Mastering Python Design Patterns

本書以Python軟件為基礎,結合編者多年的數學實驗課程教學實踐編寫的，內容涉及高等數學、工程數學中的相關數學實驗、數學規劃、插值與擬合、微分方程、差分方程、評價預測、圖論模型、多元分析、MonteCarlo模擬、智能算法、時間序列分析、支持向量機、圖像處理等內容，既有對算法數學原理的詳述，又有案例和配套的Python程序。本書含有Python快速入門基礎，可以幫助Python零基礎的讀者快速掌握Python語言。

《Python資料分析師成長之路》凝聚了作者在多個行業資料分析實戰中的寶貴經驗，旨在幫助讀者從零基礎入行到專家級數據分析師需掌握的全棧核心能力。書中提供了高效的成長方法和簡潔的學習路徑。《Python資料分析師成長之路》共13章。第1～5章為基礎部分，系統介紹Python學習的基本路徑以及資料分析師所需的核心程式設計技能，包括Pandas和NumPy基礎、資料預處理和SQL基礎。第6～11章側重于應用，涵蓋了資料獲取、視覺化、分析方法、自動化分析報告生成、行業分析思維和資料採擷等實用技能。第12章為創新部分，重點探討了如何利用ChatGPT進行資料採擷。第13章為答疑部分，回答了資料分析從業者常見的問題，如思維培養、突破瓶頸和轉行準備，總結了多年的經驗供讀者參考。書中每個知識點均配有詳細的實戰代碼示例，幫助讀者快速理解並應用到實際分析中。通過《Python資料分析師成長之路》的學習，讀者能夠專注于資料收集到分析結論形成的全鏈路技能，掌握最常用的技能與最簡短的學習路徑。《Python資料分析師成長之路》適合初入資料分析領域的從業者、準備轉型的各行各業人員以及對Python資料分析感興趣的讀者。

本書在講述人工智能理論的基礎上突出工程應用性與實踐性，選用了適用於人工智能項目研發的Python編程語言。第1章為人工智能導論。第2章介紹Python程序設計基礎。第3章介紹Numpy、Matplotlib與Pandas。第4章介紹sklearn及Inforstack免費網上機器學習組件功能。第5章介紹數據預處理。第6章與第7章分別介紹監督學習與非監督學習常用算法，並分別使用Inforstack學習平臺建模和Python語言編程實現。第8章介紹語音交互、視覺處理與OpenCV圖像處理。第9章介紹人工神經網絡與深度學習及Tensorflow、PyTorch的應用。第10章為人工智能綜合應用案例。

本書主要講述了神經網絡的重要概念和技術，並展示了如何使用Python來解決日常生活中常見的神經網絡問題。本書包含了6個神經網絡相關的項目，分別是糖尿病預測、出租車費用預測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別，這6個項目均是從頭開始實現，且使用了不同的神經網絡。在每個項目中，本書首先會提出問題，然後介紹解決該問題需要用到的神經網絡架構，並給出選擇該神經網絡模型的原因，最後會使用Python語言從頭實現該模型。此外，本書還介紹了機器學習和神經網絡的基礎知識，以及人工智能未來的發展。

本書是一本面向中高級程序員的算法教程，借助Python語言，用經典的算法、編碼技術和原理來求解計算機科學的一些經典問題。全書共9章，不僅介紹了遞歸、結果緩存和位操作等基本編程組件，還講述了常見的搜索算法、常見的圖算法、神經網絡、遺傳算法、k均值聚類算法、對抗搜索算法等，運用了類型提示等Python高級特性，並通過各級方案、示例和習題展開具體實踐。本書將計算機科學與應用程序、數據、性能等現實問題深度關聯，定位獨特，示例經典，適合有一定編程經驗的中高級Python程序員提升用Python解決實際問題的技術、編程和應用能力。

本書的編寫主要圍繞Python在企業中的數據分析工作實踐，著眼於構建完整的數據分析框架、方法和技能的培養和訓練。全書共10章，其中第1章和第2章介紹了進行Python數據分析的準備工作和Python基礎知識；第3～9章介紹了數據對象的讀寫、數據清洗和預處理、數據可視化、基本數據統計分析和高級數據建模分析、自然語言理解和文本挖掘、數據分析部署和應用等完整工作技能和方法；第10章介紹了數據分析在數據化運營中的完整應用思路、維度和框架。本書內容深入淺出，均以企業真實需求引導學習，具有很強的實用性和操作性。本書可以作為普通高等院校本科、專科統計、商務分析、大數據等專業的課程教材，也可以作為從事數據分析工作的人員的參考用書。

