Effective Python

編程已經成為21世紀人們應掌握的一項重要技能，隨著人工智能技術的發展以及STEAM教育理念的推廣和普及，青少年編程市場也越來越火熱，學習編程可以鍛煉孩子的邏輯思維能力。 Python作為時下最流行的編程語言，語法簡潔清晰，應用廣泛，特別適合初學者學習編程使用。本書通過生動有趣的例子、通俗易懂的語言，介紹了Python編程的基本方法和技巧，主要包括編程環境、變量、語法等基礎知識，選擇結構、循環結構、函數、對象、模塊、海龜繪圖等進階知識，並通過實際案例加以運用；【資料卡片】和【動手試試】等環節有助於將所學延伸拓展，舉一反三。 本書非常適合6～14歲的孩子作為編程入門讀物學習使用，家長帶著孩子一起邊學邊實踐，更能帶來一段高質量的親子陪伴時光。

本書介紹了Python在金融數據分析中常用的基礎工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同時給出了40多個金融數據分析的經典案例，包括股票市場數據分析、債券市場數據分析、衍生品市場數據分析、投資組合案例分析、金融模型模擬、機器學習股價預測、期權定價綜合應用場景案例、層次風險平價方法應用場景案例以及深度學習在金融市場中的應用場景案例等。

本書通過實際案例深入介紹了基於Python的開源商業智能工具Apache Superset。本書立足於為企業建立一套開源免費的BI（商業智能）數據分析平臺，實現自助數據處理、數據分析、數據可視化，概述了該系統的基本情況、總體需求、解決方案和業務理解等。本書從企業BI系統建設的實際需求出發，詳細闡述了商業智能系統開發的概念、流程及相關技術，同時結合實際案例介紹了基於Apache Superset的**且常用的商業智能技術，包括Redis、Hive、Presto、Vertica、ClickHouse、TiDB、Dremio等。

*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。 -- 宏碁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

本書根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會編制的《大學計算機基礎課程教學基本要求》，針對非計算機專業學生的計算機教學培養目標進行編寫。 全書共14章，內容包括中文操作系統Windows10、文字處理軟件Word2019、電子表格軟件Excel2019、演示文稿製作軟件PowerPoint2019、計算機網絡基礎與Internet應用、圖像處理技術及應用、動畫處理及應用、醫學信息系統及常用軟件的使用、大數據與數據挖掘、人工智能基礎知識、Python語言基礎、Python的數據與表達式、Python的基本結構、Python的應用。

本書根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會編制的《大學計算機基礎課程教學基本要求》，針對非計算機專業學生的計算機教學培養目標進行編寫。 全書共14章，內容包括中文操作系統Windows10、文字處理軟件Word2019、電子表格軟件Excel2019、演示文稿製作軟件PowerPoint2019、計算機網絡基礎與Internet應用、醫學圖像處理技術及應用、醫學動畫處理及應用、醫學信息系統及常用軟件的使用、大數據與數據挖掘、人工智能基礎知識、Python語言基礎、Python的數據與表達式、Python的基本結構、Python的應用。

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。

本書從實踐的角度，介紹了如何使用基於Python的Keras庫和TensorFlow框架開發機器學習模型和深度學習模型，以及如何使用Kubernetes將其部署到生產環境中。書中討論了許多流行的算法；展示了如何使用它們來構建系統；包含有大量注釋的代碼示例，以便讀者理解並重現這些示例；使用了一個深度學習模型的示例來讀取圖像，並對流行品牌的標識進行分類，然後將該模型部署在分布式集群上，以處理大量的客戶

這是一本金融商業資料分析的實戰工具書。作者都是在金融行業有10~20年資料分析經驗的資深專家，他們將多年來的項目經驗、培訓和諮詢經驗融合成了這本書。它將指導讀者零基礎掌握金融資料分析的工具、思路、方法和技巧，快速實現從入門到進階的突破。 本書強調實戰，方法論與實踐相結合，所有案例均來自實際的金融業務，涵蓋工具使用、資料處理、統計分析等資料分析的全流程。 本書內容共14章，可分為3篇。 分析工具篇（第1~4章）：首先介紹了資料科學和數理統計的基本常識，然後講解了資料分析工具SAS EG和Python的基礎知識。 資料處理篇（第5~9章）：首先通過描述性統計分析進行資料探索，繼而講到基本的報表和統計製圖，還包括使用SAS EG進行資料處理，用Python進行資料整合、資料清洗，構建出滿足分析需求的資料集。 統計分析篇（第10~14章）：從統計學的基本概念引出假設檢驗與樣本t檢驗，三大統計檢驗、構造預測模型，並分享基於時間序列算法的建模方法。

