Effective Python

本書主要介紹了人工智能的基礎知識、人工智能的編程語言(Python)及人工智能領域的核心技術和應用。全書包含理論篇與實驗篇兩部分。理論篇共8章，包括人工智能概述、Python程序設計基礎、Numpy數值分析庫、Pandas數據分析庫、計算機視覺技術與應用、智能語音技術與應用、自然語言處理與應用、生成式大模型應用等內容；實驗篇設計了與理論章節配套的13個實驗項目。本書以培養讀者人工智能素養、程序設計思維和人工智能基本應用能力為目標，通過理論與實踐相結合的方式，旨在幫助讀者建立起系統的人工智能知識體系，並在實踐中提升其解決實際問題的能力。書中的實驗設計緊密聯繫實際應用，使讀者能夠在學習中體驗到人工智能技術的實際應用價值。

本書從商業數據分析的基礎入手，詳細介紹了商業數據分析的內涵、數據類型、數據來源及分析流程。介紹了Python數據分析的基礎知識，Python在數學運算與統計、科學計算方面的應用；介紹了搜索算法、排序算法、圖算法、動態規劃算法、貪心算法、回溯算法、分治算法等常用算法；介紹Python在機器學習、人臉檢測、推薦系統自然語言處理、自動駕駛等人工智能領域的應用。本書還緊跟時代潮流，介紹了ChatGPT與Python的結合應用，包括通過Python實現ChatGPT、ChatGPT人機對話、ChatGPT智能客服以及ChatGPT個性化推薦等。最後，介紹了數據挖掘與商業智能案例，將理論知識與實際應用相結合，為讀者提供商業領域中應用數據分析技術的實踐指導。

本書以Python作為主要工具，著重講解海量數據采集與處理相關內容。力求通過由淺入深、先理論基礎後實踐應用的思路，培養學生應用Python解決實際問題的能力。全書內容分為上、下篇共9章。上篇主要介紹數據采集的基本概念、Python開發環境、數據采集常用的兩種框架Numpy和Pandas的使用；下篇對數據采集原理、爬蟲基礎庫的使用、頁面採集框架的使用、數據的存儲與使用、數據的清洗與預處理，以及綜合實例的應用進行介紹。本書在內容編寫與安排上儘量做到結構合理、邏輯嚴謹，可供信息管理與信息系統、大數據、計算機、人工智能等相關專業的學生使用；亦可供經濟管理類其他專業學生入門參考，用於交叉方向的科學研究。

本書系統地介紹Python資料視覺化涉及的常用知識。全書共13章，內容包括資料視覺化基礎、搭建Python資料視覺化環境、Matplotlib基礎、Matplotlib進階、Pandas內置繪圖、Seaborn繪圖、協力廠商圖表Pyecharts、Plotly圖表、Bokeh圖表、繪製漸變餅形圖分析銷售占比情況、繪製雙向直條圖分析個人收入與支出、繪製動態圖表分析產品走勢和用Matplotlib+PyQt5實現互動式圖表。全書以"知識+實例+案例引導"的方式，介紹4個實用性很強的資料視覺化案例，每個案例都介紹了相關的關鍵技術，有助於讀者理解知識、應用知識，學以致用。 近年來，AIGC技術高速發展，成為各行各業高品質發展和生產效率提升的重要推動力。本書將AIGC技術融入理論學習、實例編寫、複雜系統開發等環節，説明讀者提升程式設計效率。 本書既可以作為高等院校電腦、軟體工程相關專業資料視覺化課程的教材，又可以作為從事Python資料視覺化工作的程式設計人員的參考用書。

近年來人工智能技術突飛猛進，以語音識別為代表的音頻處理技術取得了大量突破，但該領域內理論結合實戰的入門書籍卻較為缺乏，本書旨在為有志學習音頻信號處理的讀者提供一本實用的入門書籍。 本書共13章，第1章和第2章是基礎部分，包括聲學基礎知識及Python基礎等內容；第3到4章介紹了音頻信號的獲取及分析方法；第5～8章介紹了語音識別基礎、傳統語音識別技術及語音識別、語音合成的實戰技術；第9章和第10章介紹了常用的音樂分析方法及Python編曲等內容；第11～13章介紹了深度學習的基礎知識及如何用PyTorch對語音和音樂信號進行分析處理。 本書以通俗易懂的語言、圖文並茂的講解力圖使讀者在短時間內掌握音頻信號處理的基本技術。本書既可供包括高校學生在內的各類初學者快速入門、也可供該領域的專業技術人員及愛好者參考。

