Introducing Python

本書主要滿足網絡爬蟲從業者提升技術能力的需求。本書共9章, 涉及經典爬蟲框架Scrapy的架構、異步爬蟲的原理及其實現、異步自動化瀏覽器控制庫pyppeteer的使用、當下流行的反爬蟲原理及其處理方案、基於常用通信中間件的分布式爬蟲框架開發、Python常用的編碼和加密的應用、針對前端深入的JavaScript分析策略和安全策略、網絡搜索引擎的原理和技術實現, 並在最後一章創建了一個垂直領域的搜索引擎系統。

計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，可以實現圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤等算法。本書基於Python，從圖像基本原理說起，初步講解計算機視覺所需的OpenCV知識。 本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等相 關專業的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。

全書共10章，包含人工智能和計算機視覺的概念，Python基礎語法，數據處理，數字圖像處理，機器學習，深度學習，圖像分類，目標檢測，語義分割，圖像生成等內容。 本書內容層層遞進，先從Python，數據處理，圖像處理等基礎內容講起，進而對機器學習和深度學習進行詳細闡述，最後介紹如何使用深度學習方法來解決各個計算機視覺任務。本書強調理論聯繫實際，著重講述如何利用Python的OpenCV，Pytorch等包來解決計算機視覺任務，提供大量編程實例供讀者使用。 本書適合學習深度學習、計算機視覺以及Pytorch程序設計等相關技術的程序設計人員閱讀，也可以作為高等院校和培訓學校相關專業的教材。

本書深入淺出地介紹了機器學習的基本原理與主要方法，以及必要的數學知識與程序設計方法。全書共有7章，分別講解了機器學習的概念及應用、數學基礎(導數與極值、向量與矩陣、概率統計、凸優化)、Python程序設計、線性回歸及其程序實現、邏輯回歸及多分類、分類與聚類、基於神經網絡的機器學習。 本書可作為高等院校機器學習課程的教材，也可作為機器學習愛好者及從事相關工作的工程技術人員的參考書。

本書是“孩子們的編程書”系列裡的《Python編程進階：海龜繪圖》分冊。本系列圖書共分6級，每級兩個分冊，書中內容結合孩子的學習特點，從編程思維啟蒙開始，逐漸過渡到Scratch圖形化編程，最後到Python編程，通過簡單有趣的案例，循序漸進地培養和提升孩子的數學思維和編程思維。本系列圖書內容注重編程思維與多學科融合，旨在通過探究場景式軟件、遊戲開發應用，全面提升孩子分析問題、解決問題的能力，並養成良好的學習習慣，提高自身的學習能力。本書基於Python語言的海龜繪圖(turtle)模塊編寫而成，上冊以海龜繪圖基礎及簡單幾何圖形為主，主要通過開發有趣的程序引導孩子掌握海龜繪圖基礎，培養孩子們的編程思維和創新意識；下冊以海龜繪圖進階內容和複雜幾何圖形及遊戲設計為主，通過每課完成一個有趣的程序，使孩子能夠熟練掌握海龜繪圖編程，並能夠用編程的思維去解決實際生活中遇到的問題。全書共24課，每課均以一個完整的程序製作為例展開講解，讓孩子們邊玩邊學，同時結合思維導圖的形式，啟發和引導孩子們去思考和創造。本書採用全彩印刷＋全程圖解的方式展現，每節課均配有微課教學視頻，還提供所有實例的源程序、素材，掃描書中二維碼即可輕鬆獲取相應的學習資源，大大提高學習效率。本書特別適合中小學生進行Python編程初學使用，適合完全沒有接觸過編程的家長和小朋友一起閱讀。對從事編程教育的老師來說，這也是一本非常好的教程，同時也可以作為中小學興趣班以及相關培訓機構的教學用書。

《Python分布式機器學習》本書詳細闡述了與分布式機器學習相關的基本解決方案，主要包括拆分輸入數據、參數服務器和All-Reduce、構建數據並行訓練和服務管道、瓶頸和解決方案、拆分模型、管道輸入和層拆分、實現模型並行訓練和服務工作流程、實現更高的吞吐量和更低的延遲、數據並行和模型並行的混合、聯合學習和邊緣設備、彈性模型訓練和服務、進一步加速的高級技術等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