大數據時代，數據分析成為各行各業非常重要的工作，如機器學習、深度學習、數據科學、市場營銷分析、企業決策制定等，都離不開數據分析。《Python 數據分析教科書》就是一本介紹使用Python 進行數據分析的入門書，詳細介紹了成為數據分析工程師必備的技能，如數據獲取和加工、數據可視化、編程基礎、數據分析所需的基礎數學知識、機器學習的流程和執行方法等。學完本書，讀者能掌握 Python 的基本語法和 Jupyter Notebook 的使用方法，數據預處理知識，NumPy、pandas、Matplotlib 和 scikit-learn 等軟件庫的使用方法，以及利用現有算法實現機器學習的方法。另外，對網絡爬蟲、自然語言處理和圖像數據處理等機器學習中經常用到的知識也進行了簡要介紹。本書采用雙色印刷，語言淺顯易懂，並用中小實例輔助理解，特別適合有一定編程基礎想從事數據分析工作的人員學習，也適合作為想從事人工智能工作的人員學習數據處理的參考書。

《寫給新手的深度學習 2——用 Python 實現的循環神經網絡 RNN 和 VAE、GAN》一書以Python 為基礎，不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架，以淺顯易懂的語言對循環神經網絡RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的構建方法進行了詳細解說。其中在前 3 章對深度學習和Python 編程及數學的相關知識進行了簡要概括，然後依次介紹了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及編程實現，這也是本書的主要內容，最後一章作為進階準備，介紹了化算法、機器學習的一些技巧以及幾種便於開發、試錯的數據集。通過本書，讀者可以從根本上理解深度學習技術的本質和相關算法原理，能夠構建簡單的深度學習模型，特別適合作為零基礎讀者學習深度學習技術的入門書，也適合作為高校人工智能相關專業的教材和參考書。

《TensorFlow深度學習——手把手教你掌握100個精彩案例（Python版）（人工智能科學與技術叢書）》是一本系統論述TensorFlow編程的新形態圖書（含紙質圖書、程序代碼及微課視頻）。全書分為22章：第1～5章介紹了TensorFlow基礎；第6～8章介紹了神經網絡多層感知層編程；第9～12章介紹了人工智能數學；第13章介紹了存儲和讀取；第14章介紹了回歸預測數據結果；第15～17章介紹了圖形辨識和CNN；第18～20章介紹了CNN數學基礎；第21～22章介紹了物體的影像辨識。 為便於讀者高效學習，快速掌握人工智能和機器學習編程與實踐，該書提供所有實例的完整源代碼，並配套製作了微課視頻。 《TensorFlow深度學習——手把手教你掌握100個精彩案例（Python版）（人工智能科學與技術叢書）》適合作為廣大高校計算機專業相關課程的教材，也可以作為從事深度學習與機器學習技術開發者的參考用書。

本書介紹了現代語音信號處理的基礎、原理、方法和應用，並且給出一些相關算法的Python庫和調用函數。全書共15章，第1章介紹了語音信號處理的發展歷程、人工智能基礎和相關研究方向；第2～4章介紹了語音信號處理的一些基礎理論、方法和參數；第5章介紹了神經網絡與深度學習的基礎知識；第6～15章將語音信號處理的研究方向分為前端處理(包括語音增強、回聲消除、聲源定位和波束形成)、後端應用(包括語音識別、說話人識別和語音情感計算)和其他研究(包括語音合成與轉換、語音隱藏和助聽器聲信號處理)三個部分，並介紹了相關研究的基礎理論和算法原理。在附錄中，介紹了學習Python語言的PyCharm軟件的快速使用教程，並對文中常用的Python庫進行了說明。本書可作為計算機和通信與信息系統等學科相關專業的高年級本、專科學生和研究生的教材或教學參考用書，也可作為從事語音信號處理的科研工程技術人員的輔助讀物和參考用書。