本書主要面向Python編程零基礎初學者，將基礎知識歸納為5部分：Python編程基礎、重要的第三方庫、機器學習基礎與Scikit-learn框架、深度學習基礎與PyTorch框架、基於大語言模型的自然語言處理編程。本書具有實例豐富、操作性強、簡單易學等特點。為了有效提升初學者的人工智能編程能力，強調“做中學”，將5部分基礎知識設計成26個上機實驗，同時為每個實驗部分安排實驗作業，便於讀者對人工智能基礎知識的理解和掌握。本書可作為高等院校計算機類相關專業的“人工智能”等課程的教材，也可作為感興趣讀者的自學讀物，還可作為相關行業技術人員的參考用書。

本書主要介紹焊接傳熱學的基礎知識及其在焊接溫度場分析中的應用。熱傳導是焊接傳熱過程中熱量的主要傳遞方式之一。本書基於拉格朗日-伽遼金有限元方法和高斯積分進行熱傳導方程求解，並且利用Python語言，以高斯熱源方程簡化焊接熱源，編寫一維瞬態焊接熱循環計算實例。本書通過實例介紹與講解，能夠為焊接技術與工程專業學生提供焊接傳熱學理論與貼近理論的練習與實踐。本書可作為高等院校材料加工工程專業學生的教材或參考用書，也可作為從事材料熱加工方向數值分析工作的工程技術人員學習和培訓使用Python有限元計算的初、中級應用教材。

本書簡要介紹生物信息學領域，強調其在現代生物學研究中的重要性，介紹Flask作為Python微框架的特點和優勢，如輕量級、靈活性高、易於學習和擴展，適合快速開發和部署小型到中型的Web應用。網站功能包括用戶管理系統、數據上傳與管理、數據分析與可視化。並給出一個網站開發項目示例。本書適用於高等院校計算機、信息管理與信息系統等相關專業。

本書針對有一定圖像處理基礎的本科生和碩士研究生。為促使學生掌握多種數字圖像處理的實現與應用技術，增強學生應用數字圖像處理基礎理論知識解決實際問題的能力，本書重點講解數字圖像處理最新的實現與應用技術。本書講解使用MATLAB GUI技術實現帶有圖形用戶界面的數字圖像處理程序；講解基本數字圖像處理的C語言實現；講解基於Android-JNI技術的移動平臺數字圖像處理；講解使用Python語言實現數字圖像處理；講解使用PIL庫實現Python環境中的圖形用戶界面；講解使用Ctypes技術在Python環境中使用C/C++程序。本書共分為7章。第1章是概述。第2章是數字圖像處理的MATLAB GUI實現。第3章是數字圖像處理的C語言程序實現。第4章是基於Android-JNI技術的移動平臺數字圖像處理。第5章是使用Python語言實現數字圖像處理。第6章是Python環境中的GUI實現。第7章是Ctypes技術：Python和C/C++的紐帶。

數據科學是在動態世界中不斷發展變化的。本書旨在讓讀者掌握數據科學基礎知識與技能，儘快進入理論與實踐，奠定進一步發展的基礎。本書精選了5章內容。第1章為數據初等描述；第2章介紹傳統統計基本思維方式，可作為參考；第3章系統深入地介紹有監督學習基礎，包括回歸及分類概念方法，重點介紹決策樹；第4章介紹機器學習組合算法及模型；第5章詳細介紹神經網絡的基本概念。內容聚焦於決策樹、神經網絡等既基礎又具擴展功能的方法，未羅列擴展性不強的方法。本書支持R和Python兩種編程語言，R代碼穿插于正文，Python代碼及說明性R代碼附于每章之後。建議讀者在學習數據科學的過程中通過處理數據自學編程，培養自己的編程能力。本書與教學契合度高，無論經驗豐富的教師，還是沒有機器學習和數理統計教學經驗的教師，都能輕鬆上手。其獨特的數據驅動教學方式，能夠極大地激發學生的學習興趣，促使學生快速吸收知識，提升學習效果。