本書為高等職業教育計算機類課程新形態一體化教材，同時是Python大數據技術系列教材中的一本。本書面向實踐系統地介紹了Python網絡爬蟲技數據采集技術。本書採用項目式編排，主要分成5個項目。項目1以學生信息管理系統為依託，講解Python的Web訪問技術，它是網絡爬蟲的程序基礎。項目2以爬取城市天氣預報任務為依託，講解網頁數據的爬取方法，其中重點講解了BeautifulSoup的數據分析與提取方法。項目3以爬取旅遊網站的任務為依託，講解爬取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。項目4以爬取網站的圖書信息任務為依託，講解目前功能強大的分布式爬取框架Scrapy的程序設計技術。項目5以爬取商品網站的數據項目為依託，講解Selenium動態網頁數據的爬取技術。每個項目都遵循由淺入深的學習規律，理論與實踐相結合，提高學生的實踐能力。 本書配套微課、授課用PPT、源代碼、案例素材、習題等資源。與本書配套的數字課程在“智慧職教”平臺(www.icve.com.cn)上線，讀者可以登錄平臺進行在線開放課程的學習，授課教師可以調用本課程構建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見“智慧職教”服務指南。讀者可登錄網站進行資源的學習及獲取，也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com 獲取相關資源。 本書可以作為高等職業院校大數據技術、軟件技術等專業相關課程的教材，還可以作為大數據技術領域從業人員的自學參考書。

遷移學習是機器學習技術的一種，它可以從一系列機器學習問題的訓練中獲得知識，並將這些知識用於訓練其他相似類型的問題。本書分為3個部分：第1部分是深度學習基礎，介紹了機器學習的基礎知識、深度學習的基礎知識和深度學習的架構；第2部分是遷移學習精要，介紹了遷移學習的基礎知識和遷移學習的威力；第3部分是遷移學習案例研究，介紹了圖像識別和分類、文本文檔分類、音頻事件識別和分類、DeepDream算法、風格遷移、自動圖像掃描生成器、圖像著色等內容。本書適合數據科學家、機器學習工程師和數據分析師閱讀，也適合對機器學習和遷移學習感興趣的讀者閱讀。在閱讀本書之前，希望讀者對機器學習和Python編程有基本的掌握。

大數據心理學是以心理學理論為指導、大數據技術為支撐發展起來的一門前沿交叉學科。本書採用項目式學習的理念，通過Python編程語言，涵蓋大數據技術在心理諮詢、消費心理、人格心理、網絡心理、職業心理和教育心理等領域的應用，為讀者提供了詳盡的案例參考。 本書可以作為高等學校心理學、應用心理學相關專業高年級本科生的專業課程教材，人工智能、數據科學與大數據技術、應用統計學、數學與應用數學等相關專業本科生的選修課程教材，心理學、大數據相關專業碩士研究生的專業課程教材，也可供相關專業的技術人員參考。

由務實的角度切入，深入淺出地藉由實作 瞭解Django Framework的精神， 進而自力製作出一個個好用的網站 Python已經是目前市面上最受歡迎的程式語言之一，而Django則是Python語言裡最廣為使用的Web Framework。任何想要以Python來製作動態資料網站的朋友，不需要繁雜的設定，只要以pip安裝之後即可在自己的電腦中建立一個自帶測試用網頁伺服器的網站開發環境，立即練習不用等待，是非常方便易學且功能強大的網站開發最佳組合。 本書的主要目標是希望Python初學者，可以在不需要高深程式設計技巧的情況下，運用最新的Django Web Framework製作出全功能的動態網站，輕易地運用各式各樣的模組，建構出實用的特色網站，並將在自己本地端練習的網站實際部署到網路主機上。大綱如下： 1.快速學習建立一個實用的Django網站 以一個小型的個人部落格網站開始，從如何建立網站開發環境、規劃網站需求以及設計資料庫的內容、快速建立頁面輸出模板以及資料庫存取，並學習部署到最受歡迎的各式主機。 2.Django架構深入剖析 詳細分析Django的MVC(MTV)架構。先在第4堂課做一個完整但是簡要的介紹，接著再分別就網址如何對應、如何設計模板、Model和資料庫之間的關係等等做深入的教學。 3.實用網站開發技巧 介紹特色網站所需使用到的技巧，包括如何快速建立表單以及表單與資料庫的自動結合，活用網站Session和使用者驗證技巧，快速建立可以讓使用者透過電子郵件自行註冊的會員網站，連結 Facebook進行驗證帳號的實務，以及結合社群網站帳號註冊及驗證的全方位會員網站。 4.實用網站開發教學 以每一堂課的內容實作建立不同網站，從設計、規劃到實作，一步步教導學習者在自己的主機環境建構出這些有趣實用的內容，包括迷你小電商網站、WordPress-like CMS管理網站、全功能電子商店網站、名言佳句產生器網站等等，最後再說明部署上線的注意事項以及網站單元測試範例。 【本書特點】 ✦多個務實好用網站範例，詳細的步驟教學，按圖施工，保證成功 ✦不使用難懂的程式語法，全程使用Python 3，更易於入門學習 ✦學習如何連結傳統資料庫及NoSQL資料庫、社群網站帳號驗證機制、即時呈現圖表祕訣 ✦引用現有實用網路模組，快速實踐網站客製化功能 ✦全書程式碼存放於GitHu