本書旨在為讀者提供與機器學習有關Python3的基本編程概念。前4章快速介紹了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介紹了機器學習的基本概念。第6章主要介紹機器學習分類器，例如邏輯回歸、kNN、決策樹、隨機森林和SVM。第7章介紹了自然語言處理和強化學習。本書還提供了基於Keras的代碼示例作為理論討論的補充。此外還為正則表達式、Keras和TensorFlow 2提供了單獨的附錄。

《Python網絡爬蟲技術手冊：基礎·實戰·強化》是“計算機科學與技術手冊系列”圖書之一，該系列圖書內容全面，以理論聯繫實際、能學到並做到為宗旨，以技術為核心，以案例為輔助，引領讀者全面學習基礎技術、代碼編寫方法和具體應用項目，旨在為想要進入相應領域或者已經在該領域深耕多年的技術人員提供新而全的技術性內容及案例。 本書是一本側重編程基礎+實踐的Python爬蟲圖書，從基礎、實戰、強化三個層次循序漸進地介紹了網絡爬蟲入門必備知識：基礎篇主要講解網絡爬蟲的基礎內容；實戰篇主要講解目前應用最廣的各類數據庫爬蟲相關技術和案例；強化篇結合數據庫、數據分析、可視化等進行大型項目綜合實戰練習。本書內容充實，給讀者提供了較為豐富全面的技術支持和案例強化，通過各種示例將學習與應用相結合，打造輕鬆學習、零壓力學習的環境，通過案例對所學知識進行綜合應用，通過開發實際項目將網絡爬蟲的各項技能應用到實際工作中，幫助讀者實現學以致用，快速掌握網絡爬蟲的各項技能。 本書提供豐富的資源，包含109個實例、13個實戰案例、2個應用強化項目，力求為讀者打造一本基礎+實戰+強化一體化的、精彩的Python網絡爬蟲圖書。 本書不僅適合初學者、數據采集相關技術人員、對數據感興趣的人員，而且適合從事其他崗位想掌握一定的數據采集能力的職場人員閱讀參考。

《圖像識別技術與實戰（OpenCV+dlib+Keras+Sklearn+TensorFlow）》循序漸進地講解了使用Python語言實現圖像視覺識別的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了圖像視覺識別的方法和流程。全書共12章，分別講解了圖像識別技術基礎，scikit-image數字圖像處理，OpenCV圖像視覺處理，dlib機器學習和圖像處理算法，face_recognition人臉識別，Scikit-Learn機器學習和人臉識別，TensorFlow機器學習和圖像識別，國內常用的第三方人臉識別平臺，AI人臉識別簽到打卡系統（PyQt5+百度AI+OpenCV-Python+SQLite3實現），基於深度學習的AI人臉識別系統（Flask+OpenCV-Python+Keras+Sklearn實現），AI考勤管理系統（face-recognition+Matplotlib+Django+Scikit-Learn+dlib實現），AI小區停車計費管理系統。全書講解簡潔而不失技術深度，內容豐富全面，並且易於閱讀，以極簡的文字介紹了複雜的案例，是學習Python圖像視覺識別的實用教程。《圖像識別技術與實戰（OpenCV+dlib+Keras+Sklearn+TensorFlow）》適用於已經了解Python語言基礎語法的讀者，並且適應於希望進一步提高自己Python開發水平的讀者，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓機構的專業教材。

Out of all the ways for young people to learn coding, You Can Code will be the most welcoming, relevant, and fun. Created and authored by best-selling educator Ben Forta, it introduces every basic concept step by step, using projects of gradually increasing complexity. Designed for anyone age 10-17 (or thereabouts), this glossy full-color guide is packed with welcoming images, and powerfully engaging brief text that's extremely easy to understand. All code listings are in full color, with shading to reveal incremental changes, and QR links to short videos with more explanation and examples. Forta teaches with Python, one of today's most powerful and intuitive languages--and every project is a game, covering multiple popular genres. You Can Code makes programming exciting and rewarding, as it prepares a new generation to take their next steps forward--in education, careers, or both.