本教材書以Anaconda為主要開發工具，旨在幫助讀者從入門到掌握Python程序設計和數據分析的基礎知識。本書共包含11章，涵蓋了Python的核心概念、基本數據類型、程序控制結構、函數、組合數據類型、面向對象編程、文件和數據格式化、異常處理、網絡爬蟲、科學計算庫NumPy以及數據分析與可視化等主題。無論對於初學者還是有一定經驗的開發者，本書都提供了詳細而系統的指導，幫助讀者建立堅實的Python程序設計和數據分析基礎。每章都包含理論講解、示例代碼和習題，以幫助讀者鞏固所學知識。除此之外，在每章的學習內容中穿插課程思政的案例。這種結合課程思政的案例設計，旨在幫助學生將所學知識與思政內容相結合，通過學科教育引導學生形成正確的世界觀、人生觀和價值觀，培養他們的思辨能力、社會責任感和創新精神。通過這樣的設計，讀者在學習Python程序設計和數據分析的過程中，不僅能夠獲取技術知識，還能夠更深入地理解技術應用的社會影響和倫理考量。這將有助於培養讀者的思辨能力，使他們能夠客觀分析問題、綜合思考並做出明智的決策。為了方便教學，本書還配有電子課件等資料，任課教師可以發郵件至husttujian@163.com索取。無論是學習Python的基礎知識，還是希望在數據科學領域深入應用Python，本書都能滿足您的需求，並成為您編程與數據科學之路的得力伴侶。

本教材書系統介紹了數據預處理、數據倉庫和數據挖掘的原理、方法及應用技術，以及使用目前在數據分析與挖掘領域非常熱門的Python語言對數據進行分析處理及挖掘建模。本書一共有11章，分為2篇。一為理論篇，第1章緒論介紹了數據分析與挖掘領域中的一些基本理論、研究方法等，也簡單介紹Python數據分析與挖掘相關的知識；第2-6章按照數據分析與挖掘的過程安排各章節，介紹數據預處理的方法技術、數據倉庫的構建與OLAP技術、數據挖掘原理及算法(包括關聯規則挖掘方法、聚類分析方法、分類規則挖掘方法，在每章中，採用小數據集為例詳細介紹各種挖掘算法)。二為實驗篇，第7章介紹採用python進行數據預處理的各種常見方法、技術；第8章介紹基於SQLServer2022構建數據倉庫及OLAP的過程；第9-11章為使用Python進行關聯規則、聚類、分類挖掘算法的實踐，在內容的安排上，先採用小數據集進行初步實踐，然後再採用大數據集進行綜合實踐，對於綜合實踐，按照：挖掘目標數據的探索分析、數據預處理及數據抽取、挖掘模型的構建及可視化、分析挖掘結果的順序進行，通過完整的案例，加深對數據挖掘算法的理解，最終讓讀者由易到難、很好地掌握用Python進行數據分析與挖掘的完整過程。本書採用理論與實踐相結合的方式，以小數據集為例詳細介紹各種挖掘算法，使讀者更易掌握挖掘算法的基本原理及過程；使用熱門實用的Python語言實踐數據預處理及各種挖掘算法，實戰性強，也符合目前數據分析與挖掘的發展趨勢。既適合Python數據分析與數據挖掘初學者、大數據從業人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構大數據與人工智能相關專業的師生教學參考。

《數據結構與算法入門到提高（Python語言實現）》面向零基礎的讀者，全面講解了數據結構和算法的相關知識。全書共8章，首先介紹了相關概念和Python語言的基本情況，再講解核心知識：線性表、棧、隊列、樹、圖等數據結構，最後解讀了查找、排序等算法及Python的相關庫和模塊實現多種數據結構的方法。全書內容通俗易懂、文字精練，搭配相關例題和案例，可快速理解重點、難點。同時，本書附有代碼，且對代碼均做了詳盡的解析，可輕鬆上手實操，對初學者非常友好。本書適合數據結構和算法的初學者閱讀學習，也可作為高校計算機及相關專業的教材使用。

