Python

學習寫程式已經是和語文、數學、藝術一樣的基礎能力，過程中將可培養解決問題、分析、歸納、創新、勇於嘗試錯誤等能力。本書以程式初學者的角度出發，規劃了結合運算思維與演算法基本觀念的內容，運用目前主流程式語言之一的Python來一步步引導入門者學會程式設計，以及加強邏輯訓練。 Python是一種執行效率不錯，且有強大跨平台特點，可在大多數平台上使用的語言。更棒的是，Python所具備的物件導向特性，常用

本書是《Python 3程序設計》一書的學習指導配套教材，按照“源於主教材、高於主教材”的思路設計了本章內容概述、典型例題分析、問題與思考、習題與解答4個方面的學習內容。全書圍繞全國計算機等級考試大綱編寫，深入挖掘二級Python考綱內容，知識講解由淺入深，案例設計強調應用和擴展，通過習題與解答檢驗讀者的學習效果。本書還配有面向自我學習提升和全國計算機等級考試二級Python的模擬試卷，著力提升讀者獨立學習和分析問題的能力。

本书内容共分3篇12章。第1篇“基础篇”，包括第1~4章，主要介绍了Python语言的基本情况与现状、环境搭建与软件安装，以及Python语言的基本知识；第2篇“应用篇”，包括第5~11章，主要介绍了Python的数据存取方法、数据清洗和预处理、大数据可视化分析基础，以及2D、3D等图形的绘制与可视化分析的方法与相关应用；第3篇“实战篇”，包括第12章，以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，介绍了数据采集、清理、保存及绘制可视化图形的基本步骤和方法。

This book introduces numerical programming using Python and C/C++, emphasizing methods used in physics and engineering. Its helps readers develop the ability to navigate relevant algorithms, knowledge

本書詳細地介紹了Python的語法知識，並借助集成開發工具PyCharm，提升讀者的編程能力，訓練讀者的程序思維，讓其快速、輕鬆地掌握一門時下非常流行的編程語言。 全書共10章，分別是Python概述、Python基礎、字符串、流程控制語句、複合數據類型、函數與模塊、異常處理、面向對象編程、文件處理和綜合案例，書中所有知識點均給出了示例代碼和相關案例，輔助讀者理解相關概念及其應用。 本書可作為全國高等學校計算機類相關專業的教材，亦可作為高等學校各專業的通識教材，以及計算機編程愛好者的自學讀物。

Learn, understand, and implement deep neural networks in a math- and programming-friendly approach using Keras and Python. The book focuses on an end-to-end approach to developing supervised learning

Leverage Natural Language Processing (NLP) in Python and learn how to set up your own robust environment for performing text analytics. This second edition has gone through a major revamp and introduc

本書從零開始系統地介紹了Python網絡爬蟲與反爬蟲的開發與實戰技能，全書共分為4篇，具體內容安排如下。 第1篇：基礎篇（第1～3章）。系統地講解了Python爬蟲與反爬蟲開發環境的搭建、爬蟲與反爬蟲通用基礎知識、Python程序設計基礎。 第2篇：爬蟲篇（第4～8章）。這部分講解了網絡爬蟲的相關知識與技能，主要包括網絡爬蟲快速入門、XPath匹配網頁數據、re正則匹配資料、WebSocket資料抓取、Scrapy爬蟲框架應用與開發等。 第3篇：反爬蟲篇（第9～16章）。這部分講解了網絡反爬蟲的相關知識與技能，主要包括爬蟲與反爬蟲的區別與認識、反爬—Header信息校驗、反爬—IP限制、反爬—動態渲染頁面、反爬—文本混淆、反爬—特徵識別、反爬—驗證碼識別、反爬—APP資料抓取等。 第4篇：項目實戰篇（第17章）。本篇主要列舉了4個案例，綜合講解Python爬蟲與反爬蟲項目的實戰應用。 本書從零基礎開始講解，系統全面，案例豐富，注重實戰，既適合Python程序員和爬蟲愛好者閱讀學習，也可以作為廣大職業院校相關專業的教材或參考用書。礎操作、圖形處理基本操作、簡單圖形的繪製和物件的管理等內容。

(FAQ). Monty Python FAQ burrows into the pulsing heart of the Python's corpus of work and emerges, bloody but unbowed, with a book that tells you everything you positively, absolutely need to know a

