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正版书籍 PYthon高并发与高性能编程原理与实践 周宇凡 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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正版书籍 Python 精粹 [美]DavidM.Beazley(大卫?M?比兹利)著,卢俊祥 译 电子工业出版社 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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正版书籍 Python数字信号处理应用 [美] 艾伦·唐尼(Allen B.Downey) 著,缪文 译 人民邮电出版社 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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正版书籍 Python快速编程入门 第2版 人民邮电出版社 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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正版书籍 Python全案例学习与实践 电子工业出版社 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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编程江湖——Python篇 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书集程序、算法、计算思维为一体,将Python编程学习写成扣人心弦的武侠故事,为广大中小学生、大学生及其他编程学习者提供了一次轻松入门、趣味盎然的Python 学习之旅。 本书基于虚拟的“编程江湖”展开学习,共分三卷、九章、三十六回,以章回小说的形式讲述乐观大方的Python 编程“剑术大师”派森恩、冷峻超强的算法设计“剑法大侠”韩青锋、足智多谋的计算思维“剑道大神”姬思木及其亲属、弟子等各种人物的编程江湖故事。全书涵盖各种计算机语言的基本特点、程序设计的一般方法、计算思维的初步应用、程序的基本结构及基础算法、高阶算法、数据结构、工程思维等诸多信息科技课程内容,形象地以剑术、剑法、剑道演绎编程知识、算法思想和计算思维的学习,让读者在寻剑、弩攻、争锋等波澜壮阔的奇幻旅程中学习、应用与思考,并深度融合文
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正版书籍 Python渗透测试实战 李华峰 人民邮电出版社 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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正版书籍 Python青少年趣味编程100例 爱编程的魏校长 著,爱编,程的魏校 中国水利水电出版社 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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21天学通Python 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书全面、系统、深入地讲解了Python编程基础语法与应用。在讲解过程中,通过大量实际劋作的实例将Python语言知识全面、系统、深入地呈现给读者。此外,作者专门为本书录制了大量的配套教学视频,让读者通过分析实例、运行实例尽快熟悉Python编程,在学习的中遇到问题时,也可以作为参考。本书共分三篇。篇介绍Python语言的特点、安装、语法基础、程序流程、面向过程的编程方法、面向对象的编程方法、程序异常的处理 第二篇介绍了Python语言中的包与模块、迭代器、生成器、装饰器、上下文管理器等进阶语法,同时介绍了使用Python标准库中的文件系统处理、图形化界面编程、正则表达式、网络编程、多进(线)程编程、数据库编程。此外,还介绍了运用第三方库的Web网站编程、图片处理 第三篇通过两个案例介绍Python的综合编程技术。本书在内容上涉及面广
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正版书籍 Python机器学习 [美]塞巴斯蒂安·拉施卡,[美]刘玉溪(海登),[美]瓦希德·米尔贾利利 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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有限元编程,也可以很简单 高效、易用、免费、开源 7行实现混合单元系统刚度矩阵组装 原创有限元分析框架 简易快速自定义单元、求解方案及子包(扩展到其他领域) 程序推导单元矩阵 源程序和例题程序文件免费提供 强大的第三方包支持 Numpy——快速矩阵运算 Scipy.sparse——快速稀疏矩阵运算 Matplotlib——绘制精美图表(前、后处理) Meshpy——实现高质量网格划分 扫描看视频讲解,让学习变得更容易
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【正版】 编写整洁的Python代码 马里亚诺·阿那亚(MarianoAnaya)著,袁国忠 译 人民邮电出版社 978
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正版书籍 Python程序设计教程 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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正版书籍 Python程序设计及机器学习案例分析-微课视频版 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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正版书籍 Python与机器学习实践 电子工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
算法与代码兼顾,理论与实践结合 很丰富:7种算法,50段实现,55个实例,总代码量5295行,全面而不冗余 很扎实:对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用:将理论实打实地用Python代码写出来,可以解决的任务 很前沿:叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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从零开始学Python 明日科技 化学工业出版社 9787122404510
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从零开始学Python数据分析与挖掘 刘顺祥 清华大学出版社【达额立减】 【正品保证,进入店铺更多优惠!】
为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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