《Python應用數值方法——解決工程和科學問題》是為想要學習和應用數值方法來解決工程和科學問題的學生撰寫的。書中提供了足夠豐富的理論知識。如果讀過本書的姊妹篇《工程與科學數值方法的MATLAB實現(第4版)》，就會發現過渡到Python程序是無縫的！不需要事先具有Python編程經驗。 本書以解決問題為導向，強調理論聯繫實際。各章均引入實際的工程和科學問題，提供從相關概念定義、理論分析到算法實現的全套解決方案。每章末尾安排有課後習題，方便讀者在鞏固所學知識的同時，進一步提升自己編寫代碼和解決問題的水平。

本書第1～3章重點介紹Python編程知識；第4、5章介紹NumPy和Pandas，包括數據科學基礎知識、數據分析基礎知識；第6～8章按照數據分析的過程，分別介紹Pandas數據清洗與函數應用、Pandas數據集處理、數據可視化；第9章介紹Python財務數據分析進階，包括文本數據處理、時間序列數據分析、基於機器學習的財務應用等內容。本書配套豐富的教學資源，包括PPT、教案、數據文件、以及習題參考答案和代碼等，用書教師可登錄人郵教育社區（www.ryjiaoyu.com）免費下載。本書可作為高等院校會計學、財務管理等相關專業的數據分析或大數據財務相關課程的教材，也可作為財務領域工作人員學習數據分析基礎知識的參考用書。

Python 運算思維 Google Colab x Gemini AI 零基礎 + 高效率 學「程式設計」 內容簡介 ★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★ ★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★ 本書特色如下： ☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。 ★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。 ☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。 ★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： ★ 科技與人工智慧知識融入內容 ☆ 完整Python語法 ★ 串列、元組、字典、集合 ☆ 經緯度計算城市間的距離 ★ 數學方法計算圓週率 ☆ 生成式generator ★ 函數與類別設計 ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 ☆ 程式除錯與異常處理 ★ 正則表達式 ☆ 影像處理 ★ Numpy ☆ CSV文件 ★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 ☆ 迴歸分析 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」 讀者最值得閱讀本書的十大理由 ①從零開始的運算思維訓練 第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。 ②完整且紮實的 Python 語法入門到進階 從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。 ③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到 例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。 ④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學 幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助： ◎產生程式碼 ◎除錯 ◎重構程式 ◎解釋程式邏輯 本書是傳統 Python

本書是一本系統、實用的Python編程入門教材，旨在幫助讀者在數字化與智能化時代構建核心計算思維與編程能力。全書緊扣 Python 3.12 最新標準，所有示例與案例均基於該版本嚴格編寫與測試，確保實踐體驗的先進性與一致性。本書共11章。第1章為Python語言概述，主要介紹其發展歷程、語言特性及環境部署，助您完成第一個程序；第2章至第3章詳細講解數值、字符串、列表等核心數據類型，以及運算符與表達式的使用，夯實編程基石；第4章深入探討控制結構，包括分支與循環語句，讓程序具備邏輯判斷能力；第5章講解函數的定義與參數傳遞，提升代碼的模塊化水平；第6章剖析面向對象程序設計，掌握封裝、繼承與多態的核心思想；第7章介紹文件讀寫與異常處理，提升程序的健壯性；第8章至第9章引入Pandas與Matplotlib庫，講解數據清洗、處理及直觀的可視化表達；第10章介紹數據庫連接與操作，打通數據存儲環節；第11章通過機器學習案例，帶領讀者初步體驗人工智能的魅力。本書秉持“案例驅動”的教學理念，通過大量貼近實戰的實例，將抽象語法轉化為解決實際問題的能力。書中配套有教學大綱、教學課件、源代碼及習題解答等數字化教學資源，讀者可登錄華信教育資源網免費下載。本書可作為高等院校相關專業的Python編程教材，也可供地理信息系統(GIS)、數據科學等跨學科背景的學習者以及廣大Python初學者參考閱讀。