《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。

本書在理論方面和實踐方面都講解得淺顯易懂，能夠讓讀者快速上手，一步步學會使用Python與Excel相結合進行數據處理與分析。全書內容分3個部分共12章。第1～4章為入門部分，主要介紹什麼是數據分析，以及Python的編程環境和基礎語法知識。第5～9章為進階部分，主要介紹數據處理和分析的各種方法。第10～12章為實戰部分，這部分的3個實例綜合了本書前面部分的知識點，介紹了如何結合Python與Excel在實際工作中進行數據處理與分析操作。本書內容由淺入深，且配有案例的素材文件和代碼文件，便於讀者邊學邊練。本書還創新性地將ChatGPT引入教學當中，給讀者帶來全新的學習方式。本書既適合Python和數據分析的初學者學習，也適合希望從事數據分析相關行業的讀者學習，還可作為廣大職業院校數據分析培訓相關專業的教材參考用書。

本书在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。 全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了本书前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。 本书内容由浅入深，且配有案例的素材文件和代码文件，便于读者边学边练。本书还创新性地将ChatGPT引入教学当中，给读者带来全新的学习方式。本书既适合Python和数据分析的初学者学习，也适合希望从事数据分析相关行业的读者学习，还可作为广大职业院校数据分析培训相关专业的教材参考用书。

本書是一部零基礎、重實踐、大廣度的Python編程教材。本書覆蓋面廣，包括計算機基礎知識、Python的基本要素和語法、Python生態、正則表達式、數據分析和可視化、網絡爬蟲、面向對象程序設計、tkinter圖形界面程序設計等內容。本書還專門用一章的篇幅講述基礎算法，讓讀者初學編程就牢固建立計算思維。本書大量例題、習題來自北京大學開放在線程序評測平臺OpenJudge，例題、習題與當下許多軟件和互聯網公司招聘面試題的形式相同，非常適合作為強調就業導向、強調高標準實踐性的教學改革的配套教材。本書可作為高等職業院校計算機類專業的教材。文、理、藝術等各類專業的零基礎學生可以學習並掌握本書90%的內容；餘下10%的內容則面向計算機類專業學生。即便是已經學過其他程序設計語言的計算機類專業學生，也可以通過本書來快速掌握Python語法及各種庫的使用方法。本書配套電子資料十分豐富，包括程序源代碼、重點難點講解視頻、課程講義、習題答案等。此外，作者在中國大學MOOC(慕課)開設的“實用Python程序設計”課程，提供了覆蓋全書90%內容的視頻講解。

随着网络技术的迅速发展，如何有效地提取并利用信息，以及如何有效地防止信息被爬取，已成为一个巨大的挑战。本书从零开始系统地介绍了Python网络爬虫与反爬虫的开发与实战技能，全书共分为4篇，具体内容安排如下。 第1篇：基础篇（第1～3章）。系统地讲解了Python爬虫与反爬虫开发环境的搭建、爬虫与反爬虫通用基础知识、Python编程基础。 第2篇：爬虫篇（第4～8章）。这部分讲解了网络爬虫的相关知识与技能，主要包括网络爬虫快速入门、XPath匹配网页数据、re正则匹配数据、WebSocket数据抓取、Scrapy爬虫框架应用与开发等。 第3篇：反爬虫篇（第9～16章）。这部分讲解了网络反爬虫的相关知识与技能，主要包括爬虫与反爬虫的区别与认识、反爬—Header信息校验、反爬—IP限制、反爬—动态渲染页面、反爬—文本混淆、反爬—特征识别、反爬—验证码识别、反爬—APP数据抓取等。 第4篇：实战篇（第17章）。本篇主要列举了4个案例，综合讲解Python爬虫与反爬虫项目的实战应用。 本书从零基础开始讲解，系统全面，案例丰富，注重实战，既适合Python程序员和爬虫爱好者阅读学习，也可以作为广大职业院校相关专业的教材或参考用书。