在當今數字化時代，數據分析在各行各業被廣泛應用，數據已經成為企業的核心生產要素，數據分析技術已經成為企業競爭的關鍵。本書以幫助讀者夯實數據分析基礎、掌握數據分析應用為目標，以提升數據分析能力為重點，將Python數據分析基礎與應用整體分為9個模塊，形成層次分明、結構清晰、重點突出、方便學習的模塊化結構。本書構建漸進式、多樣化的數據分析基礎與應用層次，創新知識學習、技能訓練、任務實戰一體化訓練模式，幫助讀者有效地形成學習梯度、降低學習難度、提升學習熱情。同時本書提供新形態教材的電子活頁，探索活頁式教材新模式，還配套了數據分析在線練習與考核題庫。本書充分挖掘數據分析中的素養元素，“因勢利導、順勢而為”，將知識學習、技能訓練、能力培養和價值塑造有機結合。本書可以作為普通高等院校、高等或中等職業院校各專業的Python數據分析基礎與應用課程的教材，也可以作為Python數據分析基礎與應用培訓班的教材及參考書。

本書共2冊，書中分6章，圍繞Python基礎知識的學習脈絡，基於在學習過程中可能出現的疑問，以問題的方式引發思考並開展探究，啟發你帶著疑問主動開展探究式學習，在知識探究學習的基礎上緊跟實踐運用，並引導你在實踐中發散思維，抓住實踐中的新思考或疑問拓寬知識。在解析知識要點的同時重點關注思考過程中的靈感與疑問，幫助你在思考中建立興趣、厘清思維邏輯、感受創新成就、挑戰自主項目，激發你的好奇心與想像力，充分發掘思維潛能。

本書在Windows上基於Python3.12與Django5.0對Django框架相關的知識進行講解，並以此為基礎利用Django框架實現一個完整的電商平臺。本書分為12章，其中第1章主要簡單介紹Django框架，包括Django框架的安裝，以及使用該框架創建Django項目；第2～6章介紹了使用Django框架的核心知識，包括路由系統、模型、模板、視圖、身份驗證系統；第7～12章從需求與前期準備著手，逐步實現完整的DjangoWeb項目。本書附有源代碼、測試題、教學課件等資源，為幫助初學者更好地學習本書中的內容，還提供了在線答疑。本書適合作為高等學校計算機相關專業Django框架課程或Python進階課程的專用教材，也可供具有Python語言基礎的讀者自學。

本書是基於機器視覺、語音識別等典型方法的開源硬件及開源算法，利用 Python編程工具而設計的創新實踐項目。本書注重推動人工智能新技術的工程實踐，將人工智能教育與創客教育相結合，課程模塊包括顏色形狀檢測、目標跟蹤、邊緣檢測、軌跡跟蹤、人臉檢測、人眼檢測、瞳孔檢測、條碼二維碼識別、笑臉檢測、數字識別、語音識別等實踐項目。每個課程模塊均從社會需求及生活實際出發設置實踐任務，介紹相關的理論知識和應用方法，提供相應算法的Python實施案例，引導學生動手實踐，掌握經典機器視覺、語音識別技術的應用方法，並能夠解決實際問題，培養學生的創新實踐能力，可作為高等院校學生創新實踐類課程教材。

隨著互聯網的蓬勃發展，從浩瀚的網絡世界中獲取數據並加以處理，從中提取有用的信息越發重要，本書就帶領讀者學習如何獲取數據並以合適的方式呈現數據。全書分為4個部分。第1部分，即第1～第5章，主要介紹數據的採集，從數據采集的意義和基本概念開始，介紹依次介紹Python工具庫、Scrapy第三方框架、如何採集數據，以及如何通過Selenium採集動態頁面和手機APP數據采集；第2部分即第6章，主要介紹4種常用的數據分析方法；第3部分，即第7～第9章，主要通過3種可視化工具介紹數據可視化；第4部分即第10章，介紹一個完整的實戰訓練項目，幫助讀者系統地梳理數據采集、分析、可視化的整體過程，鞏固理論知識，增加實戰經驗。本書的讀者應具備使用Python語言編程地基本能力。本書可以作為各大院校人工智能、大數據相關專業地教材，也可以作為培訓機構地教材，並適合數據處理、數據分析、數據可視化相關從業者自學參考。

本書涵蓋Python基礎、數據獲取 (爬蟲)、財務大數據分析 (包括數據清洗和整理、數據分析和數據可視化) 三個項目。

本書以紅酒智能工廠全流程案例為出發點, 巧妙的融合課程思政目標, 用平實的語言深入淺出地介紹當前熱門的機器學習經典算法, 包括線性回歸、Logistic回歸與、決策樹 (分類與回歸)、樸素貝葉斯、支持向量機、K近鄰學習、文本處理方法和人工神經網絡。針對每一個算法結合具體項目實例進行闡釋, 然後根據模型和算法描述使用Python編程和相應的庫進行算法實現, 最後通過案例讓讀者進一步體會算法的應用場景以及應用時所需注意的問題, 在實現技術育人和思政育人的雙重目標。

