古谚有云“一图胜千言”，这在不同的文化背景中均广为人知。本书是针对想步入数据科学领域的开发人员和相关人士而编写的，他们希望通过数据可视化进一步丰富其个人专业项目。本书以通俗易懂的语言讲述了数据可视化技术，并地平衡了理论与实践之间的内容。具体来说，每一章内容都是在前一章的基础上加以设计的。另外，本书还包含了多项操作，并在现实生活中的业务场景和高度相关的环境中实践、运用所学的技能。
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Python 3自动化软件发布系统 -Django 2实战 9787512430570 北京航空航天大学出版社
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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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编译器设计实战：基于PYTHON的增量式设计 [美]杰里米·G. 希克(Jeremy G. Siek) 著 机械工业出版 全新正版，可开发票
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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，金融科技新时代。 2.源于实践，整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，44个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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算法基础：Python和C#语言实现（原书第2版） 新增Python代码示例，全面涵盖经典算法、问题求解技巧和面试指南，在理解算法性能的基础上学会解决新问题
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正版书籍 PYTHON地理空间数据分析中国电力出版社自然科学 人天书店书 可开发票，保证正版
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Python数据分析基础【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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你好，Python 中小学青少年Python趣味编程，零基础学Python，Python编程书籍，Python游戏开发
本书特色： 1.本书结构合理，层次清晰，内容丰富，难易程度适中，易于被读者接受和掌握； 2.本书语言风趣活泼，图文并茂，引人入胜； 3.本书例程贴近中小学生的生活场景，使读者在学习Python编程的过程中印象更加深刻； 4.本书全彩印刷，可读性强，使读者轻松学习； 5.本书注重读者的实践与思考能力，设计了 划重点 拓展与提高 你掌握了没有 学编程 多动手 等内容环节，其中有大量的代码练习，答案以二维码的形式给出，方便查询，互动性强，可使读者独立思考归纳，迅速掌握编程技能。
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【正版全新】PYTHON程序设计 黄蔚、熊福松、钱毅湘 正版书籍 书店 清华大学出版社 可开发票，保证正版
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Python作为机器学习和数据科学中使用极为广泛的编程语言，可以用来开发程序，从网站到桌面应用程序，再到游戏再到人工智能。本书包括 4大项目：3个带有海龟、Tkinter和Pygame的游戏以及一个带有Tkinter 的桌面应用。书中首先概述变量、数字和字符串等基本编程概念，同时创建了有趣的个性化迷你项目。然后直接进入 Turtle，这是一个为孩子们定制的 Python 库，在那里他们将学习如何绘制、动画、自动化并终根据所学的 Python 概念制作多彩的迷你项目。另外还有一整章专门介绍更多有趣的谜题和活动，另一章包含更多谜题的酷想法。通过全书的学习，读者可以在创建项目的同时，从内到外学习 Python，培养解决问题的技能和编程技能。
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Python机器学习实践 9787111729860 机械工业出版社 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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适读人群 ：青少年读者：零基础入门Pytho家长、培训机构教练或老师：与孩子共同学习 1.从基础知识开始，通过有趣的编程案例，帮助孩子们通过生活中的问题更好地理解 Pytho编程的概念和原理。 2.拥有丰富海外STEM课程和编程竞赛教学经验的团队精心编写，内容清晰易懂，配合插图形象生动，适合所有想要学习编程的孩子们。 2.配有大量的竞赛实战习题，有效提高孩子的编程技能，培养逻辑思考能力和创造力，做到夯实基础、学以致用。 3.配套PPT+讲解视频，适合想要学习Python的孩子们阅读，对于想让孩子接受编程教育的家长来说，是一个不错的选择。
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拨开笼罩在机器学习知识上方复杂的数学 乌云 。 门槛超低，让数学功底薄弱的读者也可快速入门机器学习。 详解机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包和算法模型性能评估。 结合近100幅示意图，详解机器学习的8个常用算法的基本原理与应用。 通过20多个典型示例和8个综合应用实例，手把手带领读者进行应用实践。 提供79道典型习题，帮助读者巩固和自测所学知识，学习效果更好。 免费提供书中涉及的配套源代码和教学PPT等超值资源。 门槛超低：拨开笼罩在机器学习上方复杂的数学 乌云 ，让不具备深厚数学功底的读者也可以快速入门机器学习。 通俗易懂：尽量避免大篇幅讲解晦涩难懂的专业术语和数学公式，而是用平实的语言将机器学习常用算法的基本原理讲透，并结合大量的图示、示例和实例帮助读者理解，非常符合学习和认知规律。 内容丰富：
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GPU编程实战：基于Python和CUDA 9787115560919 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
适读人群 ：有Python基础，对GPU感兴趣的读者。 1.本书基于Python和CUDA介绍GPU编程 2.重点介绍如何通过GPU编程来实现高性能的并行计算 3.本书为读者供习题，并以“习题提示”的方式给出解题思路 4.异步社区为读者提供配套代码
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★一本有用的书籍，通俗易懂，列举大量实用的示例。 我此前买过好几本机器学习书籍，但心中的疑团并未消失，愁肠百转。本书的出现令我眼前一亮，茅塞顿开。本书是我迄今为止读到的作品！我是一个实用型学习者，希望先找准前进方向，然后奋力前行；Alexey就是这么做的，是我的知音。 在此强烈推荐本书。 ——Amazon Customer ★讲解细腻，令我陶醉！ 非常棒的书！Alexey以非常详细和简洁的方式传授机器学习知识。我对机器学习很感兴趣，也在YouTube上关注Alexey的Zoomcamp。 感谢Alexey为我们提供了如此精彩的内容！ ——Humberto