這是一本為各水平層次的Python Web開發者提供完整FlaskWeb開發知識體系的鴻篇巨著，由Flask官方團隊成員撰寫，獲得Flask之父Armin Ronacher的高度認可和推薦。本書內容系統全面，從Flask的基礎知識到完整的Flask項目實戰，從Flask Web API開發到Flask應用的性能優化，從Flask項目的生產部署到Flask的源碼解析，本書提供了完整的Python Web工程化學習路徑。本書實戰案例豐富，基礎篇的大部分章節都針對相應的知識點提供了完整可運行的示例程序，實戰篇則通過2個較為完整的Flask項目講解了Flask項目的組織方式和技巧，以及Flask開發中各類功能的實現方法和技巧。內容緊跟技術發展，書中的代碼和示例程序均基於Flask新發佈的穩定版3.x編寫，書中涉及的其他Python包和前端庫也全部採用當前的新版本，確保本書在未來較長一段時間內仍可保持先進性和實用性。本書共14章，分為三部分：基礎篇（第1–7章）：通過豐富的示例講解了Flask的核心基礎與進階技巧，為後續學習打下堅實基礎。實戰篇（第8–10章）：通過兩個完整項目案例，將Flask的知識點融會貫通，帶領讀者完成從0到1的開發過程。進階篇（第11–14章）：涵蓋基於Flask與API Flask的Web API開發、性能優化與生產部署，並深入剖析Flask的源碼實現與核心機制。本書不僅提供系統的知識講解和完整的項目源碼，還提供豐富的在線資源和活躍的讀者社群。只要你瞭解Python的基本語法，無論你是零基礎Web開發愛好者，還是想從事Python Web開發的後端工程師、運維工程師、爬蟲工程師、數據科學工程師等，抑或是想要從Django、Fast API等其他Python Web框架轉向Flask的Python工程師，都能從中獲益匪淺。掌握本書，你將不再畏懼任何複雜的Web開發需求，在AI時代構築自己堅不可摧的核心競爭力。

本書從初學者的角度出發，通過通俗易懂的語言，詳細介紹了機器學習、NLP自然語言處理(聊天機器人設計)、網絡爬蟲等應用知識，書中所有知識點都結合具體實例進行講解，可以使讀者輕鬆領會 Python 程序開發的精髓，讓零基礎的讀者輕鬆跨入編程領域。本書適合Python語言零基礎的學生、以及從事數據建模框架和與機器學習、NLP自然語言處理、網絡爬蟲應用開發的人員閱讀。

「TQC+ 網頁資料擷取與分析Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。1.內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。2.涵蓋知識觀念和範例練習，作為培養網頁資料擷取與分析Python 3能力之最佳讀本。3.本書分成五個部分，包含「Pyt

本書圍繞大數據采集,對採集技術的相關基礎、技術原理、 Python實現技術、大數據挖掘與應用方法 進行了系統介紹。書中全面、完整地覆蓋了各種類型的網絡爬蟲及相關的信息處理挖掘技術,並提供了27個與爬蟲技術和應用相關的Python程序。全書共分為四大部分,即概述、基礎篇、技術與實現篇 、大數據挖掘與應用篇。第一部分是概述,首先指出了利用Python採集互聯網大數據的重要性,介紹了 相關技術研究、技術體系、 Py t hon爬蟲採集技術的合規性及應用現狀等; 第二部分是基礎篇,包括 Web服務器的應用架構以及HTTP、 Robots、 HTML、頁面編碼等相關協議和規範; 第三部分是技術與 實現篇,全面介紹了普通網絡爬蟲技術、動態頁面採集方法、主題爬蟲技術、 DeepWeb爬蟲、微博信息採集 、Web信息提取以及反爬蟲技術等,內容涵蓋了各種爬蟲技術實現方法及Python例子; 第四部分是 大數據挖掘與應用篇,介紹了用於爬蟲應用中的典型大數據處理與挖掘技術以及 Web大數據采集的常 見應用模式,並以新聞採集與分析、 SQL注入在線檢測為例介紹了Python爬蟲應用構建方法,將本書介紹的一些關鍵技術、模型和工具貫穿在一起。 本書可以作為高等院校大數據、計算機、信息以及經管、金融等相關專業的教材,也可以作為大數據、計算機、信息以及經管、金融等領域研究人員和專業技術人員的參考書。