本書主要介紹與數據分析有關的語法基礎，針對性強，幫助讀者快速入門，譬如在第2部分重點介紹了Python入門語法、特徵以及數據分析所需要的一些基本語法。Python可以通過多個庫、多種方法實現相同目的，如實現線性回歸可以用sklearn、statsmodels等庫，實現生存分析可以使用lifelines、pysurvival、statsmodels等庫，並且存在很多代碼不統一的情況，這會給初學者帶來困惑。針對這個問題，本書主要使用Scipy庫來實現假設檢驗，使用statsmodels庫來擬合統計模型，並且儘量使用簡潔的代碼來完成數據分析，譬如在第7部分中介紹了利用Pandas庫在同步完成數據清洗和統計圖繪製，減少代碼書寫量，提高數據分析效率。本書的編寫突出實用性，注重數據前期處理與醫學統計分析相結合；按照資料類型介紹統計學方法，有利於讀者在實際數據分析中快速查找對應的統計學方法；在介紹每種統計方法時，強調適用條件，提供最完整的代碼，注重統計結果的解釋，突出實用性和可操作性，以達到降低數據分析難度的目的。

本書圖文並茂、示例豐富，結合136段代碼和213幅圖表，直觀易懂地介紹了算法與數據結構的基礎知識，包括數組、查找、棧和隊列、遞歸算法、排序、字符串查找、線性列表、樹結構和二分查找樹等。本書並非單純地對算法與數據結構進行介紹，而是致力於讓讀者掌握編寫實用程序的技術。為此，本書提供的示例代碼都是實際可運行的程序，理解這些示例程序之後，相信讀者的Python編程能力也會有很大的提升。本書各章節末設置有練習題，並在書末給出了答案，據此讀者可檢測自己對知識的掌握情況，加深理解。

本書的內容按當前理工院校同名課程體系展開，涵蓋概率論和數理統計的主要課題。全書包括隨機事件及其概率，事件的 立性，全概率公式及貝葉斯公式，隨機變量及其函數的字特徵和中心極限定理，為後四章討論進行統計推斷的數理統計方法構建一個明晰且嚴格點估計，正態總體參數的區間估計，正態總體參數的假設檢驗，非參數假設檢驗，方差分本書代碼簡潔，說明細緻，Python零基礎讀者輕鬆上手。提供全書所有源代碼，並通過博機專業等相關專業的教材。