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适读人群 ：Python程序员，有Python语言基础想要得到进阶和提高的读者 Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论，本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈，以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优点？如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统？有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案，以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 通过阅读本书，你将能够： ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器； ■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构； ■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈； ■ 通过选择合适的数据结构
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python基础教程零基础看漫画学Python3.8编程从入门到实践计算机程序设计核心技术网络爬虫书籍数据分析实战教程教 全新正版，量大优惠，可开电子票。
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《Python编程 从入门到实践 第3版》 编程入门就选蟒蛇书！ 【经典】Python入门经典，常居Amazon等编程类图书TOP榜 【热销】热销全球，以12个语种发行，影响超过 250 万读者 【口碑】好评如潮，第2版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.7 星评 【升级】代码基于Python3.11升级，涵盖语言新特性 【资源丰富】随书代码 PPT课件 配套视频 速查手册 【自学利器】零基础书籍，自学轻松，附赠学习路线图 【品质提升】精雕细琢，邀请20位一线开发人员审读全书 学完蟒蛇书，你能打下坚实的编程基础、习得优秀的编程习惯，更会构建让自己终身受益的计算思维，而这也是AIGC时代与AI共生的基本技能。 《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》 Python编程从入门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星，众多高校选用，初版译著豆瓣评分8.9分！ 1.升级版，第1
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适读人群 ：软件功能测试人员、软件自动化测试人员，以及 Web开发人员。 《Selenium3自动化测试实战——基于Python语言》重要知识点总结如下： (1) Python3 编程语言基础精讲 (2) 通过20个例子展示WebDriver API 的使用场景 (3) unittest & pytest 两大单元测试框架全面介绍 (4) 数据驱动模型在项目中的应用 (5) 通过自动化项目串联所有知识点 (6) Jenkins持续集成的安装与配置 (7) appium 移动测试工具的应用
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。 本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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强化学习：原理与Python实战 数学原理+算法+性能分析，逐章配套Python代码和运行结果，深度强化学习算法配套TensorFlow和PyTorch双实现
携七大优势，带你一书学透强化学习，掌握ChatGPT背后的关键技术。 1）内容完备：完整地介绍了主流强化学习理论，全面覆盖主流强化学习算法，包括了资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法，且给出主要定理的证明过程。让你参透ChatGPT背后的关键技术。 2）表述一致：全书采用统一的数学符号，并兼容主流强化学习教程。 3）配套丰富：每章都配有知识点总结、代码和习题。 4）环境全面：既有Gym的内置环境，也有在Gym基础上进一步扩展的第三方环境，还带领读者一起实现了自定义的环境。 5）兼容广泛：所有代码均可在Windows、macOS、Linux上运行，提供安装和配置方法。同时，为深度强化学习相关算法提供了TensorFlow和PyTorch的对照实现，学习方案任你选择。 6）硬件要求低：所有代码均可在没有GPU的个人计算机上运行，也可以在线查阅运行结果。 7）版权输出
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《Python深度学习：基于PyTorch》 （1）核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。 《Python深度学习：基于TensorFlow》 （1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富； （2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供
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Python机器学习实战：真实智能案例实践指南 Python机器学习实战 真实智能案例实践指南 实战项目指南 人工智能项目实战 零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等实战案例开发详解
编辑推荐 ● AI核心知识 多行业实战案例详解 ● 涵盖零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等实战案例，掌握开发核心技能 帮你掌握利用机器学习与深度学习识别和解决复杂问题所需的技能，深入讲解Python机器学习生态系统的实战案例，本书是你学习并成为AI行业成功从业者的完美指南。 第1步着重理解机器学习的概念和工具。 第2步详细介绍标准的机器学习流程，重点是数据处理分析、特征工程和建模等核心知识。 第3步深入讲解涉及不同领域和行业的多个实战案例，包括零售、运输、电影、音乐、市场营销、计算机视觉和金融等领域实战案例。 你将掌握： ● 学会执行端到端机器学习项目和系统。 ● 学会使用行业标准化、开源、强大的机器学习工具和框架进行实战。 ● 学会深入案例研究，剖析机器学习和深度学习在不同领域和行业中的实
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程序员的数学基础课 从理论到Python实践黄申人民邮电出版社9787115553614 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书紧贴计算机领域，从程序员的需求出发，精心挑选了程序员真正用得上的数学知识，通过生动的案例来解读知识中的难点，使程序员更容易对实际问题进行数学建模，进而构建出更优化的算法和代码。本书共分为三大模块：“基础思想”篇梳理编程中常用的数学概念和思想，既由浅入深地精讲数据结构与数学中基础、核心的数学知识，又阐明数学对编程和算法的真正意义；“概率统计”篇以概率统计中核心的贝叶斯公式为基点，向上讲解随机变量、概率分布等基础概念，向下讲解朴素贝叶斯，并分析其在生活和编程中的实际应用，使读者真正理解概率统计的本质，跨越概念和应用之间的鸿沟；“线性代数”篇从线性代数中的核心概念向量、矩阵、线性方程入手，逐步深入分析这些概念是如何与计算机融会贯通以解决实际问题的。除了理论知识的阐述，本书还通
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Python数据预处理 针对成功的数据分析，学习如何高效地准备数据！
数据预处理是数据可视化、数据分析和机器学习的第一步，它将为分析和预测模型准备数据以帮助分析师获得最佳见解。分析师在执行数据分析、数据可视化和机器学习项目时，大约90%的时间都花在数据预处理上。 本书将从多个角度为读者提供最佳的数据预处理技术。读者将了解数据预处理的不同技术和分析过程（包括数据收集、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等），并掌握如何使用开源Python编程环境来实现它们。
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