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PYTHON数据分析入门 [英]何塞·安平科（José Unpingco） 著 机械工业出版社 数据库 程序设计（新）
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Python Web开发 测试驱动方法 [英] 珀西瓦尔(Harry J.W. Percival) 人民邮电出版社【正版 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用，并且展示使用Python做测试驱动开发（TDD）的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试，然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说，你将学会应用TDD理念，写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中，你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识，以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能，本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书，你将： 深入分析TDD流程，包括“单元测试/编写代码”循环和重构； 使用单元测试检查类和函数，使用功能测试检查浏览器中的用户交互； 学习何时以及如何使用模拟对象，以及隔离测试和整合测试的优缺点； 在过渡服务器中测试和自动部署； 测试网站中集成的第三方插件； 使用持续集成环境自动运
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Python数据分析与数据化运营【放心购买】 线上线下同步销售，请咨询客服查询库存后下单，避免纠纷。
这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。 作者是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验，在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位专家的好评和，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。 全书的内容在逻辑上共分为两大部分： 部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘 着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题
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Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 纳温·库马尔·马纳西 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
适读人群 ：深度学习从业者及研究人员 本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用，如计算机视觉、语音识别以及聊天机器人。本书集中于深度学习应用所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。本书覆盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和物体识别等话题，目标是为创建能够执行深度学习的程序提供所需的概念、技术和算法实现。 本书涉及中高级的深度学习技术，其中包括卷积神经网络、循环神经网络以及多层感知机，同时探讨了一些比较流行的API，比如IBM Watson、Microsoft Azure以及scikit-learn。 通过阅读本书，你会学习： 如何运用各种各样的深度学习框架，如TensorFlow、Keras以及scikit-lear 如何构建人脸识别和人脸检测 如何实现语音到文本以及文本到语音的转换 如何用深度学习创建聊天机器人
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PYTHON自然语言处理 (印)雅兰·萨纳卡(Jalaj Thanaki) 机械工业出版社【正版保证】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python机器学习 预测分析核心算法 [美] Michael Bowles 鲍尔斯 著 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法，避免复杂的数学推导，同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理，不论简单问题还是复杂问题，读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例，给出了具体的可修改的代码，展示了机器学习机理，涵盖了线性回归和集成方法，帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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Python编程快速上手 (美)斯维加特(Al Sweigart) 著,王海鹏 译 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python高手之路 第3版 【法】朱利安·丹乔(Julien Danjou) 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
Python是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制：书中阐述
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Python编程快速上手 (美)斯维加特(Al Sweigart) 著,王海鹏 译 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python编程入门 (加)Toby Donaldson 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
简洁的步骤和解释 助你快速上手。 的参考指南 值得反复品味。 学习Python基础知识的 从算术运算、字符串、变量，到函数、数据结构、输入输出和异常处理，应有尽有！ 通俗易懂的语言结合常见任务、屏幕图和详细的解释，循序渐进地介绍了Python的基础知识，助你轻松、迅速地学习Python。书中没有深奥的理论或者高级应用，非常适合用来自学。你定能掌握Python的各项基础知识，成为一名真正的Python程序员！
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Python Flask Web开发入门与项目实战 钱游 著 机械工业出版社【正版】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
适读人群 ：Flask入门与进阶人员、PythoWeb开发人员、前后端开发程序员、Web编程爱好者、相关院校的学生、培训机构的学员 本书特色 1. 由浅入深：从基本开发环境配置讲起，层层深入到实际项目案例开发。 2. 实例丰富： 116个实例、28个编程练习题带领读者上手实践。 3. 注重实战：详解新闻系统网站项目案例开发的完整过程。 4. 重点突出：重点介绍Flask+SQLAlchemy服务端开发，以及Jinja 2模板引擎和Bootstrap前端页面开发。 5. 涵盖广泛：涵盖Jinja 2、视图操作、数据库访问、Memcached缓存、Bootstrap等热门Web开发技术。 本书精华内容 篇 Flask基础知识 开发环境部署 Flask快速上手 Jinja2 模板引擎 Flask视图高级技术 Flask数据交互 访问数据库 Memcached缓存系统 Bootstrap的基本使用 第2篇 CMS新闻系统开发 CMS后台管理员登录实现 CMS后台文章模块基本功能实现 CMS
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Python金融大数据分析第二2版金融数据科学算法交易量化金融计算入门金融科技计算机 当当正版心理学历史传记童书中小学用书科普读物自然科学小说文学动漫/幽默育儿早教
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正版书籍 Python从菜鸟到高手（第2版） 李宁 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
李宁 “私房菜谱” Python语法基础 Python编程 PythoWeb开发 PythoGUI开发 Python爬虫技术 Python游戏开发 Python办公自动化 Python项目实战 李宁“实战项目” PyQt6游戏项目实战：俄罗斯方块 Pygame游戏项目实战：塔防 Python爬虫项目实战：抓取数据并存档 PythoWeb项目实战：基于Django的58同城项目设计
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机器学习实战——基于Python SKlearn的解析 以“轻原理、重实践”为原则，详细解析机器学习库 SKlearn；
系统：以 轻原理、重实践 为原则，详细解析机器学习库SKlearn 通俗：从参数调用的角度，适合零基础读者快速入门并掌握SKlearn 深入：由浅及深熟悉数据探索、预处理、模型选择、集成学习、模型评估流程 案例：用五个工程案例系统化讲解SKlearn库分类、回归、聚类，让你码上就用
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PYTHON大模型应用开发：核心技术与项目实战 宿永杰 著 著 程序设计（新）专业科技 正版图书籍 机械工业出版社【善水 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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统计分析软件：使用R与Python 王洪 配备了课程教学大纲(含课程思政内容)、 课件、习题解答、模拟试题及配套答案等丰富的教学资源。
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正版书籍 Python大数据处理库PySpark实战 汪明 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识，第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础，请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计，Python是一种面向对象的程序设计语言，掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础，第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立，主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容，会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍，读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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1.计算机科学和算法问题具有非常广泛的应用领域，而且经常出现在程序员面试题中； 2.本书所采用的Python语言是当前*流行的程序设计语言，基于Python3.7版本； 3.将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联。 看似新颖或独特的计算机科学问题，往往根植于经典算法、编码技巧和工程原理。经典方法仍然是解决这些问题的*途径！理解用Python实现的这些技巧，可以扩展你在Web开发、数据处理、机器学习等方面获得成功的潜力。 本书详细介绍一些经过时间验证的方案、练习和算法，以提升你解决计算机科学问题的技能。从二分搜索算法这种简单的任务，到用k 均值聚类算法对数据进行聚类，很多编码挑战都将迎刃而解。破解将计算机科学与应用、数据、性能等真实世界相关联的问题，会让你特别享受那种满足感，甚至可以让你在下一次工作面试中应对自
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