本書是對中高職貫通的計算機網絡技術專業中 Python 編程技術的全面介紹及總結。本書的編寫得到了上海神州數碼企業實踐基地和上海物聯網行業協會及其下屬企業工程師的大力支持，本書的編寫模式體現了“做中學，學中做”的做學教一體職業教育教學特色，內容上採用了“理論部分、實踐部分、綜合部分”及“項目―任務―綜合實訓”的理實一體結構體系，從軟件編程的實際開發需求與實踐應用引入教學項目，從而培養學生能完成總體的項目設計、具體的工作任務實施及舉一反三的解決實際問題的技能。本書包含 10 個項目，44 個軟件編程任務，10 個項目綜合實訓。其中 10 個項目分別是：實現 Python 基礎編程，運用數據類型、運算符和表達式進行編程，實現數學函數、字符串和對象的編程，搭建程序的基本控制結構，運用函數、模塊與程序包進行編程，運用高級數據類型進行編程，設計面向對象程序，實現異常處理和文件操作，實現 GUI 的編程，實現數據庫編程與網絡爬蟲。書中全部項目及具體的每個任務都緊密貼近現代軟件編程中常用的 OOP 語言，並與真實的工作過程相一致，完全符合企業的需求，貼近軟件開發的實際。本書內容翔實，結構新穎，實用性強，可用作中專、高職、中高職貫通的計算機網絡技術專業和非計算機專業的軟件編程項目實踐教材，也可作為全國“1+X”證書試點考試的培訓教材，還可作為各類全國及市級技能大賽軟件編程模塊Python 項目的訓練教材。​

本書面向工程和科學專業的學生，介紹編程工具和數值方法，旨在幫助學生掌握計算問題求解技巧。書中第 一部分介紹基本的Python編程概念，使用簡單的例子快速將新的概念付諸實踐；第二部分涵蓋算法和數值分析的基礎知識，幫助學生在實際設置中快速應用結果。

Penguin Readers is an ELT graded reader series for learners of English as a foreign language. With carefully adapted text, new illustrations and language learning exercises , the print edition also includes instructions to access supporting material online.Titles include popular classics, exciting contemporary fiction, and thought-provoking non-fiction, introducing language learners to bestselling authors and compelling content .The eight levels of Penguin Readers follow the Common European Framework of Reference for language learning ( CEFR ). Exercises at the back of each Reader help language learners to practise grammar, vocabulary, and key exam skills. Before, during and after-reading questions test readers' story comprehension and develop vocabulary.The Extraordinary Life of Steve Jobs, a Level 2 Reader, is A1+ in the CEFR framework. Sentences contain a maximum of two clauses, introducing the future tenses will and going to , present continuous for future meaning, and comparatives

本書帶領讀者用原生Python語言和Numpy線性代數庫實現一個基於計算圖的深度學習框架MatrixSlow(類似簡易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe)。全書分為三個部分。第一部分是原理篇，實現了MatrixSlow框架的核心基礎設施，並基於此講解了機器學習與深度學習的概念和原理，比如模型、計算圖、訓練、梯度下降法及其各種變體。第二部分是模型篇，介紹了多種具有代表性的模型，包括

本教材書在內容設計上具有明顯的創新行為,主要為了更好地滿足12歲到20歲青少年朋友的學習需求,由淺入深,快樂學習Python語言.從基礎知識角度,考慮讀者中學數學、英語等背景知識的要求,使所編程的內容既有助於加深對中學知識的理解,又有助於更好地領會代碼的作用,能達到一舉多得的學習效果；從趣味角度,還引入了可愛的三酷貓,融入各種故事與讀者一起體會編程的作用；從知識層次角度,本書從基本的Python語法、函數、數組,到製作二維圖、動畫、遊戲,再到傳統算法、圖像算法、國內外競賽知識,既能逐步提高讀者通過編程解決問題的能力,又能讓讀者觸碰智能編程在競賽、科學研究、實際應用等方面的誘人前景；從教學角度,每章安排了練習和實驗,並提供教學PPT等資料,方便教師的教學使用要求.另外,本書對大數據、人工智能的基礎知識做了啟蒙式的潛移默化式的安排,如對數學、數據、算法的畫龍點睛式安排.本書適合作為中學信息科技學科的教材,也適合作為各類信息化競賽的入門教材,同時適合部分學有餘力的五六年級小朋友學習,還適合大學非計算機類學生自學.

