PYTHON开发实例大全 上卷 张善香,田蕴琦,张晓博 人民邮电出版社 9787115528551
适读人群 ：程序员 大专院校的师生和培训学校 1.通过实例循序渐进地讲解Python应用程序开发技术，易于阅读。 2.实例涵盖了常用的Python应用领域，帮助读者快速掌握Python的强大功能。 3.贴心提示和注意事项提醒，帮助读者理解相关知识点及概念，更快地掌握Python的应用技巧。 4.提供群答疑服务，可以随时与作者互动，辅助读者顺利学习Python开发。 5.是学习Python开发的实用教程，适合Python开发初学者、软件工程师、测试和自动化框架开发人员。
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Python程序设计基础(Python技术类微课版工业和信息化十三五人才培养规划教材)9787115556738 正版新 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
（1）本书采用以任务为导向的编写模式，按照解决实际任务的工作流程，逐步展开，介绍相关的理论知识点，生成可行的解决方案，后将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。 （2）配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练目按照各个单元分类，约100题，称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构（列表和字典），因此绝大部分题目仅需要3～5行Python代码即可完成。 （3）利用互联网资源来优化学，本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学，读者在网站可以通过闯关练练掌握正则表达式。
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Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn
适读人群 ：机器学习入门新手，以及计划跟踪机器学习进展的研发人员 本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。后，本书还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。 无论是机器学习入门新手，还是计划跟踪机器学习进展的研发人
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适读人群 ：·没有任何Python基础的初学者。 ·已掌握Python的入门知识，希望进一步学习核心技术的人员。 ·具备的Python开发能力，缺乏Python实战经验的人员。 ·大专院校及培训学校的老师和学生。 .零基础、入门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否接触过Python、是否使用Python开发过项目，都能从本书中获益。 .实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解Python的各种知识和技术，最后还以讲解实际开发项目来总结本书所讲内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 .便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要点”，以便读者明确学习方向。一些章最后的“实战演练”则根据所在章的知识点精心设计而成，读者可以进行自我检测、巩固所学知识。 .细致入微、贴心提示 本书在讲解过程中设
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Python语言因其具有丰富且强大的库，以及简单容易上手的特性，目前几乎活跃在所有的技术领域，包括人工智能、大数据分析处理、机器学习与深度学习、金融量化交易、网络开发、服务器编程、Web编程、运维自动化、物联网等领域。越来越多的新人都急切希望找到一本容易上手的Python入门书。本书就能满足零基础读者的Python需求，书中所有的知识点都通过大小示例让读者反复练习，激发读者学习兴趣，快速掌握Python编程技巧，获得生产力。
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1.内容讲解深入。 本书对Python的核心知识进行了深入剖析，循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术，帮助读者快速步入Python开发高手之列。 2.提供更为广泛的解决方案。 本书深入讲解了10个不同的主题模块，每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解，还包含了更多的拓展知识，能够帮助读者使用Pytho开发各种类型的应用程序。 3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。 为了方便给读者答疑，特提供了网站论坛等支持，并且随时在线与读者互动，让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型
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