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树莓派Python编程入门与实战(第2版) [美] Richard Blum 勃鲁姆, Christine Bresna 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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零基础Python编程入门与实战9787122349231兴海图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
Python的设计理念是无所不用其极地适合人的直觉，这让Python学注意力无需过多纠缠于语法等细节，而可以更多地集中在“程序设计思维”上，这是初学编程重要的东西。 为此本书内容编排 均以 用计算机解决问题 、用Python编程思维实能 为目标，以Python3.5为蓝本，讲解Python的编程基础、软件结构、常用模块等编程知识以及基于Python编程的多个游戏综合设计实例等。 * 以实例引导，注重编程及整体程序的简洁、实用，每个案例都经过调试、验证，可以直接用于开发实践； * 所有实例及程序源代码提供电子资直接； * 程序开发难点、有直观讲解，配套做成二维码直接扫码学
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把Raspberry Pi和Python语言相结合，符合技术市场上新的热点 本书采用直观、循序渐进的方法，每章建立在前一章的基础之上，引导读者全面学习树莓派Python编程的关键知识。 循序渐进的实例引导读者完成常见的任务。 问与答、测试和练习帮助读者检验知识的掌握情况。 “注意”、“提示”和“警告”指出捷径和解决方案。
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机器人Python极客编程入门与实战 Python极客团队 电子工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
Python是一种面向对象，解释型的计算机程序设计语言，其简洁实用、高效，拥有众多模块库，可移植，跨平台，简单易学，易于上手。随着计算机深入发展，Python逐渐成为*适合青少年做创意设计的语言，也同样适合Geek极客、创客等针对智能硬件的设计与编程。Geek极客中有一句名言：需要的就是创新和新奇，盲目地跟从和愚昧是不可原谅的。同样，青少年做创意设计需要灵感与创新，从简单的方案入手，更能发挥青少年的创新意识。本书首先通过介绍Python的简单入门案例，让读者了解和熟悉Python的基础语法结构，以及Pandas等绘图风格。通过对MicroPython和PyBox、PyMini等软件、硬件平台的介绍，以及大量精心挑选的简单有趣、实用性强的实际案例，如GPIO控制、LED灯管、机器人舵机、智能小车等，增加青少年的动手能力，让广大青少年，初学者，在没有编程语言基础上，
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树莓派是一个只有信用卡大小的裸露电路板，它也是一个运行开源Linux操作系统的完全可编程的PC系统。树莓派的官方编程语言是Python，本书就介绍了树莓派的Python编程方法。 本书共分7个部分。前6个部分介绍了树莓派编程环境、Python基础知识、高级Python、图形编程、业务编程和树莓派Python项目；第7部分通过附录介绍了如何将树莓派操作系统加载到Raspbian卡上。 本书适合于对Python编程感兴趣的读者和树莓派爱好者，也适合于想要基于低成本Linux平台开发应用的用户。
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有了先进的软件、硬件开发平台，剩下的只是创意。中国人，特别是中国的年轻人，是全球富有创业、创新精神的一群人，这样的一个群体难道还会缺乏创意吗？ n “青少年学编程系列丛书”只是“Pytho极客项目”的起点，也是新一代智能化硬件的起点，我们期待更多的同行、更多的年轻人加入这个领域。 n
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树莓派Python编程入门与实战（第2版）Richard、Blum、勃鲁姆、Christine、Bresnahan 著； 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
树莓派是一个只有信用卡大小的裸露电路板，它也是一个运行开源Linux操作系统的完全可编程的PC系统。树莓派的官方编程语言是Python，本书介绍了树莓派的Python编程方法。 本书共分7个部分。前6个部分介绍了树莓派编程环境、Python编程基础、高级Python知识、图形化编程、业务编程和树莓派Python项目；第7部分通过附录介绍了如何将Raspbian加载到SD卡上，并介绍了树莓派的各种版本和型号。 本书适合对Python编程感兴趣的读者和树莓派爱好者，也适合想要基于低成本Linux平台开发应用的用户。
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本书从初学者学习的角度出发，通过四个部分 Python编程基础、大家一起来编程、编程进阶、程序调试与数据库，全面讲解了Python的编程基础、软件结构、常用模块等编程知识以及基于Python编程的多个游戏综合设计实例，同时也介绍了Python文本操丶作与数据库的有关技巧，不仅适于初学者入门，也利于Python开发者全面提高技能。书中每一章都有配套教学视频，详细讲解操丶作步骤、编程技巧和注意事项，读者可以扫描每一章的二维码详细、直观学习的，如同老师现场指导。本书可供Python编程爱好者、初学者学习的使用，也适合作为中学生“信息技术”课程的配套阅读资料，同时也可作为创客教育机构的教学用书。
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Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下 有监督学习（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）和半监督学习（Semi-SupervisedLearning）。而具体的问题又大致可以分两类 分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战 决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》
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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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