本書介紹了如何使用scikit-learn、TensorFlow等關鍵庫來有效解決現實世界的機器學習問題。本書著重於實用的解決方案，提供多個案例，詳細地講解了如何使用Python生態系統中的現代庫來構建功能強大的機器學習應用程序；還介紹了分類、聚類和推薦引擎等多種機器學習算法，以及如何將監督學習和無監督學習技術應用於實際問題；最後，介紹了強化學習、深度神經網絡和自動機器學習等應用示例。本書適合數據科學家、機器學習開發人員、深度學習愛好者以及希望使用機器學習技術和算法解決實際問題的Python程序員閱讀。

《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。

本書主要以國內A股市場為例，借助第三方量化交易平臺，講述了KNN、線性模型、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等常見機器學習算法在交易策略中的應用，同時展示了如何對策略進行回測，以便讓讀者能夠有效評估自己的策略。 另外，本書還講解了自然語言處理（NLP）技術在量化交易領域的發展趨勢，並使用時下熱門的深度學習技術，向讀者介紹了多層感知機、卷積神經網絡，以及長短期記憶網絡在量化交易方面的前瞻性應用。 本書沒有從Python基礎語法講起，對於傳統交易策略也只是一帶而過，直接將讀者帶入機器學習的世界。本書適合對Python語言有一定了解且對量化交易感興趣的讀者閱讀。

*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

通常來說，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能的研究領域包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。 機器學習就是用算法解析數據，不斷學習，對世界中發生的事做出判斷和預測的一項技術。生活中很多機器學習的書籍只注重算法理論方法，並沒有注重算法的落地。本書是初學者非常期待的入門書，書中有很多的示例可以幫助初學者快速上手。 本書分為3個部分：第1章和第2章是人工智能的數學基礎，主要介紹了機器學習的概念、Python開發環境的搭建、機器學習bibei的數學知識，以及線性代數和概率論的相關知識；第3~12章主要介紹了回歸模型、分類模型、聚類模型、半監督模型的建立和相關算法的理論，以及如何使用sklearn具體實現相關算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機器學習，筆者認為對於機器學習，不能只限於Python中的sklearn的學習，還要緊跟大數據時代的發展。 本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合Python語言的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合其他算法程序員和編程愛好者閱讀。

對於每一個常用Photoshop的設計師來說，平常工作會和一定數量的圖片打交道，有些工作相對比較重複和機械，如果我們能夠在重複的任務上節省時間，那對於設計師來說，可以把寶貴的時間運用到更具創造力的內容上。本書以設計師的工作需求為起點，講解了一系列的智能修圖與圖像自動化處理技術，幫助大家完成更高效地設計工作。本書就將Photoshop與編程語言JavaScript、python結合起來。共分為了3個版塊，分別從快速操作、簡化編輯流程、快速天空替換，快速更換天氣、智能肖像，智能人像修圖、精選寶藏濾鏡、繁雜操作簡單化、高效動作與批處理(Photoshop)，設計師也會的編程語言(JaveScript)，自動化的生產力(Python)等多方面高效提升設計師的工作內容。本書不僅適合想要通過Photoshop學習智能修圖的圖像處理愛好者，也適合於通過JavaScript及Python編程來有效提升設計效率和實現圖像自動化處理的平面設計師們，同時也適合想要更進一步的設計專業大專院校學生使用。

本書對機器學習算法的基本原理和Python程序實現進行了系統的介紹，每種算法都採用Sklearn程序實現並用Matplotlib進行數據可視化。為了幫助讀者更加高效、直觀地學習，作者為本書錄製了13個微課視頻，讀者可以用手機掃描書中的二維碼進行觀看，也可以將視頻下載後進行觀看。本書共8章，包括機器學習概述、Python機器學習與可視化、關聯規則與推薦算法、聚類算法、分類算法、回歸與邏輯回歸、人工神經網絡、支持向量機等內容。本書可以作為高等院校機器學習和人工智能概論等課程的教材，也可作為機器學習算法入門讀者的自學用書，還可以作為人工智能等領域機器學習研究者和應用人員的參考書。