本書圍繞物聯網應用開發，以項目式教學為核心展開內容。全書共設九個項目，從基礎到實踐，逐步深入。開篇 "邂逅 Python 物聯網應用開發”，帶領讀者分析物聯網應用需求，搭建開發環境並學習 Python 串口通信庫。智慧農業、智能家居、工業物聯網三大項目案例，從不同行業應用場景，從需求調研、方案設計到設備安裝調試及功能實現，全方位介紹物聯網開發流程。最後兩個項目，聚焦物聯網安全與前沿技術，剖析安全威脅，介紹加密、認證等安全技術，同時探索前沿技術融合應用與未來發展趨勢。本書深度融合 Python 編程與物聯網技術，從串口通信、網絡編程到數據處理與可視化，均以 Python 為工具展開教學。同時，注重技術前沿性，專門設置項目介紹人工智能、邊緣計算、區塊鏈等前沿技術及其在物聯網中的應用，拓寬學習者視野，使其能緊跟行業發展趨勢。此外，教材結合物聯網安裝調試員設備進行開發實踐，與職業技能要求接軌，增強學習者的就業競爭力。

Theorising Interior Architecture and Design. Identity, Practices, Education, and Beyond looks at interior architecture and design from a contemporary and international perspective. The book takes theory building to be one of the most important activities for a discipline. It explores the interior discipline's theoretical dimension and its pedagogical, professional and creative practices in different settings across the globe.Organised in four thematic sections and an epilogue, twenty chapters discuss vital aspects of contemporary interior architecture and design. How has the interior discipline, which for decades has been classified as 'emerging' or 'relatively young', over the past decades 'come of age' academically, in practice, and in theory? Why is the identity of interiors a complex issue, and how does this relate to theoretical concepts like surface, interior/exterior, or time? How can we think about the different roles of creative and professional practice - or about interior ed

本書詳細講解了基於Python語言實現自動駕駛路徑規劃與決策算法的知識，並通過具體實例展示了這些算法的使用方法。本書共10章，依次講解了Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、D*算法、D* Lite算法、RRT算法、其他路徑規劃算法、智能行為決策算法、基於SLAM的自主路徑導航系統。書中詳細介紹了各種經典路徑規劃與決策算法的背景、原理、實現步驟及實際應用，通過豐富的案例分析和綜合實戰項目，給出了詳細的編程實現和優化技巧，是路徑規劃和人工智能領域的研究人員及相關專業學生學習和實踐路徑規劃算法的理想之書。本書適用於已經瞭解了Python基礎開發的讀者，以及想進一步學習自動駕駛、路徑規劃和汽車導航的讀者，也可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓學校的專業性教材。

本書是一本為零編程基礎的數據分析人員而編寫的科研用書，主要針對擬從事數據分析人員、醫學生和醫務工作者，是一本全面的醫用數據分析與機器學習指南，內容涵蓋了Python語法基礎、數據的處理技巧、數據分析與挖掘、數據可視化等，並選用相應的醫療分析綜合案例，幫助大家熟悉數據分析處理的過程。此外，本書還結合前沿大模型技術，詳細介紹了如何利用AI大模型零代碼輔助數據分析的方法。另外，本書還贈送PPT課件，方便讀者學習和使用。

The book showcases a stunning collection of homes that exemplify masterful design, blending elegance, comfort, and innovation. Each featured space highlights the creative vision of design experts who elevate every day interiors into extraordinary environmentsFrom modern minimalist apartments to opulent estates, High on Living Masters of Style explores diverse styles, offering readers a glimpse into how top designers incorporate high-end materials, bespoke furniture, and meticulous attention to detail. The book also provides insights into the design process, revealing how balance, proportion, and texture are used to create spaces that exude sophistication while remaining livable. Perfect for design enthusiasts and professionals alike ,Masters of Style serves as both inspiration and a resource for those seeking to bring a touch of refined style into their own homes, celebrating timeless design with modern flair

