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本书深浅出地剖析知识图谱的奥秘，以代码实战为利器，助您轻松构建语义网络，解锁人工智能的无限可能。融合大语言模型的前沿视角，本书引领您探索知识图谱与深度学习的交汇，启智能时代的新篇章。
以Python 3.10.7为平台，以科学和工程实际应用为背景，通过 概述 算法 经典应用 的形式，深浅出地介绍Python数据分析的相关知识和应用，提供源代码和教学课件。 具有以下特色： 1.理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 2.提炼数百个典型实例，源于作者实际工作； 3.提供程序源代码，可快速阶到实用阶段； 4.由浅深，理论结合实际，案例丰富实用； 5.取材科学、结构严谨，介绍智能算法创新成果
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从技术、工具、实战3个维度讲透Python网络爬虫各项核心技术和主流框架，深度讲解网络爬虫的抓取技术与反爬攻关技巧
构建从Python门到数据分析到机器学习的路线图，门有章可循； 1.讲解独到，常见盲趣解析 作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。 2.内容全面，常用工具全涵盖 书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。 3.拓展训练，重知识有强化 语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识的掌握。 4.代码完整，随时动手可复现 本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。
（1）两位作者是资深的数据分析与挖掘技术专家、AI技术专家，在广告和金融行业有深厚的积累。 （2）横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合，循序渐，系统且全面。 （3）技术维度，系统讲解广告数据挖掘的模型、算法和方法，实现精准营销。 （4）业务维度，为广告业务中的具体问题提供解决方案，包含大量案例和代码。
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
【人气推荐】《Python 3 网络爬虫发实战》作者、微软小冰工程师崔庆才作序，腾讯、马蜂窝工程师倾力推荐。 【干货满满】爬虫工程师不可错过的 武功秘籍 ，内容包括但不限于Cookie 反爬虫、WebSocket 反爬虫、字体反爬虫、WebDriver 反爬虫、App 反爬虫、验证码反爬虫。 【反爬虫原理 爬虫实战】从实战出发，印证国内互联网企业内部加密原理，侧重讲解反爬虫的原理以及绕过方法。 【21个反爬虫示例】结合练习平台 Steamboat，帮助读者随时复现书中的 21个爬虫示例，巩固所学知识。
1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术； 2.理论与实战紧密结合，通过足够多的实际项目帮助读者； 3.知识全面，详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新展和应用； 4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。
本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，通过各种典型实例，展示了深度学习的整个流程和精髓。
网易云课堂、51CTO、CSDN人气培训讲师迪哥唐宇迪老师多年实战经验汇总 30万学员共同的选择 面向零基础，沉浸式学习体验，通从算法原理、数学推导到实例操作的疑难，快速门人工智能领域。 1. 通俗易懂，快速门 对机器学习经典算法结合数学推导行形象解释，实例演示。 2. Python主导，实用高效 使用数据领域主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。 3. 案例为师，实战护航 基于真实数据集，从零始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战
适合新手快速上手：本书首先从认识一个Python程序始，介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范，以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构，然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts，并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧，很适合从未触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析：本书从数据准备到数据清洗、整理，再到数 据呈现和展示，各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧，并 结合丰富案例行步骤阐述，可以帮助建立数据可视化整体思路 ，也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合：书中既介绍了数据可视化常用工具，包括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts，又给出了项目案例，可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题，提升职场竞争力。 配套资源丰富：本书还提供了源代码、PPT和教学视频和
iOS自动化测试实战:基于Appium、Python与Pytest
基于Appium、Python与Pytest，系统讲述iOS测试的技术、方法和工具 在软件测试领域，Appium和Pytest都是重要的测试框架。其中Appium支持iOS平台与Android平台上的原生应用、Web应用和混合应用的测试；Pytest支持简单的单元测试和复杂的功能测试。本书基于Appium和Pytest测试框架，系统讲述iOS自动化测试的相关内容有助于读者提高测试水平，提升测试效率。 本书主要内容 ·iOS基础知识; ·测试环境部署; ·Appium基本操作; ·Appium终端操作; ·Appium中的元素定位、元素操作; ·Appium高级操作和等待机制; ·Pytest测试框架; ·项目实战和项目代码优化; ·自动化测试框架发。
1.内容实用：凝聚作者多年发经验，深浅出剖析技术细节； 2.系统全面：从基础知识、典型模块到项目发，详解Django发； 3.案例丰富：面向不同应用场景，逐步实现多个发案例。
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Django3.0应用开发详解 从全栈开发的角度对高性能Python Web开发框架Django各项技术实战应用进行总结和归纳，大量范例展示应用Django进行Web开发的方法与技巧
●本书针对Python主流Web框架Django 3.0进行细致介绍，让读者可以轻松制作出全功能的动态网站。 ●以普通应用开发者会涉及的知识点为纲要，深入剖析了这些知识点的关联机制，全面透彻地展示了Django的各项核心技术。 ●兼顾内容的广度和深度，不仅介绍了实践中常见的Django框架的各种概念及应用方法，更是结合具体方法给出大量示例来增强读者的认识。 ●不仅在每个核心章节都结合具体的Django知识及方法构建了相关的演示工程，还以生活中常用的Web站点作为分析基准，综合展示了Django各项技术的实际运用。 ●书中所有示例均基于 Python 3.8 实现。
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要理解递归算法，首先要了解递归的内涵。 递归要求我们用新的方式思考原来的问题。 戴维 贝兹利（David Beazley） 递归令人生畏，它是编程面试中经常提到的高级计算机科学主题。但是递归并没有什么神奇之处。 本书使用 Python 和 JavaScript 示例讲述递归的基础知识，并阐明递归算法的基本原理。你将了解何时使用递归函数（重要的是，何时不使用它），如何在求职面试中快速实现递归算法，如何使用递归法解决编程中的难题。 本书主要内容： 1.递归函数如何使用调用栈这种数据结构； 2.如何简化递归函数的编写； 3.如何使用递归算法为文件系统编写脚本，绘制分形，创建迷宫等； 4.如何通过记忆化尾和调用优化使递归算法更高效。 本书化繁为简，用一种通俗易懂的方式讲述递归算法。如果你希望精通递归算法或者提升编程水平，那么本书值得阅读。
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降低学习门槛，轻松上手Python 借助Jupyter工具，启数据科学之旅 示例 代码 操作步骤，一学就会，让你拥有成就感和获得感 Jupyter从门到精通，非计算机专业的文科生也能轻松阅读
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