• Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学

    毕文斌、毛悦悦

    本书参考高等学校理工科“高等数学”“线性代数”“概率论与数理统计”“运筹学”等课程教学大纲,使用Python语言实现相关计算、图形展示及模型求解,内容包含Python编程语言入门、极限的运算、函数的求导及积分、微分方程求解、级数、行列式计算、线性方程组求解、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、参数估计、假设检验、方差分析与回归、线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络计划及排队论等。本书内容翔实,文字精练,例题丰富,注重本科数学理论与科学计算的密切结合。 本书可以作为高等学校理工科在校本科生的学习实验用书,也可以作为对Python科学计算感兴趣的人员的参考用书。

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  • Python数据分析从0到1

    邓立文、俞心宇、牛瑶

    本书以Python作为数据分析的工具,系统地介绍数据分析所需的核心知识点,为书中的数据分析任务提供分析说明、代码示例和极为详细的代码注释,对于代码中出现的重要知识点会细心地为读者标注出相关内容在书中出现的章节位置。 全书共11章,分为3篇:初识篇、基础篇和进阶篇。初识篇(第1和2章),主要介绍数据分析和Python的相关基础概念,一些数据分析的具体应用场景及Python的集成开发环境;基础篇(第3~9章),主要介绍Python的基础语法,自动化办公的基础操作,数据可视化库Matplotlib和Seaborn,数据分析的核心库Numpy和Pandas,提供了大量翔实有趣的编程和数据分析示例;进阶篇(第10和11章),主要介绍了机器学习的入门基础理论知识和代码实现,监督学习和无监督学习的各种典型算法,涉及机器学习和数据挖掘的常用库scikit-learn及神经网络框架PyTorch等的使用,还介绍了编程算法中的动态规划,数据分析的实战例子。 本书面向初学者,可以作为高等院校各专业的数据分析课程教材,也可以作为广大数据分析从业者、爱好者、办公人员、科研人员的参考和学习用书。

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  • Python App网络编程项目实战(微课视频版)

    董相志、刘飞、崔光海

    本书共9章,设计了9个与网络编程相关的App。第1、2章为全局性、通用性基础知识。第3~9章完成了7个具有较高实用价值的App,依次是网络爬虫App、DenseNet App、智能Web App、智能Android App、智能桌面App、人脸考勤App和机器人聊天App。 本书具备高阶性、创新性与挑战性,可作为网络工程、软件工程、计算机科学与技术、人工智能等专业的本科生教材,也可作为毕业设计指导教材、创新创业训练指导教材、实训实习指导教材,适合研究生和工程技术人员学习参考。

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  • Python自然语言处理(微课版)

    周元哲

    本书内容包括自然语言处理概述、Python语言简述、Python数据类型、Python流程控制、Python函数、Python数据科学、Sklearn和NLTK、语料清洗、特征工程、中文分词、文本分类、文本聚类、评价指标、信息提取和情感分析。附录给出教学大纲。 本书采用基于Python语言的Sklearn平台和NLTK实现,便于学生更快地掌握自然语言处理的基本思想。实践是最好的学习方法,本书的所有程序都在Anaconda下调试和运行。本书配有源代码、教学课件、语料集、教学大纲、程序安装包、每章的视频讲解等资料。 本书内容精练、文字简洁、结构合理,实训题目经典实用、综合性强,面向初、中级读者,由“入门”起步,侧重“提高”。特别适合作为高等院校自然语言处理和机器学习入门的本科或研究生教材或参考书,也可以供从事人工智能等工作的技术人员应用参考。

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  • Python计算机视觉实战

    张德丰

    《Python计算机视觉实战》以Python为平台,以“概述+案例”的方式系统地对计算机视觉进行实战分析。本书先介绍计算机视觉编程基础知识,接着介绍在各个领域利用Python解决计算机视觉问题,最后通过两个经典案例综合分析计算机视觉应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识,各章节都是通过概述与案例相结合的方式,让读者在掌握概念的同时举一反三,掌握程序设计的方法,利用程序设计解决实际问题。 《Python计算机视觉实战》适合计算机视觉初学者以及想深入研究Python计算机视觉的开发者阅读参考。

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  • Python数据挖掘技术及应用(微课版)

    曹洁 邓璐娟

    本书是一本全面介绍数据挖掘技术的专业书籍,系统地阐述了数据挖掘的相关概念、原理、算法思想和算法的Python代码实现。全书共分13章,各章相对独立成篇,以利于读者选择性学习。13章内容分别为绪论、pandas数据处理、认识数据、数据预处理、决策树分类、贝叶斯分类、支持向量机分类、感知器分类、回归、聚类、关联规则挖掘、推荐系统、电商评论网络爬取与情感分析。 本书可作为高等院校计算机科学与技术、数据科学与大数据及相关专业的数据挖掘、数据分析课程教材,亦可作为数据挖掘、数据分析人员的参考书。

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  • Python编程从入门到实战-轻松过二级

    江红、余青松

    本书集教材、练习册、上机指导于一体,基于Python 3.8阐述Python语言的基础知识,以及使用Python语言的开发应用实例。本书全面覆盖计算机等级考试二级Python语言的知识范围,具体内容包括程序设计导论、Python语言基础、程序流程控制、函数和代码复用、组合数据和数据结构基础、输入输出和文件处理、数值和日期处理、字符串和文本处理、面向对象的程序设计、模块化程序设计、数据库访问以及Python计算生态(Python第三方库)等。本书还以电子版形式提供计算机等级考试(二级Python语言程序设计)题库(真题和模拟题),作为学生学习和考级的开源学习资源。