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本書旨在幫助讀者掌握在Python和統信UOS環境下，Web應用開發與安全防護的核心技能。本書內容廣泛，涵蓋前端、後端開發技術，以及Web應用安全與防護等多方面。第1篇為前端開發基礎:介紹HTML、CSS和JavaScript的基礎知識，為Web應用開發奠定基礎。第2篇為後端開發基礎:講解Python基礎及Flask框架的使用，幫助讀者搭建Web應用開發環境。第3篇為Web應用安全與防護:分析常見威脅(如SQL注入攻擊、XSS攻擊)，介紹統信UOS環境下的防護措施和HTTPS配置，以及Web信息收集與漏洞分析，並提供IP地址查詢、子域名挖掘等實例，支持實際安全評估與防護。本書內容翔實，實例豐富，提供源代碼、在線擴展閱讀資源及PPT課件，適合作為高等學校網絡安全相關專業教材或網絡安全領域技術愛好者的自學用書，可幫助讀者提升Web應用安全防護能力。

Discover a practical, streamlined approach to systems development that focuses on the latest developments with Tilley's Systems Analysis and Design, Cengage International Edition, 13th, and MindTap digital resources. Real examples clearly demonstrate both traditional and emerging approaches to systems analysis and design, including object-oriented and agile methods. You also study emerging technologies such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), cloud computing and cybersecurity. Meaningful projects, insightful assignments and both online and printed exercises emphasize the critical thinking and IT skills that are most important in today's dynamic, business-related environment.

《數位影像處理實踐——基於Python》秉承理論結合實踐的教學理念，旨在通過系統且深入的內容，説明讀者快速掌握數位影像處理的核心技術，為未來的工作、科研或深造奠定堅實基礎。本教材共分10章，主要內容涵蓋了數位圖像的基本概念、數位影像處理的重要意義以及當前常用的處理工具，並介紹了Python在數位影像處理中的應用、圖像的基本運算、圖像變換領域，以及圖像增強技術、圖像復原技術、圖像壓縮編碼技術、圖像分割技術、彩色影像處理技術、圖像表示與描述技術等。本教材以實戰為導向，每章均配有大量可執行的代碼與實例演示，確保讀者能夠邊學邊做，快速掌握數字影像處理的精髓。本教材內容全面，層次分明，不僅適合作為應用型本科生的教材使用，也適合作為數位影像處理領域其他初學者的自學參考書。

This book aims to provide actual methods of calculation and standard details followed by professionals in industrial projects pertaining to Reinforced Cement Concrete (RCC) structures backed by practical design and standard details. It covers engineering properties of soil and types of tests, different types of concrete grades, standard notes and codes, workout examples of piles, foundations, and super structure elements. It provides all the standard construction details including reinforcement arrangement, generally used for RCC works in superstructure and foundations.Features: Provides strength design calculation for foundation and settlement analysis of the founding soil together. Discusses standard details of reinforced concrete joints and reinforcement placement. Describes suitable types of material and selection of structure according to nature founding soil and service life of the plant. Explores standard construction details. Includes solved problems, design and worked out exa

為【劍橋英語教學大師口袋書系列】書籍，內容針對英語課程設計提供完整理論、實務指引與建議，可做為英語教師師培課程用書或課程設計參考書。In this concise and accessible book, Scott Thornbury draws on decades of research and his own experience to provide a guide to developing effective lessons. The book begins with a discussion of the factors which influence lesson design, before offering guidance on a wide range of topics including using online resources and AI in lesson planning, designing learner-centred lessons, lesson implementation and testing and evaluation. Scott Thornbury's 66 Essentials of Lesson Design is an essential reference for teachers of all levels of experience, working in all contexts.

全書內容劃分為基礎知識、各種黑客攻擊技術、黑客攻擊學習方法三部分。基礎知識部分主要介紹各種黑客攻擊技術、計算機基礎知識以及Python基本語法；第二部分講解各種黑客攻擊技術時，具體劃分為應用程序黑客攻擊、Web黑客攻擊、網絡黑客攻擊、系統黑客攻擊等；最後一部分給出學習建議，告訴大家如何才能成為頂尖黑客。

本書向讀者展示如何利用編程來讓數學學習變得有意義並且充滿樂趣。讀者在探索代數學、幾何學、三角學、矩陣和元胞自動機等領域的關鍵數學概念時，將學會在Python語言的幫助下使用代碼可視化一系列數學問題的解決方案。讀完本書，讀者還可以編寫自己的程序來快速解方程，自動完成一些煩瑣的任務，以及編寫函數來繪製和操作形狀，等等。