本書是面向中學生，以Python編程語言應用為目的，基於可編程控制板Micro:bit V2.0為學習對象，學習Python編程語法、傳感器感知檢測、自動控制、無線遠程控制和實際操作等相關技術的一本綜合性機器人科普教材。本書共分為18課，利用情景式引入法，將生活中存在的各種使用智能化的場景展現給學生，並借由Micro:bit控制板實現。每一課分別講述了Micro:bit控制板上板載硬件的工作原理和編程控制方法，內容涵蓋LED點陣屏、四角按鍵、GPIO、觸摸點電容、音樂與語音、加速度傳感器、電子羅盤、舵機控制、無線電通信等。整個過程寓教於樂，學以致用。本書通過“拓展提高”引申每節課的知識，讓學有餘力的同學提高思維層次；通過“目標檢測”讓學生對自己在本課程中學到的內容進行總結。努力做到由簡到繁、深入淺出，讓孩子們在快樂中感受機器人課程的魅力。同時，在學習中培養孩子發現問題、搜索答案、思考應用、分析組成、設計創造的能力。本書可作為青少年編程學習的初等教材。

從如何建立一個Web應用程式到API與部署，獻給工程師與資料科學家的Flask入門書本書說明如何使用Python的框架Flask進行Web應用程式的開發。從最簡單的迷你應用程式開始，逐步建立起諮詢表單，整合資料庫的應用，加入認證功能，逐步發展成一支功能完整的應用程式。你可以從這個過程當中學到如何使用Flask進行開發。第二篇將會開發一個可以從識別照片中有哪些東西的物件偵測程式，並說明如何將其轉換為Web API。此外，還會將圖像識別的主題延伸到識別手寫字，並說明如何在程式開發中應用機器學習的技術。【本書主要內容】● Flask的基礎知識和開發○ 建立查詢表格和資料庫應用程式○ 建立認證功能○ 建立物件偵測程式● 建立和部署API○ 將物體檢測應用程式轉換為網路API○ 作為Web API對外發佈● 機器學習API開發○ 從分析程式碼開發機器學習API的過程和方法。【誰適合閱讀本書】．想要用Python開Web應用程式的工程師．對機器學習感興趣的web開發人員．只用過Python進行分析的人。．希望能夠自行開發Web應用程式與API的資料科學家

本書講解了GUI自動化測試開發的主流編程語言、自動化實現原理、常用工具及自動化框架的代碼實現。全書共9章，包括自動化測試概念、Python編程基礎、基於圖像識別的自動化測試、Selenium入門、Selenium進階、自動化測試框架、Windows應用的自動化測試框架、Android移動端自動化測試、移動端雲測試平臺開發。本書可以作為高校計算機及相關專業的教材，也可以作為測試開發愛好者的參考書。

機器學習是人工智能的重要方向之一，對提升各行業的智能化程度正在起越來越大的作用。本書通過凝練機器學習的核心思想與方法，綜合介紹了Python、常用庫和相關工具，以及機器學習的原理與實現，囊括了機器學習與行業相結合的實例，可讓沒有深厚計算機、編程背景的讀者在有限的時間內掌握機器學習的相關知識和應用工具。本書各部分的比例適當，在講授基本Python編程、庫函數的基礎上，由淺入深地介紹了機器學習的思想、方法和實現。理論講授部分從基本的最小二乘法開始，逐步深入地介紹了如何使用迭代求解的方法實現邏輯斯蒂回歸、感知機、神經網絡、深度神經網絡。本書配套有完整的在線講義、在線視頻、作業和練習項目，每章的習題、練習、報告等都配有對應的二維碼，讀者可直接訪問在線教程，選擇適合自己的資料。本書可作為計算機、智能科學與技術、航空航天、電子信息、自動化等專業碩士研究生和本科生的教材，也可供相關技術人員參考。

★★★★★【20個主題】+【312個程式實例】★★★★★ ★★★★★【基礎操作】+【程式範例】+【專題實戰】★★★★★ ★★★★★【靈活運用tkinter設計GUI】★★★★★ 這是國內第一本使用Python內建模組tkinter，設計GUI程式中文書籍的第4版。全書超過312個程式實例，一步一步講解tkinter 控件(Widget)的基礎知識，同時也將應用範圍擴充至小算盤、碎形(Fractal)設計、文書編輯、走馬燈、模擬海龜繪圖、球類競賽、風扇設計、單個或多個反彈球設計、鐘擺、長條圖動態排序、動畫與遊戲設計、mp3音樂播放器。Python是一門可以很靈活使用的程式語言，本書特色在於對tkinter最基礎的知識使用了大量靈活的實例說明各種環境的應用方法，讀者可以由這些程式實例事半功倍完成學會tkinter設計跨平台的視窗程式。 本書主要內容如下： ◆ 20個主題 ◆ 312個程式實例 ◆ tkinter與tkinter.ttk Widget解說 ◆ Widget共通屬性與方法 ◆ 變數類別Variable Classed ◆ 事件綁定Events and Binds ◆ 文書編輯程式 ◆ 小算盤程式 ◆ 動畫遊戲 ◆ 模擬海龜繪圖 ◆ 靜態與動態繪圖 ◆ 球類競賽 ◆ 單個或多個反彈球設計 ◆ 動態長條圖排序 ◆ 鐘擺程式設計 ◆ 科赫雪花碎形(Fractal)設計 ◆ mp3音樂播放器