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  • Python机器学习实战

    吕云翔,王渌汀,袁琪,张凡,韩雪婷

    本书以机器学习算法为主题,详细介绍算法的理论细节与应用方法。全书共19章,分别介绍了逻辑回归与最大熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法,以及8个综合项目实例:汽车运动学片段分类、垃圾信息识别、乳腺癌识别、波士顿房价预测、生成动漫人物、鸢尾花分类、人脸识别、保险行为数据用户分类器。本书重视理论与实践相结合,希望为读者提供全面而细致的学习指导。 本书适合机器学习初学者、相关行业从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

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  • Python量化交易从入门到实战

    张少娴、刘军、刘珏、徐卉

    本书共分为四个部分。第一部分是Python语言基础,主要介绍Python的基础编程、数据结构、结构化编程、函数以及模块和包等内容,掌握这一部分可以算是Python基本入门。第二部分是Python编程进阶,包括面向对象的编程、面向数据的分析与可视化以及数据持久化等内容,掌握了这一部分可以进行Python的专业编程实践。第三部分是使用PyQt进行界面开发。PyQt是一种常用而强大的图形用户界面(GUI)设计工具,使用它可以设计出美观、易用的用户界面。掌握这一部分,可以在大型项目团队中完成比较核心的工作。第四部分是vn.py量化交易平台,为读者提供高水平实践机会,在巩固专业程序员水平的同时,也在一个Python的重要应用领域中进行深入的探索。

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  • Python人工智能

    杨博雄 主编,于营、肖衡、潘玉霞、高华玲、梁志勇 副主编

    本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起进行编排,使读者既能全面学习Python编程语言,又能系统了解人工智能基本原理并深入掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术,同时配有丰富的教学案例和前沿热点应用,每一个知识点都有对应Python语言实现。 全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言,系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础,是人工智能的理论基础。第4章为最优化方法,解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重点章节,该章对当前基于深度学习的多层神经网络,如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等进行全面、深入的讲解。第6章TensorFlow深度学习,重点介绍深度学习开源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow开发和部署各种深度学习模型。第7章数据采集与数据集制作,详细介绍如何通过网络爬虫等方法从互联网上搜集数据并制作成数据集。第8章详细阐述如何利用GPU并行计算设备和CUDA编程来加速人工智能深度学习的模型训练。第9章精心挑选了7个人工智能实验案例,包括数据智能分析、视频图像智能理解、自然语言处理等各个方面,从简到难,可以作本书配套的实验教学内容。 本书可作为人工智能、计算机、电子信息、智能科学与技术、数据科学与大数据、机器人工程等专业的高年级本科生以及研究生的学习用书,也可作为从事人工智能研究与开发的科研人员、工程技术人员及智能应用爱好者的参考书籍。

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  • Python爬虫超详细实战攻略-微课视频版

    夏敏捷

    本书以案例带动知识点的讲解,将Python爬虫知识点分解到各个不同的案例,每个案例各有侧重点。同时展示实际项目的设计思想和设计理念,使读者可以举一反三。

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  • Python渗透测试编程技术:方法与实践(第2版)

    李华峰

    本书是资深网络安全教师多年工作经验的结晶。书中系统且深入地将 Python应用实例与网络安全相结合进行讲解,不仅讲述 Python的实际应用方法,而且从网络安全原理的角度分析 Python实现网络安全编程技术,真正做到理论与实践相结合。 全书共分为 16章。第 1章介绍网络安全渗透测试的相关理论;第 2章介绍 Kali Linux 2使用基础;第 3章介绍 Python语言基础;第 4章介绍使用 Python进行安全渗透测试的常见模块;第 5章介绍使用 Python实现信息收集;第 6章和第 7章介绍使用 Python对漏洞进行渗透;第 8章介绍使用 Python实现网络的嗅探与欺骗;第 9章介绍使用 Python实现拒绝服务攻击;第 10章介绍使用 Python实现身份认证攻击;第 11章介绍使用 Python编写远程控制工具;第 12章和第 13章介绍使用 Python完成无线网络渗透;第 14章介绍使用 Python完成 Web渗透测试;第 15章介绍使用 Python生成渗透测试报告;第 16章介绍 Python取证相关模块。 本书适合网络安全渗透测试人员、运维工程师、网络管理人员、网络安全设备设计人员、网络安全软件开发人员、安全课程培训人员、高校网络安全专业方向的学生阅读。

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  • Python网络爬虫案例实战

    李晓东

    《Python网络爬虫案例实战》介绍如何利用Python开发网络爬虫,实用性较强。《Python网络爬虫案例实战》以案例项目为驱动,由浅入深地讲解爬虫开发中所需要的知识和技能。从静态网站到动态网站,从单机爬虫到分布式爬虫,既包含基础知识点,又讲解了关键问题和重难点问题,包含从入门到进阶的所有知识。《Python网络爬虫案例实战》主要包括爬虫网络概述、Web前端、静态网络抓取、动态网页抓取、解析网页、Python并发、数据库、反爬虫、乱码问题、登录与验证码、采集服务器、基础爬虫、App爬取、分布式爬虫、爬虫的综合实战等内容。 《Python网络爬虫案例实战》适合Python初学者,也适合研究Python的广大科研人员、学者、工程技术人员。

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