Gain insights into image-processing methodologies and algorithms, using machine learning and neural networks in Python. This book begins with the environment setup, understanding basic image-processing terminology, and exploring Python concepts that will be useful for implementing the algorithms discussed in the book. You will then cover all the core image processing algorithms in detail before moving onto the biggest computer vision library: OpenCV. You’ll see the OpenCV algorithms and how to use them for image processing. The next section looks at advanced machine learning and deep learning methods for image processing and classification. You’ll work with concepts such as pulse coupled neural networks, AdaBoost, XG boost, and convolutional neural networks for image-specific applications. Later you’ll explore how models are made in real time and then deployed using various DevOps tools. All the concepts in Practical Machine Learning and Image Processing are explained using r

本書在查閱一系列經典“離散數學與組合數學”素材的基礎上，使用Python語言實現相關理論、算法及應用，內容包含組合計數原理、邏輯基礎、一階邏輯、集合、離散概率、數論、歸納與遞歸、關係、容斥原理、生成函數、遞推關係、圖論、樹、布爾代數與開關函數、文法、有限狀態機與圖靈機等。本書內容翔實，不乏應用實例，力求以樸素易懂的方式描述相關數學理論。 本書可以作為高等學校理工科專業在校本科生的學習實驗用書，也可作為對Python編程感興趣人員的參考用書。

本書作爲數據分析的入門圖書，以Python語言爲基礎，介紹了數據分析的整個流程。本書內容涵蓋數據的獲取（即網絡爬蟲程序的設計）、前期數據的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數據及結果。首先，書中不會涉及過于高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內容。其次，本書重點在于應用Python來完成一些數據分析和數據處理的工作，即如何使用Pyt

物聯網開發重新定義了“全棧開發”的範圍。Python作為一門快速發展的語言，已經成為系統集成領域的優選語言之一，其可覆蓋從電路邏輯設計到大數據分析的物聯網端到端開發。各領域開發者可以利用Python交叉涉足物聯網設備、邊緣計算、雲計算、數據分析的工程設計。本書嘗試讓讀者建立物聯網設計的整體概念，從基礎概念開始，到相關技術選型、開源工程、參考設計與經驗分享。無論是物聯網領域的創業者，還是系統架構師，

《Python 網絡爬蟲與數據可視化應用實戰》是一本介紹大數據時代用 Python 進行數據獲取、數據清洗和數據可視化分析的技術圖書。全書共分兩篇，其中第 1 篇主要介紹了數據獲取的相關知識，具體內容包括 HTML、JSON 與網絡爬蟲基礎，爬取靜態網頁，使用 CSS 選擇器爬取數據，遍歷 HTML 網頁並獲取數據，使用 XPath 表達式與 Ixml 包創建爬蟲程序，使用 Selenium 爬取動態網頁，Scrapy 爬蟲框架的使用，數據存儲等 ；第 2 篇主要介紹數據分析及可視化相關知識，具體內容包括數據可視化基礎知識，Pandsa 數據處理，使用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等工具進行數據分析和可視化等。每篇均設置特別章節進行了綜合案例演練，提高綜合水平。 《Python 網絡爬蟲與數據可視化應用實戰》一書內容豐富，涵蓋面廣，特別適合作為大中專院校相關專業的教材，也適合作為大數據分析相關專業的自學參考書。

本書展示了如何在代碼中集成和測試機器學習方面的算法。通過書中的圖表和重點標記的代碼示例，本書著重介紹了Python的NumPy、Pandas、Scikit-Learn和SciPy等數據科學相關類庫的測試。

本書以Python 3.7版本作為數據分析與挖掘實戰的應用工具，從Python的基礎語法開始，陸續介紹有關數值計算的numpy、數據處理的pandas、數據可視化的matplotlib和數據挖掘的sklearn等內容。全書共涵蓋15種可視化圖形以及10個常用的數據挖掘算法和實戰項目，通過本書的學習，讀者可以掌握數據分析與挖掘的理論知識和實戰技能。 本書適於統計學、數學、經濟學、金融學、管理學以及相關理工科專業的本科生、研究生使用，也能夠提高從事數據諮詢、研究或分析等人士的專業水平和技能。