本書為新文科教育指導思想下的金融科技編程教材，通過示例講解Python編程在審計行業的具體應用。作者基於20多年的大學計算機教學經歷與行業大數據人工智能軟件開發經驗，從基本的概念開始，逐步深入地介紹清洗表格數據、採集網絡信息、手寫票據的光學字符識別、財經文本的量化、知識圖譜自動構建等熱門知識要點，並通過實例給出算法原理與實現路徑，同時詳細介紹了代碼生成的過程和結果，有助於讀者真正掌握大數據審計中的Python編程思想與技術，並將其應用於自己的生產實踐中。本書可作為高等院校審計、財經和金融科技等專業相關課程的教材，也可作為財經和金融科技等方面從業人員的培訓用書和參考書。

本書從實用的角度出發, 介紹了如何利用Python實現機器學習的各種算法, 包括留出法和交叉驗證法、性能度量、線性模型、決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類、集成學習、聚類、降維與度量學習等算法, 以及如何利用上述知識綜合解決鳶尾花數據集分析、疾病預測及分類、球賽預測、航班預測、天氣預測、房價預測、泰坦尼克號生存預測等問題。每章均配有數據集、代碼及習題, 以指導讀者進行深入學習。

數據結構是計算機相關專業一門重要的專業基礎課程。本書基於Python語言系統介紹數據結構的知識，內容包括數據結構與算法概述、線性表、棧與隊列、串、數組與廣義表、基於線性表的查找算法、基於線性表的排序算法、樹、基於樹的查找算法、基於樹的排序算法、圖、計算式查找法。

本書從實用的角度出發, 介紹了利用Python實現數字圖像處理各種算法及綜合實踐案例, 包括圖像插值, 圖像空間域增強, 圖像頻率域增強, 圖像復原, 彩色圖像, 圖像形態學等算法的有關概念、開發方法、及利用上述知識綜合解決細胞計數, 圖像重建, 圖像編輯, 肝臟腫瘤分割, 直方圖綜合應用等任務。每章配有數據集、代碼及習題, 以指導讀者深入地進行學習。

本書是中國科學技術大學計算機學院核心通識課教材，介紹Python語言的語法、語義和標準庫，以及程序設計的基本概念(算法的時間複雜度)和技術(設斷點調試、程序測試和時間性能的測量)；如何使用科學計算擴展庫(NumPy、SciPy和SymPy等)解決科學計算問題，包括矩陣計算、插值和數值積分、統計計算、代數方程求解、最優化方法和常微分方程求解等。提供了重要的數學結論和程序實例，並使用圖示顯示計算結果，使得數學理論和算法更加具體和直觀，提升讀者的學習興趣。

本教材從編程的角度“解剖”了深度學習的底層技術，通過介紹使用Python庫實現經典的深度學習框架的過程，逐步向讀者呈現深度學習的本質；用典型示例深入剖析深度學習在計算機視覺和自然語言處理方面的應用，同時介紹這些示例的TensorFlow實現，並在配套代碼中給出相應的飛槳實現，以便讀者深刻理解深度學習框架的技術細節；通過目標檢測、中文文本分類、超越文本分類和視頻動作識別等，為讀者呈現最前沿的深度學習技術。本教材可作為高職院校人工智能相關專業學生的教材，也可作為相關培訓機構的培訓資料。對於廣大的Python深度學習愛好者來說，本教材也是很好的參考用書。

本書圍繞Python編程、人工智能和機器人, 學習Python語言編程、人工智能基礎、機器人控制等內容。在Python編程方面, 學習變量與數據類型、三大程序結構、列表、函數、面向對象、文件操作、網絡編程等; 在人工智能方面, 學習顏色識別、標簽識別、圖像識別等基礎的圖像識別內容; 在機器人方面, 教材中使用EP機器人與TT無人機, 學習機器人的基礎移動控制, 雲台控制、目標追蹤、避障控制等內容。

本書共分4章、11個項目、28個情境, 內容包括大數據認知體驗、Python基礎應用、數據預處理實戰、大數據技術在財務分析中的應用。

本書主要講解量化投資的基礎知識，並借助Python 工具進行金融案例實戰。本書一共分為4部分，第1部分是量化投資策略概述，第2部分是python語言介紹，第3部分是量化投資之金融計量應用，第4部分是量化投資之機器學習應用。本書首先對量化投資概念、量化選股、量化擇時、投資組合、統計套利、期權套利等內容進行介紹，其次，對Python編程語言進行簡要介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python語言處理金融數據的方法，並靈活運用Python解決實際金融問題；再次，向讀者介紹金融計量方法在量化投資中的應用；最後介紹機器學習方法如何構建量化投資策略。

