Effective Python

An effective third grade workbook that provides daily social and emotional learning (SEL) activities to help students explore emotions, actions, relationships, and decision making. The daily activitie

本書首先介紹數據科學，然後指導讀者安裝和搭建數據分析編程環境所需的軟件包。在機器 學習中，主要學習3項技術：監督學習、無監督學習和強化學習。我們也會用到基本的分類與回 歸技術，如支持向量機、決策樹以及邏輯回歸等。 在前面章節的學習中，讀者將學習到Python語言中用於處理大型數據集的基本函數、數據 結構，用於矩陣計算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib繪制自定義圖表，以及應用 Boosting算法XGBoost（極端梯度提升）進行預測分析等。 在後面的章節中，將會學習用於圖像識別的卷積神經網絡（CNN）、深度學習算法。讀者將掌 握如何向神經網絡饋入人類語言、讓模型處理復雜的文本信息以及構建人類語言處理系統進行結 果預測等。 學習完本書，讀者可以掌握和使用很多新的數據科學算法，並且有信心使用本課程以外的工 具或庫進行操作。

《輕鬆學 MySQL資料庫從入門到實戰（案例·視頻·彩色版）》是基於編著者三十餘年“資料庫應用技 術”教學實踐和教材編寫經驗編寫的，結合資料庫技術和MySQL資料庫的發展趨勢，從初學者容易上 手、快速學會的角度，採用Python+MySQL開發環境，用通俗易懂的語言，深入淺出、循序漸進地講解 MySQL資料庫系統的特點及應用開發技術，實現手把手教你從零基礎入門到快速學會開發MySQL資料 庫系統應用項目。 《輕鬆學MySQL資料庫從入門到實戰（案例·視頻·彩色版）》由“資料庫基礎知識”“資料庫操作技 術”“資料庫應用技能”“基於Python的資料庫應用系統開發”四篇組成，以一個分散式資料庫的應用實例 為主線，講述了資料庫應用系統開發的必備知識。全書共18章，內容包括： MySQL資料庫基礎知識，數 據庫設計和建模，資料庫操作，以及索引、表、視圖的創建及應用，SQL資料定義及操縱，SELECT查詢， 存儲過程、觸發器的創建及應用，資料庫備份與恢復，使用者管理與許可權管理，Python程序設計基礎，Python 數 據庫應用開發，Web資料庫應用開發和資料庫應用系統開發綜合項目實戰——英才智能數字圖書館。 《輕鬆學MySQL資料庫從入門到實戰（案例·視頻·彩色版）》內容翔實、重點突出，結構清晰，語言 通俗易懂，基礎知識與動手實驗相結合，配有152個知識點微視頻（掃碼直接觀看），提供豐富的教學資 源，包括PPT課件、程式源碼、課後習題及參考答案、在線交流服務QQ群和不定期網絡直播等，既適合 零基礎從事MySQL資料庫管理和應用的入門者和愛好者、有一定資料庫管理和應用開發基礎的初、中級 工程師閱讀，也適合作為高等學校、高職高專、職業技術學院、獨立學院或培訓機構的計算機及相關專 業MySQL資料庫課程教材以及畢業設計實踐課程的參考用書。

本書深入淺出地介紹了深度學習的基本原理和實現過程，帶領讀者用Python的NumPy庫從底層而不是借助現有的深度學習庫，從0開始構建屬於自己的深度學習庫。本書在介紹基本的Python編程、微積分、概率、統計知識的基礎上，按照深度學習的發展脈絡介紹了回歸模型、神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等深度學習的核心知識，在深入淺出地剖析原理的同時，給出了詳細的代碼實現過程。本書既適合沒有任

In any kind of organization, learning has become a vital part of the growth and development process, but it only produces effective results if it is pursued strategically and embedded deeply into the

Can international human rights law be applied and enforced in a part of a State's territory outside its effective control? This study provides a step by step analysis to show how it can. International human rights law can normalise an imperfect, defective situation through pragmatic interpretation; it imposes obligations both on the territorial State on account of its sovereign title and residual effectiveness on the one hand, and on any subject of international law exercising territorial control over the area on account of its effective control on the other. By considering effectiveness beyond formal normative sources and titles of the subjects implicated in the territorial situation, international human rights law is interpreted and applied in a manner which renders human rights practical and effective. The book provides a comprehensive analysis of State practice regarding various subjects implicated in the territorial situation, applicable legal sources and major geographic areas.