★★★★★【650張圖例】+【圖解演算法原理和邏輯思維】★★★★★★★★★★【20個主題】+【149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。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

本書以遊記的方式引導讀者由淺入深逐步學習Python的開發平臺、基礎知識、流程控制語句、組合類型、代碼複用與函數、類與對象、異常處理、SQLite數據庫編程、文件管理、多線程機制、GUI編程、模塊與庫等知識，學習過程輕鬆愉快，引人入勝。每章都包括學習目標、重點內容、場景引入、主題知識、學習交流、實驗、習題7方面內容。本書還提供了電子課件、案例源代碼、習題答案、實驗指導、教學設計和課程標準等相關教學資源。本書既可以作為計算機科學技術、軟件工程、大數據與人工智能、信息系統與信息管理等專業的教材，也可以作為編程愛好者的入門學習用書，還可以作為培訓用書。

Introducing this magnificent volume of tales collected, retold and illustrated by Jane Ray, for the first time in paperback. The Little Mermaid and Other Fishy Tales, includes Whale song; The Lobster Quadrille, A Ballad of John Silver and many more.

本書內容全面，既涵蓋項目實踐所需的Python語言基礎和實踐環節搭建，又涉及項目相關的技術原理和方法等理論知識介紹，還包含多個案例項目的實踐內容。書中講解了Python 語言，包括Python的安裝、數據類型、涉及函數、文件讀/寫、第三方庫等知識；介紹了人工智能實戰基礎，包括數據庫預處理技術和方法，KNN算法、回歸分析應用和其他機器學習技術等內容；還講解了人工智能實戰進階，包括自然語言處理、語音識別、圖像識別和神經網絡與深度學習等內容。

本書介紹機器學習經典算法的原理、實現及應用，並通過綜合案例講解如何將實際問題轉換為機器學習能處理的問題進行求解。本書配套源碼、PPT課件、習題答案、開發環境與QQ群答疑。 本書共分14章。內容包括k近鄰算法、樸素貝葉斯、聚類、EM算法、支持向量機、決策樹、線性回歸、邏輯回歸、BP神經網絡經典算法，以及垃圾郵件分類、手寫數字識別、零售商品銷售量分析與預測、個性化推薦等綜合案例。本書算法首先給出了數學原理及公式推導過程，然後給出算法實現，最後所有算法及案例均以Python實現，方便讀者在動手編程中理解機器學習的經典算法。 本書適合Python機器學習初學者、機器學習開發人員和研究人員使用，也可作為高等院校計算機、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的本科生、研究生學習人工智能、機器學習的教材。

Offering a new perspective, this textbook demystifies the operation of electric machines by providing an integrated understanding of electromagnetic fields, electric circuits, numerical analysis, and computer programming. It presents fundamental concepts in a rigorous manner, emphasising underlying physical modelling assumptions and limitations, and provides detailed explanations of how to implement the finite element method to explore these concepts using Python. It includes explanations of the conversion of concepts into algorithms, and algorithms into code, and examples building in complexity, from simple linear-motion electromagnets to rotating machines. Over 100 theoretical and computational end-of-chapter exercises test understanding, with solutions for instructors and downloadable Python code available online. Ideal for graduates and senior undergraduates studying electric machines, electric machine design and control, and power electronic converters and power systems engineerin