感謝讀者，暢銷回饋中！本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。【本書特色】※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。【重點主題】◆ 資料結構入門與演算法◆ 陣列結構 / 串列結構◆ 堆疊 / 佇列◆ 樹狀結構 / 圖形結構◆ 排序演算法◆ 搜尋演算法與雜湊函數◆ 資料結構專有名詞

本書是針對高等職業教育人工智能技術應用專業培養目標，對接“Python程序開發”1+X職業技能等級標準，基於工作過程開發完成的活頁式教材，依據“任務導向”“目標先行”“興趣誘發”來組織教材內容，主要設置爬取靜態網頁的數據並解析、爬取動態網頁的數據並解析、利用Scrapy框架進行爬取、爬蟲代理、模擬登錄、爬取App數據等項目，培養學生開發爬蟲系統並運維、數據研究和加工處理、爬蟲系統的架構設計與開發，構建抓蟲服務平臺、設計算法，提升網頁爬取的效率和質量的能力。本書適合作為高職人工智能技術應用、計算機應用技術、移動應用開發等專業的教材，也適合IT互聯網企業、各企事業單位、政府部門等的信息化、數字化部門從事Python程序開發、爬蟲開發與維護、數據采集清洗和存儲等工作崗位的人員參考。

AI再進化！ 使用ChatGPT 高效率生成 Python程式碼 資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。 本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論，並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始，逐步使用Python語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並提供了重要演算法的介紹和實作範例。 本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用Python程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，Chat GPT生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 本書特色 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性 ☑ 使用Python語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析 ☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果 ☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象 ◇特別提供◇ ―――――――――――――――――― ChatGPT 生成程式碼 ―――――――――――――――――― 可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！ ｜本書範例程式碼檔案，請至博碩官網下載｜

本書以Python為基礎，逐步帶領讀者熟悉並掌握機器學習的經典算法。本書共12章，包括Python概述，Python語言基礎，基礎數據結構，函數與模塊，面向對象程序設計，Numpy數據分析，數據可視化，基礎算法分析與實現，機器學習概述，回歸分析，分類算法，聚類算法。 本書內容精練，文字簡潔，結構合理，案例經典且實用，綜合性強，面向機器學習入門讀者，側重提高。本書適合作為高等院校相關專業機器學習入門課程教材或教學參考書，也可以供從事機器學習應用開發的技術人員參考。

本書按照數字圖像處理的知識體系，對OpenCV-Python的基本功能進行介紹。全書共18章，分為OpenCV-Python的基本操作、圖像處理的基本方法、圖像處理的高級方法和計算機視覺四部分，介紹常用的OpenCV函數，並講解例程代碼。

本書由七個單元組成，分別是國產桌面操作系統基礎、數據處理、圖像處理、音頻處理、視頻處理、Python開發環境搭建、物聯網與人工智能應用開發。

▍市場第一本 Python ✕ Excel 自動化應用加上 ChatGPT 的中文書！▍自動化招式最多！讓資料彙整、轉換、報表製作、數據分析...等辦公室重複作業全方位 Auto！▍ChatGPT 神威助力！呼叫 ChatGPT 做為程式萬能顧問：提供想法生成範例、詢問關鍵功能如何撰寫、生成程式註解、解釋程式內容、糾出錯誤直接更正...樣樣通！因應數位轉型 (DX，Digital Transformation) 的浪潮，許多數位化工具 － 尤其是如今已經向下紮根、從小就要學的程式語言，已不再是 IT 人員的專利。再加上當紅的 ChatGPT 可以擔任萬能的程式顧問，更大大降低了撰寫程式的門檻。如果你已經在碰或打算學點程式設計，一定要試試【辦公室自動化 (Office Automation)】這個對廣大上班族最有直接幫助、最有感的程式應用！只要你感覺很多動作總是日復一日一再重複地做，就很適合用程式來幫忙一鍵完成。【用最紅的 Python ✕ ChatGPT 幫忙做 Excel 自動化，快又有彈性！】Python 的語法簡潔、擴充性強，是打造辦公室作業自動化的最佳助手，只要用對套件，短短幾行程式就可執行自動化工作，在開發時還可以呼叫最熱門的 ChatGPT 來幫忙，包括提供想法生成範例、詢問關鍵功能如何撰寫、請 ChatGPT 幫忙生成程式註解、解釋程式內容、糾出錯誤直接更正...等，讓撰寫程式的效率再加倍！如果以下是你的日常：．數十個 Excel 檔等著你逐一開啟，複製資料後貼到總表 ．逐一從多個 Excel 檔複製資料，還得彙總成老闆要的分析報表．有上百個檔案名稱要列表整理，逐一將檔名複製下來 ．逐一開啟文件搜尋是否有某關鍵字，並彙整存在的頁面、位置．Excel 工作表已整理好各區報表，逐一切換工作表轉檔成 PDF．Word 當中存在多個表格，逐一選取並貼到 Excel．每天固定時段到網路上抓資料貼到 Excel，日復一日天天做...諸如此類的機械性重複工作，一兩次還沒什麼，但只要資料量很大、或次數很多時就會成了苦差事，本書會教你如何改用 Python ✕ ChatGPT 通通一鍵完成！讓你少做很多苦工！【540 個程式實例帶你徹底掌握辦公室作業自動化！】自動化雖然很美好，但依小編經驗，網路上或坊間書籍所示範的 Python ✕ Excel 自動化教學程式不見得可以