《每個人的Python：數學、算法和遊戲編程訓練營（微課版）》以數學為切入點，以Python編程語言為工具，介紹大量流行的編程題目的解題思路，並且提供了多種解題方案。該書涉及的編程題目領域廣泛，包括數字類題目、圖形類題目、字符串類題目、數據結構類題目以及遊戲類題目等，由淺入深地訓練讀者的編程思維能力。通過該書的學習，讀者可以掌握使用編程工具解決問題的核心思路，並能夠獨立思考和解決各種場景下的編程問題。 對於從未接觸過編程的人員來說，該書以問題驅動的教學方法，因為有趣且強調動手實踐，非常適合初學者快速入門。對於編程人員來說，該書介紹的解題思路和算法可以幫助編程人員提高代碼質量。 《每個人的Python：數學、算法和遊戲編程訓練營（微課版）》也適合編程領域的求職者使用，書中提供的編程題目很多都是面試中常見的算法問題。

金融風險管理已經成為各個金融機構必備的職能部門。特別是隨著全球金融一體化不斷地深入發展，金融風險管理越發重要，也日趨複雜。金融風險管理師（FRM）就是在這個大背景下推出的認證考試，FRM現在已經是金融風險管理領域頂級權威的國際認證考試。本叢書以FRM考試第一、二級考綱內容為中心，並且突出介紹實際工作所需的金融建模風險管理知識。本叢書將金融風險建模知識和Python編程有機地結合在一起，配合豐富的彩色圖表，由淺入深地將各種金融概念和計算結果可視化，幫助讀者理解金融風險建模核心知識，提高數學和編程水平。 本書是本系列圖書的第6本，共分12章。本書的第1章和第2章主要介紹Python基礎編程內容，比如數據類型、運算符、條件循環語句、讀寫操作、函數等。第3章和第4章主要介紹NumPy和Scipy等常見的數學工具包的典型應用。第5章和第6章討論采用Pandas進行數據分析。在前6章內容的基礎上，第7章介紹常見的可視化方案。然後結合Python編程，第8章和第9章介紹金融建模中常用的概率和統計知識。第10章和第11章討論金融建模中各種常見的初等和高等數學內容，這些內容是後續金融產品定價和風險分析的數學基礎。第12章主要研究固定收益定價和分析等內容。 本書適合所有金融從業者閱讀，特別適合金融編程零基礎讀者參考學習。本書適合FRM考生備考參考學習，可以幫助FRM持證者實踐金融建模。另外，本書也是鞏固金融知識、應對金融筆試和面試的利器。

本書前5版好評如潮，作為第6版，本書首次使用了Python語言。本書除了介紹用於統計和機器學習等領域的預測、分類、可視化、降維、推薦系統、聚類、文本挖掘、網絡分析等方法之外，內容還包括： 新加入的合著者Peter Gedeck擁有使用Python講解商業分析課程的豐富經驗以及將機器學習應用於新藥發現過程的專業技能。在本書中，他十分樂於將這些經驗和技能與讀者分享。討論數據挖掘中的倫理問題。根據教師和學生的反饋意見對內容做了更新。通過多個案例展示數據挖掘技術的實際應用。每章後面的習題有助於讀者評估和加深對該章內容的理解。在線支持網站提供了數據集、教學資料、習題答案、PPT教案和案例解決方案。

Designed as a textbook for a one or two-term introduction to mathematical statistics for students training to become data scientists, Foundations of Statistics for Data Scientists: With R and Python is an in-depth presentation of the topics in statistical science with which any data scientist should be familiar, including probability distributions, descriptive and inferential statistical methods, and linear modelling. The book assumes knowledge of basic calculus, so the presentation can focus on 'why it works' as well as 'how to do it.' Compared to traditional "mathematical statistics" textbooks, however, the book has less emphasis on probability theory and more emphasis on using software to implement statistical methods and to conduct simulations to illustrate key concepts. All statistical analyses in the book use R software, with an appendix showing the same analyses with Python.The book also introduces modern topics that do not normally appear in mathematical statistics texts but ar