【本書特色】 使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 ✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機 【內容簡介】 無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節息息相關。 要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 【精采內容】 ✪金融資料的取得 ✪技術指標的介紹及計算 ✪K線型態的圖片說明 ✪金融圖表的繪製 ✪交易績效的介紹及計算 ✪交易訊號漲跌的統計模組 【目標讀者】 ✪想要學習Python來進行程式交易者 ✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 ✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 ✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者

本書系統闡述了Pandas基礎知識、應用原理，以及應用流程和應用技巧等實戰知識。 全書共分為5篇：第一篇為入門篇(第1和2章)，第二篇為基礎篇(第3和4章)，第三篇為基礎強化篇(第5～7章)，第四篇為進階篇(第8～11章), 第五篇為案例篇(第12章)。書中主要內容包括Python簡介、NumPy基礎、Pandas入門、數據篩選、數據轉換、文本轉換、數據獲取、數據處理、數據分組、時序分析、數據可視化、通關案例。 本書可作為Python數據分析的入門與進階書籍，適用於有一定Python基礎的讀者、對數據分析感興趣的學生，也可作為數據分析及其它編程愛好者、IT培訓機構的參考書籍。

本書使用Python 和C++兩種編程語言來介紹數據結構。全書內容共15 章。書中首先介紹了抽象與分析、數據的抽象等數據結構的基本原理和知識，然後結合Python 的特點介紹了容器類、鏈式結構和迭代器、堆棧和隊列、遞歸、樹；隨後，簡單介紹了C++語言的知識，並進一步講解了C++類、C++的動態內存、C++的鏈式結構、C++模板、堆、平衡樹和散列表、圖等內容；最後對算法技術進行了總結。每章最後給出了一些練習題和編程練習，幫助讀者複習鞏固所學的知識。本書適合作為高等院校計算機相關專業數據結構課程的教材和參考書，也適合對數據結構知識感興趣的讀者學習參考。

元學習是當今人工智能研究的熱門領域之一，被視為實現通用人工智能的基礎。本書介紹元學習及其原理，講解各種單樣本學習算法，例如孿生網絡、原型網絡、關係網絡和記憶增強網絡，並在基於Python的TensorFlow與Keras中實現它們。讀者能夠從本書中瞭解先進的元學習算法，如模型無關元學習、Reptile和元學習的上下文適應。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學習，以及如何使用元學習來進行

在機器學習生命週期的不同階段規劃和實施 XAI 評估目前流行的各種XAI開源工具的優缺點，介紹如何處理機器學習數據中的偏見問題，介紹處理機器學習數據中的道德倫理和法律問題的工具和相關知識，介紹XAI設計和可視化方面的**實踐，將XAI集成到Python模型中，在整個機器學習生命週期中使用對應的XAI工具來解決業務問題。

教材，全書內容包括行列式、矩陣、線性方程組、向量空間、矩陣的特徵值與特徵向量以及二次型，書中融入了基於Python實現的數學實驗以及數學歷史和數學文化教育等內容。同時為了便於教師授課和學生自主學習，本書各章節均配備有小結和習題。本書結構嚴謹，邏輯性強，解釋清晰，例題豐富，習題數量、難易適中，可作為高等院校“線性代數”課程的教材，亦可供理科、工科、經管類等各專業的學生和相關領域技術人員作為參考書使用。

Ideal for entry-level and experienced researchers working in materials science and engineering, this unique book introduces a new subfield of materials science and mechanics of materials: network materials. A comprehensive review of their mechanical behaviours allows readers to understand, design, and enhance the performance of these material systems, across a range of materials including cytoskeletons, connective tissue, and thermoset polymers. By introducing simple models, supported by experimental data, the book provides the necessary fundamental knowledge to assist readers to design and develop their own material systems. By presenting each of these previously disparate material systems within a unified theoretical framework, this book provides a consolidated presentation of the mechanics of networks and their interactions, introducing parameters that define the stochastic structure of the network, and discussing their mechanical behaviour. It is an ideal text for those new to this