*詳細步驟說明，一步步跟著做，有如專家從旁親自指導! *本書使用Python 3.x、樹莓派4B與OpenCV 4.x *涵蓋大部分常用感測元件與重要連網技術 *第三版新增影像串流、LCD螢幕與全彩LED燈條、更新MQTT安裝方式 朱克剛老師專門培訓物聯網應用工程師，擁有豐富資訊教育訓練經驗，結合 Python、Raspberry Pi 與 OpenCV 的 AIoT 專案開發與教學，遠距實作授課操作流暢畫面優美，如同本書內容一樣，深入淺出，廣受師生好評。 -- 國立臺北科技大學電子系副教授 曾柏軒 本書內容說明清楚，透過實作例子的步驟說明，讓初學者可以快速上手，是一本適合學習的好書。 -- 國立高雄科技大學電子系教授兼主任秘書 陳銘志 樹苺派是最接近AIoT世界的起點，搭配Python與OpenCV工具的使用，可以讓你一窺這個大世界的堂奧。 很高興朱克剛老師把這些元素集結在一本書裡面，讓大家可以快速掌握這張通往未來的門票。 -- 宏?強固電腦方案總處長 游鴻志 AIoT應用領域十分廣泛，舉凡機器視覺、外觀檢測、智能家居及設備維護監控。本書以深入淺出方式介紹樹莓派軟硬整合框架並採用最新的Python開發技巧，誠摯推薦給所有想要進入AIoT開發者殿堂的一本必備秘笈。 -- 鴻海集團D事業群/資訊價值創造處資深處長 徐長愷

本書從Python基礎程式設計開始，經由流程控制、迴圈、串列、函式、字典、檔案操作等章節，逐漸邁向資料爬蟲技能：存取開放資料、JSON與CSV、爬蟲網頁資訊進行彙整，以120個精選範例讓初學者徹底掌握Python基礎到資料存取與爬蟲應用精髓。 ■易學：初學者透過步驟練習可以完整重現書中範例。同時配合大量範例了解Python語法、字典、檔案、動態生成網頁、存取CSV與JSON以及網路爬蟲進行整合運用。 ■易懂：範例日常生活化，逐步解說，易學易懂。 ■易教：本書經過初學者與開發人員試讀、教師試教，修改內容與作法，去蕪存菁，教師免備課。 書中提供精選實務案例供讀者練習套用，包含： *產品管理系統-存取檔案 *產品管理系統-以CSV與JSON為資料來源 *模擬遊戲卡牌遊戲 *爬取博客來網站資訊 *動態爬取網路圖片 *爬取Dcard熱門文章 *讀取OpenData農場資訊 *讀取OpenData計算農場數並繪製柱狀圖 *讀取OpenData動態製作農村地方美食小吃網頁 *讀取健保資料開放服務製作口罩剩餘數量查詢網頁

本書重點闡述利用機器學習、深度學習、自然語言處理等多種方法，以及當前流行的Python庫——Tensorflow和Keras構建實時數據的智能物聯網IOT系統。還給出了工業物聯網、智能城市和家庭自動化等物聯網主要應用領域的實際案例。

森林資源調查數據涉及森林樣地、林班、遙感影像等多種來源不同尺度的數據類型，其數據處理和分析是森林資源、生態環境監測的重要環節。Python是當前熱門流行的數據編程處理語言。本書結合作者多年的教學和科研體會，針對林業、生態工作者對森林資源數據處理需求，突出以實踐應用為主線，構建從森林資源數據清洗及可視化、森林樣地空間結構及屬性、林班數據統計分析、多源森林資源數據融合分析的全過程數據處理技術和方法，並利用Python語言實現所有的編碼工作，力求深入淺出地為讀者提供森林資源數據分析的思路、方法和應用途徑。

本書介紹統計計算與智能分析基礎理論以及基於Python的模型算法實現。全書由13章組成，主要內容有：隨機數生成技術；數據探索性分析；特徵提取與選擇方法；**期望算法；Markov鏈蒙特卡羅方法；重采樣技術；重要采樣技術；序貫重要性采樣；非參數概率密度估計；非參數回歸分析；樹模型理論；概率圖模型；模型性能評價技術。

