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现代藏文字符自动分析——Python实现 高定国 西南交通大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《现代藏文字符自动分析——Python实现》分为藏文字符处理基础、藏文字符排序、藏文字符查找和藏文字符统计4篇，首先主要介绍算法概述、藏文字符的输入输出、全藏字的生成等藏文字符处理基础知识；其次以现代藏字构件识别为基础分别用插入排序、归并排序、堆排序、快速排序实现了藏文字符的排序；再运用查找算法实现了藏文编码转换、藏文的拉丁转写、《藏文数字编码方案》和藏汉电子词典的实现；最后实现了全藏字字符构件的静态统计、藏文多文本中构件的动态统计、基于字典的藏文音节动态统计、基于哈希表的藏文音节动态统计等藏文字符的统计。 《现代藏文字符自动分析——Python实现》适用于藏文基础较好、计算机初步入门的人员，也适用于计算机基础较好、拟从事藏文信息处理的人员。 《现代藏文字符自动分析——Python实现》可作为高等院
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程序员的数学基础课从理论到Python实践,人民邮电出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
1.紧紧围绕程序员的需求。数学的课题非常广泛，但本书没有涉及数学领域的全部课题，而是从程序员的需求出发，精心挑选了编程所需的常用知识点，并实现学以致用。2.结合生动的案例和形象的比喻解读难点。降低技术理解的门槛，让程序员更容易理解数学背后的逻辑，并对实际生产问题进行数学建模，进而设计出更有效的算法，编写出更优雅的代码。3.注重编程实践。除了阐述理论知识，书中还提供了要通过大量实践才能积累的宝贵经验，让读者有机会亲自动手编写Python 代码，进而加深理解。4.提供源代码下载。
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适读人群 ：本书适合Python语言零基础的学生、以及从事数据建模框架和与机器学习、NLP自然语言处理、网络爬虫应用开发的人员阅读。 使用Python语言搭建量化系统，内容涉及机器学习、NLP自然语言处理等人工智能方面的新技术。 拥有详尽全面的开发文档和完整的示例代码。 从实战的角度重点讲述设计开发中的主要难点以及解决方案。
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适读人群 ：本书适合没有Python基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。 .围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。 .对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 .知识点全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 .突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 .提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
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"内容详细，生动易懂。讲解细致，面向实战。知识体系由浅入深，循序渐进。内容表现形象生动，图文并茂"
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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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本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册，既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习的实用技巧，解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章，第章简要介绍机器学习的基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法，以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论，并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9
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1．理论和实践相结合。本书理论阐述通俗易懂，且尽可能避开计算机专业术语；同时本书突出财务实践，以便满足财经类专业学生对数据分析的需求。 2．案例丰富，讲解细致。本书案例丰富，讲解细致，案例数据来源于资本市场上市公司。 3．聚集应用，微课导学。本书内容讲解上聚焦于Python财务数据分析基础知识的应用，并在每章章首提供了微课导学，供读者学习使用。
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