本書解釋了如何從零開始構建一個自主移動機器人，並使用Python對其進行編程。本書從機器人的基礎概念開始，然後介紹機器人的3D建模和仿真。在對機器人成功進行仿真之後，討論了建立機器人原型所需的硬件組成。在本教程結束時，你將清楚地瞭解如何將所有東西集成到機器人中，以及如何將打包軟件。

最佳熱門組合Python X Django， 讓你初學架站就上手！ Python是目前最受歡迎的程式語言，Django堪稱是當前最熱門的Python網站框架，兩者結合，讓開發複雜的資料庫網站變得更簡單。本書一次綜合架站必備技能，提供相關範例檔，讓Python發揮極大效用，用Django打造出超強互動網站。無論是建置網站時所需的基礎設定、後台配置、頁面路由、MTV開發模式、網站的發行部署等重要環節，都用實例搭配詳細解說引導讀者快速進入架站實戰模式，並且透過專題應用熟悉各種開發技術和方法，全面掌握Django 3的開發核心！ 想要架站，唯有真正實戰 才是最佳體驗！ ■使用Django 3版本語法，網站效率更佳。 ■零基礎建置Django開發環境，避開所有初學障礙。 ■正規化網站開發流程，由Django專案建立與app開發為主軸，領略其中奧義。 ■新一代開發模式，使用視圖與模版學習Django運作方式，了解框架應用原理。 ■使用MTV架構，資料庫、程式與介面獨立設計，網站容易維護。 ■涵蓋大部分網站技術，如使用者認證、檔案上傳、發送電子郵件、圖形驗證碼…等。 ■結合資料庫進行網站開發，運用Django資料庫結構與模式，提供詳細建置流程、操作方式與管理介面的方法。 ■以Django實作資料庫互動的操作精華「查詢、新增、修改與刪除」，讓資料庫應用不再是開發網站者的痛處。 ■運用Cookie與Session記錄瀏覽者與相關資訊，讓不同使用者能在同一網站中儲存並取得不同資料，使用不同服務。 ■深入Django使用者管理，簡單而全面的使用者認證，輕鬆完成網站登入/登出工作，帶入會員機制。 ■規劃5個主題實戰範例：包含新聞公告、網站留言版、網路相簿、電子商務購物車，以及結合網路地圖的美食網頁，架構出專業實用的網站。 ■將網站部署到免費的知名雲端平台「Heroku」，展示自行架設的網站與後續管理都免煩惱。 【超值學習資源】安裝、測試與發布影音教學/範例檔

★★★★★【國內第一本】【全彩印刷】★★★★★★★★★★【機器學習】+【微積分原理】+【Python實作】★★★★★★★★【賽車】、【鬥牛】、【金門高粱酒】邁向微積分之路 ! ★★★★★★★★【生硬】微積分變【有趣】! ★★★★★ 近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總

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。

本書通過編寫Python程序控制開源智能硬件micro:bit內置的LED、按鈕、傳感器、無線和藍牙，實現POS機、石頭剪刀布等遊戲開發實踐案例；通過安芯教育設計的擴展板，實現了聲控風扇、智能搶答器、紅綠燈系統、遙控LED、大棚管理系統、電子門鈴、限位雨刷器、遙控小車等項目。 此外，本書還介紹了如何實現樹莓派與micro:bit之間進行信息讀寫的方法，如何通過圖形界面編寫對應的靜態Python程序，如何使用Mbed對micro:bit進行編程。 本書可作為開源硬件課程或Python編程相關課程的教材，也可供想進行編程學習的青少年、家長、教育工作者、創客等各類讀者參考。

Python 因其簡單易學、功能強大、開發效率高、擁有強大的第三方庫等優點，使其成為學習人工 智能的編程語言。《NumPy 數據處理詳解——Python 機器學習和數據科學中的高性能計算方法》就 從 Python 中經常使用的 NumPy 庫的基礎知識入手，講解了實用的高速數據處理方法。大數據時代， NumPy 因其包含大量的數學函數，能夠處理多維數組，而且處理速度堪比 C 語言，所以 NumPy 也成 為機器學習和數據科學領域數據處理不可或缺的庫。全書詳細介紹了 NumPy 基礎知識、NumPy 與數組 操作、NumPy 數學函數的應用和 NumPy 機器學習編程方法，特別適合機器學習工程師、數據科學家、 人工智能開發相關人員系統學習 NumPy 使用方法，或將此書作為案頭手冊，隨時翻閱查看。