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本書以Python數據處理工具和深度學習的基本原理為切人點，由淺人深地介紹TensorFlow的使用方法。由原理著手到代碼實踐，內容從最基本的回歸問題開始，到近年來廣泛流行的卷積神經網絡和生成式模型。本書省去大量煩瑣的數學推導，以通俗易懂的語言和示例闡述深度學習的原理。本書共8章，第1和2章介紹TensorFlow的環境搭建與Python基本數據處理工具，為後面介紹TensorFlow做準備；第3

這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： ★：數學原理彩色圖解。 ★：手工計算基礎數學。 ★：Python程式高效實作。 這本數撰寫的幾個特色如下： ☆：全數共用約205個Python實例，講解機器學習的基礎數學 ☆：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 ☆：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 ☆：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂 在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就，這本書講解了下列相關數學的基本知識。 ■ 資料視覺化使用matplotlib、Seaborn ■ 基礎數學模組Math ■ 基礎數學模組Sympy ■ 數學應用模組Numpy ■ 將LaTeX應用在圖表 ■ 機器學習基本觀念 ■ 從方程式到函數 ■ 方程式與機器學習 ■ 從畢氏定理看機器學習 ■ 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 ■ 機器學習需要知道的二次函數與三次函數 ■ 數據擬合、決定係數與迴歸曲線製作 ■ 數據預測 ■ 機器學習的最小平方法 ■ 機器學習必須知道的集合與機率 ■ 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 ■ 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 ■ 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 ■ 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 ■ 三角函數 ■ 大型運算子運算 ■ 向量、矩陣與線性迴歸 ■ 統計知識 ■ 機器學習模組scikit-learn，監督學習與無監督學習。 相關書籍 這本書是筆者所著機器學習系列書的起點，讀者還可以閱讀下列書籍：

Boards of directors are at the apex of organisational decision-making and so are central in ensuring effective corporate governance. But boards are under increasing scrutiny due to the continuing prevalence of scandals and failures. Boards have been viewed as set up to fail because the demands placed upon them cannot effectively be delivered. In this Element, I examine this tension and look at the board as a working group, one which has an input, a process and an output. Through looking at the board as a group, the dynamics of how boards, and the potential for effective and ineffective operation, are highlighted. I conclude with outlining how the future of board dynamics may evolve.

本書以任務為載體，以實施過程為主線，將知識點穿插到任務實施過程中，知識體系的構建循序漸進、由易到難、由淺入深，符合普遍認知規律。本書以Hadoop大數據平臺為重點，主要內容包括預備知識、準備Hadoop環境、搭建Hadoop大數據平臺、使用Java語言編寫MapReduce程序、使用Python語言編寫MapReduce程序、Hadoop系統的常見故障及應對和Hadoop系統運維。

本書幫你掌握通過機器學習和深度學習來識別和解決復雜問題所需的基本技能。本書使用了流行的 Python機器學習生態系統中的真實示例，將成為你在學習機器學習的藝術和科學並成為一名成功的從業者道路上的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會你如何成功思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目，並利用這些知識解決一些來自不同領域的實際問題，包括零售、運輸、電影、音樂、計算機視覺、藝術和金融。

本書借助大量有趣的模型和實例，介紹複雜系統及模型的相關概念。本書使用的Python語言被認為是非常優秀的資料分析和建模工具，設計高效且易學易用。本書採用理論分析與實踐相結合的方式，建立系統的數學模型及相應的計算機模型和虛擬模擬實驗。本書適合對複雜性科學有濃厚興趣並具備一定計算機程序設計技術的讀者閱讀。希望讀者通過閱讀本書，可以學會用模型思考問題，掌握對自然、經濟和社會中複雜現象的建模與模擬技術，從而研究和預測它們的發展態勢。本書配套的程式原始程式碼，可以登錄華信教育資源網免費下載。 本書適合作為高等院校管理類、工程類、信息技術類等專業的相關課程教材，也可供社會相關從業人員參考閱讀。

在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就。 這本書講解了下列相關數學的基本知識。 ► 資料視覺化使用matplotlib ► 基礎數學模組Math ► 基礎數學模組Sympy ► 數學應用模組Numpy ► 機器學習基本觀念 ► 從方程式到函數 ► 方程式與機器學習 ► 從畢氏定理看機器學習 ► 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 ► 機器學習需要知道的二次函數 ► 機器學習的最小平方法 ► 機器學習必須知道的集合與機率 ► 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 ► 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 ► 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 ► 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 ► 三角函數 ► 大型運算子運算 ► 向量、矩陣與線性迴歸 未來相關書籍 這本書是筆者機器學習系列書的起點，未來還將撰寫下列書籍： 機器學習：彩色圖解 + 微積分篇 + Python實作 本書特色 這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： 1：數學原理彩色圖解。 2：手工計算基礎數學。 3：Python程式高效實作。 這本書撰寫的幾個特色如下： 1：全書共用150個Python實例，講解機器學習的基礎數學 2：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 3：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 4：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂

本書系統介紹了基於機器學習和深度學習對文本數據進行挖掘和分析的方法，從文本分類、語音識別、主題建模、文本總結、文本生成、情感分析等多個自然語言處理的應用角度出發，對自然語言處理進行了深入解讀，通過大量Python代碼幫助讀者快速學習並實現基本的甚至較高級的自然語言處理技術。全書共六章。第1章介紹數據的收集和提取，包括從網頁、PDF、Word、HTML、JSON中收集數據；第2章介紹文本數據的處理，包括形式轉換、刪除標點符號、拼寫校正、詞幹提取、詞形還原等；第3章介紹文本特徵工程，採用的技術包括One Hot編碼、統計向量化、N-grams、哈希向量化、共生矩陣等；第4章介紹高級自然語言處理，包括文本相似度計算、詞性標注、提取實體、提取主題、情感分析、語音和文本互轉等；第5章介紹自然語言處理的行業應用，如多類分類、文本數據總結、文檔聚類、自然語言處理在搜索引擎中的應用等；第6章介紹基於深度學習的自然語言處理，通過深度學習實現信息檢索、文本分類和單詞預測。本書注重理論與實踐相結合，具有較好的實用性，可為自然語言處理或機器學習的相關從業人員以及愛好者提供業務學習指導，也可為Python程序員提供技術參考，還可為高等院校相關專業的本科生和研究生提供學習參考。

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本書深入淺出地介紹股票多因子模型的原理與構建方式，從基礎知識、單因子測試、因子合成、股票組合構建等多方面進行介紹。 本書共6章：第1章對量化投資進行概述，引出多因子模型的底層邏輯與實踐框架；第2章和第3章分別介紹多因子模型的Python編程基礎與概率統計基礎；第4章介紹單因子的計算過程和處理過程，以及單因子的測試和測試結果的分析方法，是較為核心的一章；第5章介紹單因

本书特色：(1)文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。 (2)凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。 (3)左手用R，右手用Python，厚植追随**数据科学家的实力。 (4)配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 (5)深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修的境界。 凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟R 与 Python兼修，配套课件、案例、源代码简单直白的叙述，带领读者认识数据分析与数据科学程序，通过案例代入练习，帮助读者快速建立数据科学的重要概念。 ——东吴大学巨量资料管理学院院长 许晋雄 博士学者的研究主题多半固定在某些范围内，很少人能像邹教授一样，醉心追求人工智能的*新趋势、数学分析方法及软件，让相关技术落地生根。 ——明志科技大学机械工程系特聘教授兼工程学院院长 梁晶炜 博士邹教授结合自己多年来的研究经验和体会，深入浅出地介绍了机器学习基础及各种统计学习方式下的数据分析方法，对高校学生及相关领域科技工作者有很好的启发。 ——南京理工大学教授博导、江苏省应用统计学会秘书长 程龙生 博士来自不同领域的资料处理与分析范例，同时掌握资料分析两大主流工具 —— R 与 Python，深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务。

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Flask Web開發入門、進階與實戰介紹了使用Python語言開發Flask Web程序的知識，並通過具體實例講解了使用Flask框架的方法和流程。全書共18章，內容包括Flask Web開發基礎、使用Flask模板、實現表單操作、Flask數據庫操作、用戶登錄驗證、收發電子郵件、使用Flask-Admin開發後臺管理系統、使用上下文技術、項目優化、處理靜態文件、開發RESTful API、系統

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本書從量化交易的正確性認識出發，以Python語言為基礎，循序漸進地講解了量化交易所需要瞭解的各種知識及工具。書中特別穿插了大量的開發技巧和交易投資技巧，所有示例都基於量化交易及相關知識，體現了實戰的特點。例如，在講解機器學習技術在量化交易中的使用這部分內容時，並不需要讀者有深厚的數學功底，而是偏重實際應用，講解各種技術在量化交易領域的功用。本書共11章，分為4部分。第1部分講解了量化交易的正確認

本書是一本Redis的入門指導書籍，以通俗易懂的方式介紹了Redis基礎與實踐方面的知識，包括歷史與特性、在開發和生產環境中部署運行Redis、資料類型與命令、使用Redis實現佇列、事務、複製、管道、持久化、優化Redis存儲空間等內容，並採用任務驅動的方式介紹了PHP、Ruby、Python和Node.js這4種語言的Redis用戶端庫的使用方法。

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本書全面系統地闡述了數據庫系統的基本概念、基本方法和基本技術。內容包括：數據管理技術的發展，數據庫技術的特點，數據庫系統的組成，數據庫的體系結構，數據模型及其分類，關係數據模型，數據庫和表的創建和管理，完整性約束的實現和管理，數據的查詢和增刪改，索引的機理與使用，視圖的定義和作用，數據庫安全技術，事務及其特性，併發控制，數據庫恢復技術，關系數據庫設計理論，數據庫設計，Python數據庫應用系統開發

本書通過具體的編程實踐案例，全面系統地講述了機器學習涉及的核心內容。首先介紹新特性以及安裝OpenCV4構建計算機視覺應用程序。你將探索機器學習的基礎知識，學習設計用於圖像處理的各種算法。本書將逐步介紹有監督學習和無監督學習。你將獲得使用Python中的scikit-learn開發各種機器學習應用程序的實踐經驗。後續章節將重點介紹決策樹、支持向量機、貝葉斯學習等各種機器學習算法，以及如何將這些算法

全書共9章，主要是以作者的項目實踐為基礎，以CentOS 7.5 x86_64為主操作系統、AWS雲為平臺，介紹Linux傳統集群技術、雲原生下的負載均衡技術、MySQL的高可用方案及Python自動化運維工具的使用。

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