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。

如果你想充分發揮Python的強大作用，如果你想成為一名好的Python工程師，你應該先學好Pandas。 這是一本全面覆蓋了Pandas使用者的普遍需求和痛點的著作，基於實用、易學的原則，從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解，既是初學者系統學習Pandas難得的入門書，又是有經驗的Python工程師案頭必不可少的查詢手冊。 本書共17章，分為七部分。 第一部分（第1～2章） Pandas入門 首先介紹了Pandas的功能、使用場景和學習方法，然後詳細講解了Python開發環境的搭建，Z後介紹了Pandas的大量基礎功能，旨在引領讀者快速入門。 第二部分（第3～5章） Pandas數據分析基礎 詳細講解了Pandas讀取與輸出數據、索引操作、數據類型轉換、查詢篩選、統計計算、排序、位移、數據修改、數據迭代、函數應用等內容。 第三部分（第6～9章） 數據形式變化 講解了Pandas的分組聚合操作、合並操作、對比操作、數據透視、轉置、歸一化、標準化等，以及如何利用多層索引對數據進行升降維。 第四部分（第10～12章） 數據清洗 講解了缺失值和重復值的識別、刪除、填充，數據的替換、格式轉換，文本的提取、連接、匹配、切分、替換、格式化、虛擬變量化等，以及分類數據的應用場景和操作方法。 第五部分（第13～14章）時序數據分析 講解了Pandas中對於各種時間類型數據的處理和分析，以及在時序數據處理中經常使用的窗口計算。 第六部分（第15～16章） 可視化 講解了Pandas的樣式功能如何讓數據表格更有表現力，以及Pandas的繪圖功能如何讓數據自己說話。 第七部分（第17章） 實戰案例 介紹了從需求到代碼的思考過程，如何利用鏈式編程思想提高代碼編寫和數據分析效率，以及數據分析的基本方法與需要掌握的數據分析工具和技術棧，此外還從數據處理和數據分析兩個角度給出了大量的應用案例及代碼詳解。

《人工智能入門與實戰 使用Raspberry Pi和Python演練》使用Raspberry Pi作為計算平臺，介紹AI世界。本書探索了大部分主要的人工智能主題，包括專家系統、淺層和深層的機器學習、模糊邏輯控制等。 主要內容：AI簡介、基本的AI概念、專家系統的展示、遊戲、模糊邏輯系統、機器學習、機器學習：人工神經網絡、機器學習：深入學習、機器學習：ANN展示實踐、演化計算、基於行為的機器人等

當數據科學家使用Python處理數據，並希望創建展示ML模型的數據應用程序，以及進行易於創建的交互式可視化時，那麼Streamlit將是最理想的選擇。Streamlit for Data Science(第2版)向數據科學家展示了如何在Python內快速創建和部署小部件和儀錶板。這可以幫助他們在幾小時內而不是幾天內創建原型。 為了掌握Streamlit這項技術，需要通過大量的實際案例來學習。本書由一個富有創造力的Streamlit用戶編寫，他在第一版發佈後就一直使用該技術，本選題建立在前一版的實用性基礎上，帶來大量的更新，包括將Streamlit連接到Snowflake數據倉庫，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代碼庫，通過這些內容可以幫助讀者練習新發佈的技能。 讀者將從Streamlit的基礎知識開始Streamlit的學習，並通過使用機器學習模型和製作高質量的交互式應用程序逐漸熟悉Streamlit的使用技巧。本書通過實際示例幫讀者掌握許多更具挑戰性的主題，如Streamlit組件、美化應用程序和快速部署。 通過本書，讀者將能夠輕鬆快速地在Streamlit中創建動態web應用程序。

網絡爬蟲是一種按照一定的規則，自動請求萬維網網站並提取網絡數據的程序或腳本，它可以代替人力進行信息採集，能夠自動採集並高效地利用互聯網中的數據，在市場的應用需求中佔據著重要的位置。 本書以Windows為主要平臺，系統全面地講解了Python網絡爬蟲的相關知識。主要內容包括：初識爬蟲、爬蟲的實現原理和技術、網頁請求原理、爬取網頁數據、數據解析、併發下載、圖像識別與文字處理、存儲爬蟲數據、初識爬

本書分9章來介紹電腦視覺的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的項目。本書首先詳細介紹了多個平臺下基於Python的OpenCV安裝，繼而介紹了電腦視覺應用的基本操作，包括影像檔的讀取與顯示，影像處理的基本操作（比如邊緣檢測等），深度估計與分割，人臉檢測與識別，圖像的檢索，目標的檢測與識別，目標跟蹤，神經網路的手寫體識別。可以這樣說，本書是一本不可多得的採用OpenCV實踐電腦視覺應用的好書。