《管理建模與仿真――基於Python語言》基於開源的Python語言編寫，《管理建模與仿真――基於Python語言》共五篇17章，在介紹建模理論、仿真方法與技術、Python語言基礎及其常用庫的基礎上，系統梳理預測、評價、最優化等管理科學問題的原理、方法，詳細分析解決這些管理問題的多種建模方法及其仿真技術。《管理建模與仿真――基於Python語言》的特色是突出建模方法與仿真技術在管理領域的應用，強化案例與管理實際問題的融合，講解問題描述與分析過程，解讀仿真程序，使讀者能夠在學習建模方法與仿真技術的同時，做到觸類旁通，反復練習，從而掌握解決管理問題的建模方法與仿真技術，提高實踐操作能力。

本書主體內容包括機器學習概念與特徵工程、機器學習技術、模型關係管理，其中，模型關係管理部分主要介紹了弱集成學習、強集成學習和混合專家模型。本書以案例分析為主線介紹不同的集成學習方法，首先闡述弱集成學習如何解決項目痛點問題，然後以痛點為起點，集中討論強集成學習如何解構子項目問題，最後通過深度學習分析非結構化數據。在每個案例中，歸因問題是分析的核心，提供了解析歸因問題的一系列方法，以作者多年的項目經驗為基礎，展示Python數據分析的強大之處。

本書共10個項目。項目1-項目7主要內容有認識人工智能、Python基礎、機器學習基礎、特徵工程及應用、經典算法的實現、神經網絡的構建和訓練、手寫數字識別；項目8-項目10主要內容是綜合案例的實施，包括人臉識別、商品情感分析、車牌識別。

本書共14章：第1-3章側重介紹自然語言處理所必需的理論基礎知識，包括自然語言處理基礎、Python基礎、語料庫基礎等內容；第4-10章主要講解詞法分析、詞向量與關鍵詞提取、句法分析、語義分析、情感分析等自然語言處理核心技術的原理及實現方法，以及自然語言處理中常用的機器學習和深度學習技術；第11-14章主要介紹自然語言處理比較典型的應用場景，包括機器翻譯與寫作、智能問答與對話及個性化推薦，以及自然語言處理技術在醫療、司法和金融領域的應用情況。

本教材擬在《應用統計學》(陝西人民教育出版社，2006年，西安交通大學研究生核心教材建設項目)基礎上修訂，旨在培養研究生的數據分析技術及能力。本教材注重講述統計方法的思想、原理，擬結合學科發展趨勢，加入前沿統計學及機器學習數據分析的內容，每章有方法的應用案例，並給出python語言的實現過程。

第4版根據需要對第3版做了一些修正、改動及增補。在複雜數據分析方法上增加了無監督學習內容。同時隨著貝葉斯統計在實踐中應用的越來越多，本版特意增加了貝葉斯計算和貝葉斯網絡的深度應用等內容。增加了Python的實現形式。

全書包含5章內容，第1章主要講解了在Windows系統下，Python集成開發環境的搭建。第2章集中講解了數據采集的流程，即網絡爬蟲程序的設計與實現。第3章講解數據的清洗問題。第4章首先講解探索性數據分析的應用，並且簡單介紹了機器學習基本知識。第5章是綜合性學習的章節。