精通零基础自学 计算机语言程序设计教程书籍 官方正版 出版社直发
妙趣横生的项目编程，不同凡响的Python之旅
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本书的特色有三： ● 一是聚焦于语料库。所有的代码、代码段或代码块均围绕语料库这一主题展开，所处理的对象是语料库研究过程需要面对的各种相关问题。 ● 二是语言 技术 法律三位一体。这意味着案例的解释都包含了三方面的要素，而非从纯粹的技术角度出发。所选择的语料也多是法律文本，目的是为了呈现法律文本的语篇特征，即以法律文本通过技术研究获取其语言学方面的特征信息。 ● 三是深入浅出，易学易用。本书强调 编程 并非是工科专业的 专利 ，文科生同样可以学会编程，而且能够编写出更为细腻、更利于语言学处理的代码。再者，阅读本书至少可习得一种能力即读懂代码的能力，就像学会一门自然语言一样。
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Python学习手册-（第3版）【正版】 【正版图书，达额减，电子发票】
Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册（第3版）》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册（第3版）》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习手册（第3版）》是作者根据过去0年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴 这是《Python学习手册（第3版）》独特的一部分，配合以实用的练习题和复习题，让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。《Python学习手册（第3版）》包括 类型和劋作——深入讨论Python主要的内置对象类型 数字、列表和字典等。语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，
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硅谷Python工程师面试指南：数据结构、算法与系统设计 任建峰 全书学 谷歌面试官和OPPO高级研究总监倾力打造，拿到Python面试金钥匙
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会写代码≠能做好项目！ 建立有序生产环境 迅速融入开发团队 高效处理项目问题 网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍 Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架…… 日本极客和书虫们的智慧结晶和经验总结 BeProud里不乏极客和书虫们。在这里，很多人对特定领域的了解程度能吓掉你的下巴。大家一旦发现感兴趣的事，就会拿出私人时间来学习、实践。要知道，极客和书虫们不会为这种事情吝啬时间。 正如人们印象中的那样，极客和书虫们大多有些怪癖，但BeProud 的员工都具备下列共识。 ?希望能不做不想做的事 ?希望学会好的方法并付诸实践 ?希望工作时有个好心情
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib：实现各种数据可视化 Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Python高阶程序设计与实践 9787302588795 清华大学出版社
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Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书，帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版） Python机器学习入门经典实践教材，近十位领域名家联合推荐。
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