數學知識對編程很有用，但是很多寫給程序員的數學書都比較難。我們為什麼不從基礎的數學知識開始學習呢？本書盡力在計算機的世界中，告訴大家“數學可以怎樣用”或者“數學可以解決什麼問題”，還嘗試用簡單的 Python 程序來展示實際的效果，幫助大家找到一種“原來如此”的感覺，從而掌握相關的數學知識。本書不僅解釋了數學理論，還解釋了使用 Python 編寫的程序中的計算、證明和理論驗證。本書的主要目標是讓數學變得易懂！程序員或者是想要成為程序員的高中生、大學生，以及對機器學習和人工智能感興趣的初學者，甚至是數學基礎薄弱的讀者都適合閱讀本書。

編程是一項充滿樂趣的挑戰，想上手非常容易！在本書中，沃倫和卡特父子以親切的筆調、通俗的語言，透徹、全面地介紹了計算機編程世界。他們以簡單易學的Python語言為例，通過可愛的漫畫、有趣的示例，生動地介紹了變量、循環、輸入和輸出、數據結構以及圖形用戶界面等基本的編程概念。與第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了關於網絡的新內容。只要懂得計算機的基本操作，任何人都可以跟隨本書，由簡入難，學會編寫Python程序，甚至製作遊戲。

本書涵蓋了Python在數值計算和數據處理領域的常用擴展庫，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，以數據載入、數據清洗與規整、數據分析與可視化為主線，利用淺顯易懂的語言、豐富有趣的實例和案例，全面、系統地介紹了科學計算、數據處理與分析的知識。 本書共7章，第1章主要介紹Python語言以及環境的搭建和使用；第2～3章介紹Numpy和Pandas擴展庫的數據結構和常用函數；第4章主要介紹了Pandas數據處理的相關技術；第5章主要介紹了Matplotlib和pandas兩種數據可視化技術。第6章通過兩個具體的案例介紹數據處理、數據探索的流程和方法；第7章介紹了數值計算擴展庫Scipy中的擬合和優化、插值、線性代數、數值積分模塊。

本書由流行深度學習框架Keras之父弗朗索瓦·肖萊執筆，通過直觀的解釋和豐富的示例幫助你構建深度學習知識體系。作者避免使用數學符號，轉而採用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。全書共計14章，既涵蓋了深度學習的基本原理，又體現了這一迅猛發展的領域在近幾年裡取得的重要進展，包括Transformer架構的原理和示例。讀完本書後，你將能夠使用Keras解決從計算機視覺到自然語言處理等現實世界的諸多問題，包括圖像分類、圖像分割、時間序列預測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。

本書以實踐為宗旨，對數據挖掘進行了詳細地入門引導。本書囊括了比賽結果預測、電影推薦、特徵提取、好友推薦、破解驗證碼、作者歸屬、新聞聚類等大量經典案例，並以此為基礎提供了大量練習和額外活動。在練習中，本書介紹了數據挖掘的基本工具和基本方法；在額外活動中，本書為深入瞭解數據挖掘指明了方向。本書適合希望應用Python進行數據挖掘的程序員閱讀。

數據是非常重要的資產，是“數字經濟”時代的核心生產要素。本書主要面向財經類等非大數據技術、計算機科學與技術等專業的學生，旨在培養學生大數據處理能力。本書重點講解 MySQL 數據庫基礎、Python 程序基礎、浪潮可視化大數據三大核心內容，根據崗位典型工作任務，MySQL 數據庫重點講解庫表操作、結構化查詢部分，Python 重點講解數據采集、數據整理與數據分析部分，同時拓展浪潮可視化數據處理應用。本書以企業真實項目為例講解大數據基礎知識、主流大數據分析工具與方法，以及浪潮可視化大數據分析工具等。本書共 6 個項目，分別是認知大數據系統、MySQL 數據庫設計、MySQL 數據查詢操作、Python 應用基礎、Python 數據處理與浪潮可視化大數據分析工具應用。本書選擇商業案例進行講解，內容新穎，講解透徹。本書不僅可作為高等職業院校相關專業的教材，也可作為廣大數據處理研究人員和從業人員學習和參考書。