用『最少』的程式碼，打造『最好玩』的程式！ 快速上手81個超簡單Python小程式！ 遊戲 ╳ 動畫 ╳ 藝術 ╳ 科學…超多主題讓你盡情探索！ 【內容簡介】 如果你掌握了基本的 Python 語法並準備開始撰寫程式，那麼你將發現本書既能啟發你又好玩！本書包含了 81 個 Python 程式專案，能讓你立即學會製作數字藝術、遊戲、動畫、計數程式等專案。了解程式碼的工作原理後，你將會練習重新建立程式，並且增加自己定義的操作來進行實驗。 這些以文字為基礎的簡單程式只需要 256 行或更少的程式碼。無論是經典的螢幕保護程式、蝸牛賽車遊戲、點擊誘餌標題生成器還是動畫 DNA 雙螺旋，每個專案都是設計成可以獨立運作的程式，因此你可以輕鬆在網路上分享它們。最後，本書附錄提供了所有專案的標籤（tag）索引，幫助你快速從分類中找到有興趣的專案；以及完整的字元對應表格，讓你的程式可以印出愛心、線條和區塊等特殊符號。 【本書特色】 ◆ 輕巧簡單 大多數的專案都在 256 行程式碼以內，而且通常還會更短。這個大小限制使它們更容易讀懂。此外，書中的程式都是為了讓初學者易於理解所編寫的，讓你可以用最少的程式碼創造出最好玩的程式！ ◆ 主題多元 本書包含各式各樣的專案類型，從動畫模擬、棋盤/紙牌遊戲、科學、密碼學、數學運算、藝術到益智謎題……你一定能從中發現喜愛的專案！ ◆ 以文字為基礎 文字比圖形更簡單，因此本書省去了載入圖片、安裝函式庫和管理專案資料夾等額外麻煩，讓你可以專注在程式碼上。 你將學會建立： 🚀 猜單字遊戲、二十一點及更多遊戲，讓你可以與朋友或電腦進行對戰 🚀 模擬森林火災、百萬次骰子擲放和日式算盤 🚀 虛擬魚缸、旋轉立方體和彈跳 DVD 螢幕保護程式等動畫 🚀 第一人稱 3D 迷宮遊戲 🚀 使用 ROT13 和維吉尼亞密碼來隱藏文字的加密程式 如果你已經厭倦了標準的逐步教學課程，那麼你將會愛上本書的做中學方法。這證明『小』程式有『大』用！ 【更多趣味主題】 ✔ 蒙提霍爾問題 ✔ 康威的生命遊戲 ✔ 蘭頓的螞蟻 ✔ 骰子數學 ✔ 文字瀑布 ✔ 波浪訊息 ✔ 因數尋找器 ✔ Flooder 洪水填充遊戲 ✔ 數獨 ✔ 鬼店地毯 ✔ 進度列 ✔ 強力球樂透彩 【適合讀者】 ✦ 已經有 Python 和程式設計基礎，但仍不知道如何獨立編寫程式 ✦ 剛接觸程式設計，想立即投入

本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、

本書以OpenCV-Python（the Python API for OpenCV）為工具，以案例為載體，系統介紹了計算機視覺從入門到深度學習的相關知識點。 本書從基礎知識、基礎案例、機器學習、深度學習和人臉識別5個方面對計算機視覺的相關知識點進行了全面、系統、深入的介紹。書中共介紹了40余個經典的計算機視覺案例，其中既有圖像加密、指紋識別、車牌識別、缺陷檢測等基於傳統技術的計算機視覺經典案例，也有圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、風格遷移、姿勢識別等基於深度學習的計算機視覺案例，還有表情識別、駕駛員疲勞檢測、易容術、性別和年齡識別等基於人臉識別的計算機視覺案例。 在介紹具體的算法原理時，本書盡量使用通俗易懂的語言和貼近生活的示例來說明問題，避免使用複雜抽象的公式來介紹。

本書介紹了最優化模型的基礎知識，梳理了大資料和人工智慧時代湧現出來的最優化演算法，使用Python語言給出演算法的代碼，展示了若干實例。本書主要內容包括最優化模型基礎知識和最優化演算法兩部分，介紹了凸集合、凸函數、凸優化模型、對偶理論，梳理了梯度下降法、牛頓法、Lagrange 乘子法、DC 規劃演算法、梯度投影法、隨機梯度下降法、線上梯度下降法等優化演算法。本書的讀者只需要具備微積分和線性代數的基礎知識即可。讀者可登錄華信教育資源網免費下載書中案例的原始程式碼。