寫出你的專屬指標！ 現職程式交易員帶你用python寫出本書三大核心 獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略 現在，不，應該說早在好幾年前，程式就已經充斥、席捲了整個市場。當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略? 當別人邊喝咖啡邊吃下午茶，程式在替他監控市場時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？ 市面上確實充斥著許多很好用、很方便的自動交易軟體，甚至許多也支援寫內建程式碼，那我們為什麼要學Python? 因為高度的自由化，當你使用的軟體對於某些商品在資料或是其他層面支援不夠，那你幾乎就無計可施；亦或是真正支援廣泛又非常專業的軟體如Bloomberg則要價不斐。學會一套語言的好處是沒有任何事情可以綁住你，你可以自由的獲取你想要的資料；自由的寫出屬於你的專屬指標。 本書三大核心，由現職程式交易員帶你用python從資料獲取、小幫手每日自動監測市場到回測三個層面走進台股市場。

★★★★★【國內第一本】【全彩印刷】★★★★★ ★★★★★【機器學習】+【微積分原理】+【Python實作】★★★★★ ★★★【賽車】、【鬥牛】、【金門高粱酒】邁向微積分之路 ! ★★★ ★★★★★【生硬】微積分變【有趣】! ★★★★★ 近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、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。 這本書幾個重大特色如下： ★ 【高中數學】程度即可閱讀 ★ 微積分原理【從0開始】解說 ★ 【微積分原理彩色圖解】 ★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】 ★ 【手工推導】與【Python計算】微積分公式 ★ 完整【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】 ★ 【微分找出極值】 ★ 認識【機率密度函數】 ★ 【多重積分】觀念與意義 ★ 【偏微分】意義與應用 ★ 【梯度下降法】觀念與應用 ★ 【非線性函數】數據擬合 ★ 【神經網路的數學】 ★ 【深度學習】 ★ 【Python實作】 在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。 筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分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與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。

本書是關於計算機編程的科普書，它包含了計算機軟件的發展歷史、原理、數據結構，以及基本算法等內容，並進一步探討了動態規劃、概率統計和神經網絡等進階知識。作者通過輕松的筆調，由淺入深地對編程的本質進行了直觀、具體的討論。雖然書中的例子都是用Python編寫的，但是介紹的編程方法和思想卻是通用的。書中的實例都有對應的完整代碼實現，涉及初等數學、數據結構、排序與查找、數理統計、動態規劃及神經網絡等多個方面。這些實例把編程原理講解和程序代碼結合在一起，從而讓概念更加容易理解。 本書適合學習Python，以及編程的讀者閱讀。

本書是根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會編制的《大學計算機基礎課程教學基本要求》，按照大學計算機基礎教學中培養計算思維能力的思路，根據計算機應用發展的新趨勢和數字化項目建設的要求編寫而成。本書共13個單元實驗，分別是計算機系統基礎實驗、Windows操作系統實驗、文字處理軟件Word 2010實驗、演示文稿Power Point 2010實驗、電子表格軟件Excel 2010實驗、Python語言開發環境配置實驗、Python程序基本語法元素實驗、程序的控制結構實驗、數據類型實驗、組合數據類型實驗、函數和代碼複用實驗、文件操作實驗、科學計算及可視化實驗，內容豐富、圖文並茂、易教易學，注重在基本原理、基本概念、基本思路講解的基礎上，強調基本方法、基本技能的實際應用，注重培養學生的綜合應用能力和自學能力。

本書根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會編制的《大學計算機基礎課程教學基本要求》，按照大學計算機基礎教學中培養計算思維能力的思路，以及計算機應用發展的新趨勢和數字化項目建設的要求編寫而成。內容共13章，分別是計算思維概述、計算機系統、數制和信息編碼、操作系統基礎與信息安全、辦公軟件Office2010、Python程序設計基礎等，內容豐富、圖文並茂、易教易學，注重在基本原理、基本概念、基

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