本書主要分成四個章節部分，第一部分以學生信息管理的項目為依託，講解Python的Web訪問技術，它是爬蟲的程序基礎。第二部分以爬取城市天氣預報的項目為依託，講解網頁數據的爬取方法，其中重點講解了BeautifulSoap的數據分析與提取方法。第三部分以爬取網絡圖像的項目為依託，講解爬起多個網頁數據的方法，重點講解了網頁的深度優先與廣度優先順序爬取路徑的構造方法與多線程分布式網頁爬取技術。第四部分以

本書詳細介紹了基於Python語言的自動化平臺開發以及自動化測試技術知識。本書理論與實踐相結合，以自動化平臺開發為主線、自動化測試為輔線貫穿所有內容。具體包括自動化平臺開發方案、數據庫表結構設計、前後端代碼編寫，同時介紹了自動化測試方案、環境、代碼、報告、API接口、AppUI、WebUI自動化測試、性能測試等內容。本書適合從事自動化測試開發技術的廣大開發和測試人員使用，也可供產品測試開發管理人員

AI助攻 Python超級入門 創意設計 x AI程式實作 (全彩印刷) 本書內容 ★★★★★【ChatGPT x Copilot x Gemini助攻】★★★★★ ★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★ ★★★★★【設計AI程式】★★★★★ ★★★★★【Python Shell】【Google Colab】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用： ◎程式設計基礎 ☆創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆潛在應用：房貸。 ◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。 ◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。 ◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。 ◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。 ◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。 ◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆潛在應用：字串雕塑家、數據偵探、圖片濾鏡應用、股票價格分析、語言字典、系統配置字典、城市氣象報告、書店庫存管理。 ◎類別(Class) ★創意設計：圖書館管理系統、餐廳點餐系統。 ☆潛在應用：員工管理系統、產品庫存管理、會議室預訂系統。 ◎模組開發與應用 ★創意設計：時鐘程式、圖書館管理系統模組。 ☆潛在應用：提醒休息程式、效

★★★★★【688張全彩圖例】+【圖解演算法原理和邏輯思維】★★★★★ ★★★★★【20個主題】+【220個Python程式實例】★★★★★ ★★★★★【邏輯思維】+【Python實作】=【演算法的精髓】★★★★★ 本書的第一版曾經獲得博客來與天瓏暢銷排行榜第1名，撰寫這本書時採用下列原則。 1：彩色圖片引導讀者認識演算法的邏輯思維。 2：Python程式實作演算法原理。 3：章節習題引導讀者複習與自我練習。 學習演算法最重要是要瞭解資料在記憶體的組織結構和程式設計的邏輯思維，相較於市面上其他書籍空洞的解說．甚至沒有解說，這本書在講解演算法時，更強調敘述每個步驟資料在記憶體的變化，以及講解程式設計的邏輯思維。例如：二元樹的前序列印程式只有6行，這本書卻用了19個步驟與圖形徹底解說。河內塔問題只需6行程式，這本書也使用了18個步驟與記憶體圖形做講解。深度優先搜尋法、廣度優先搜尋法、貪婪演算法、選課問題、背包問題、電台業務、業務員旅行 … 等，完全使用記憶體圖形解說，讀者可以從程式配合彩色圖片輕鬆學習。 當讀者遵循這步驟學習時，相信一定可以完整學習演算法的相關知識，本書的主體內容如下： ☆20個主題 ★ 認識時間複雜度和空間複雜度 ☆7大資料結構完整圖說與程式實例 ★ 7大排序法完整圖說與程式實例 ☆遞迴與回溯演算法 ★ 電腦領域的經典演算法八皇后和河內塔 ☆ 碎形與VLSI設計應用 ★ 圖形理論 ☆ 深度、寬度優先搜尋 ★ Bellman-Ford演算法 ☆ Dijkstra’s演算法 ★ 貪婪演算法 ☆ 動態規劃演算法 ★ 資訊安全演算法 ☆ 摩斯與凱薩密碼 ★ 金鑰系統觀念，解說設計金鑰方法或是應用目前市面上成熟的金鑰 ☆ 訊息鑑別碼(Message authentication code) ★ 數位簽章(Digital Signature) ☆ 數位憑證(Digital certificate) ★ 基礎機器學習KNN演算法 ☆ K-means演算法 ★ 網頁排名演算法 ☆ 常見的演算法考題與Leetcode考題