本書介紹了如何利用 Python 3 開發網絡爬蟲。本書為第 2 版，相比於第 1 版，為每個知識點的實戰項目配備了針對性的練習平臺，避免了案例過期的問題。另外，主要增加了異步爬蟲、JavaScript 逆向、App 逆向、頁面智能解析、深度學習識別驗證碼、Kubernetes 運維及部署等知識點，同時也對各個爬蟲知識點涉及的請求、存儲、解析、測試等工具進行了豐富和更新。本書適合Python 程序員閱讀。

本書全面系統地講解了使用Python 語言實現數據結構和算法的基礎知識和實踐技能。全書分為14章，主要內容包括數據結構與算法概述、Python 語言基礎、線性表、棧與遞歸、隊列、串、數組與廣義表、樹和二叉樹、圖、查找、排序、回溯算法、遞歸與分治算法等。本書內容由淺入深，語言通俗易懂，理論結合實踐，採用大量豐富的案例，幫助讀者高效學習，且將知識更好地應用在實際學習和工作中。本書可作為計算機、人工智能、大數據等行業相關技術人員的參考書，也可供高等院校計算機相關專業師生學習使用。

代碼和數學是相知相惜的好夥伴，它們基於共同的理性思維，數學公式的推導可以自然地在編寫代碼的過程中展開。本書帶領程序員使用自己熟知的工具，即代碼，來理解機器學習和遊戲設計中的數學知識。通過Python代碼和200多個小項目，讀者將掌握二維向量、三維向量、矩陣變換、線性方程、微積分、線性回歸、logistic回歸、梯度下降等知識。

本書基於Python 3.8，採用理論與項目結合的方式全面介紹Flask 2.0框架的相關知識。全書共10章，其中第1～5章針對Flask框架的基礎知識進行講解，包括認識Flask、路由、模板、表單與類視圖、數據庫操作；第6～10章介紹智能租房項目的完整開發過程，有助於讀者加深對Flask框架基礎知識的理解，提高靈活使用Flask框架開發Web應用程序的能力。本書附有教學PPT、教學設計、教學大綱、源代碼等資源。為幫助初學者更好地學習書中的內容，本書還提供在線答疑，希望能得到更多讀者的關注。

“圖像處理”和“計算機視覺”課程是人工智能專業的必修課，是計算機、智能科學、電子信息、軟件工程等專業的選修課。OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，高效地實現了大量圖像處理和計算機視覺算法。本書基於成熟的 OpenCV 庫，採用 Python 語言，通過大量的實際應用案例，介紹圖像處理和計算機視覺算法。書中的案例以最近幾年的最新科研進展為主，如人臉識別、目標跟蹤、二維碼識別、手勢識別等。讀者通過這些實用案例可以快速透徹理解算法理論，同時提高將理論應用於實踐的能力。本書提供配套的源碼，方便讀者學習實踐。本書可作為“圖像處理”和“計算機視覺”課程的教材，適合圖像處理領域的師生、從業人員、OpenCV 初學者參考，也適合有一定 Python 語言基礎的讀者進階學習。

本書是一本概率編程的入門書。本書使用概率編程庫 PyMC3以及可視化庫 ArviZ對貝葉斯統計分析的相關知識進行講解，包括概率思維、概率編程、線性回歸建模、廣義線性模型、模型比較、混合模型、高斯過程以及推斷引擎等知識。全書圖文並茂，通俗易懂，適合具備一定 Python基礎的讀者學習使用。學完本書，讀者可以利用概率思維建立貝葉斯模型並解決自己的數據分析問題。

全書共分為10章，第1～2章介紹了數據科學的基礎知識以及數據科學所涉及的各項技術；第3～5章涵蓋了Python的語法基礎，函數、模塊與組合數據類型，文件讀寫；第6章介紹了網絡爬蟲的數據采集及方法；第7～8章重點介紹了數據分析過程中的兩個重要模塊：numpy和pandas；第9章介紹了數據可視化與應用；第10章結合之前的內容，以一個綜合案例進行了實戰分析。本書配有電子課件、電子教案、教學大綱、習題答案、模擬試卷及答案等教學和學習資料（部分資料僅限用書教師下載），索取方式參見書末的“更新勘誤表和配套資料索取示意圖”。本書適合作為經濟管理類專業數據科學與Python語言入門的教材，特別適合工商管理、經濟學、電子商務等專業的學生學習。