Natural Language Processing with Python

本書分為基礎篇和高級篇兩部分。基礎篇通過Q＆A的方式介紹MATLAB和Python的主要功能、基本命令、數據處理等內容，使讀者對MATLAB和Python有一個基本的了解。高級篇分為24章，介紹MATLAB和Python結合具體量化投資的相關案例，包括MATLAB處理優化問題和數據交互、繪製交易圖形、構建行情軟件和交易模型、基於MATLAB的BP神經網絡和廣義極值分布、基於MATLAB的正則表達式基礎教程、FQuantToolBox 股票期貨數據獲取＆量化回測工具箱的介紹與使用等內容，通過豐富的實例和圖形幫助讀者理解和運用MATLAB和Python作為量化投資的工具。本書的特色在於不僅能滿足理論學習的需要，還可以幫助讀者邊學邊練，做到理論與實踐相結合。 本書適合經濟金融機構的研究人員和從業人員、進行量化投資的交易員、具有統計背景的科研工作者、高等院校相關專業的教師和學生及對量化投資和MATLAB感興趣的人士閱讀。

《企業級自動化測試從入門到精通：Python版》的作者都是來自于知名互聯網公司有實際自動化測試經驗的一線技術人員，希望通過編寫此書幫助讀者系統化地瞭解自動化測試在企業的實際應用場景、落地過程及自動化測試的項目收益。 《企業級自動化測試從入門到精通：Python版》分別從web端層面、移動端層面，以及接口層面來講解不同產品該如何來實現自動化測試，以及技術差異。從自動化開源測試框架的基礎應用學習到結合第三方框架一層層封裝出來滿足自己公司業務的實用型測試框架，逐步深入，《企業級自動化測試從入門到精通：Python版》帶領讀者體驗完整的測試框架設計流程。

《機器學習‧深度學習圖像識別從基礎到案例實戰》一書用大量的圖形圖像，結合Python代碼介紹了人工智能領域圖像識別的相關知識。全書共3部分，其中第1部分介紹了基礎知識及相關工具如Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等軟件庫的使用方法；第2部分主要借助TensorFlow、PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具實現了16個不同層次的圖像識別案例，如Iris數據集分類、手寫數字識別、人物檢測等，助力提升讀者實戰水平；第3部分介紹了基於Python的面向對象編程知識和如何用Python建立Web服務器。本書淺顯易懂，特別適合作為大中專院校相關專業的參考書，也適合想通過Python系統學習機器學習和深度學習、用Python進行圖像識別的入門參考書。

無論是審計師還是會計師，在工作中都會遇到如何獲取數據、分析數據的問題，甚至有時想製作一些自動化的工具或利用編程技巧來輔助完成重復性的工作。本書正是從審計師、會計師的實際工作場景出發，講解IT審計的學習技巧、SQL基礎與實戰技巧、Python基礎與Python實戰技巧，以及數據可視化技巧等。

本書共分為10章，循序漸進地講述了Python數據分析的基本概念、NumPy、Pandas、matplotlib以及Python數據分析的綜合案例，包括以下主要內容：Python數據分析的基本概念與環境安裝配置，以及開發工具的使用；NumPy模塊的基本概念、結構及語法；介紹數據分析的核心模塊Pandas，以及如何使用Pandas中兩大核心對象Series和DataFrame；如何從數據源（文件、數據庫）中讀取數據並轉換為Pandas模塊中的DataFrame對象，進而進行數據分析；Pandas中的缺失對象、索引對象以及常用的數據清洗方式；Pandas中的多層索引對象，以及索引對象和Pandas中Series與DataFrame的關係；數據合併的概念，以及Pandas中數據合併的方法；數據分組的概念，以及Pandas中數據分組的方法；如何利用matplotlib進行數據可視化；綜合利用本書知識為讀者展示對招聘數據進行分析的實戰案例。本書可作為高校計算機及相關專業基礎課程教材，也可作為數據分析培訓教材和提高數據分析操作能力的參考書。書中在合理安排內容的同時配有適量的例題與習題，以輔助教師講授和學生自學。

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數學邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數學建模到算法設計等多學科知識，能夠對學生的多學科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設計的具體解決方案，對學生的計算思維、創造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設計算法模型和實現算法，對學生掌握和運用編程的能力做出評價。 本書從具體情景切入，循序漸進地介紹了 Python 語言的對象、字典、數組、函數、模塊等內容，還詳細介紹了數據結構、命題邏輯、線性回歸、人工智能接口等拓展知識，能夠全方位地提高學生的編程能力，培養計算思維，引導學生從編程意識、編程思維、編程學習與創新等層面進行學習，進一步掌握 Python 編程語言。本書內容豐富、層次清晰、圖文並茂，既可作為青少年人工智能編程水平測試 6 級(Python)的輔導用書，也可作為校內、校外編程與人工智能相關課程的參考書(適合兩學期教學)。

這是一本為編程初學者編寫的可視化教程，能讓每個對編程感興趣的人輕鬆學會編寫代碼。 本書分為編程概述、可視化編程語言Scratch、Python語言與Web技術四部分，圖文並茂地講解了Scratch、Python、HTML、CSS、JavaScript等常用編程語言。書中包含若干個操作項目，旨在一步步教會初學者掌握和運用好每種語言，學會設計應用程序、製作遊戲、建設網站等編程技能。 本書的編寫人員既有資深的程序員，又有專業的編程教育人員。他們共同設計了分步驟講解的操作教程，希望能為初學者鋪就一條輕鬆有趣的“編程學習之路”。

本書全面介紹與大數據和人工智能相關的數據采集、數據存儲、並行計算等技術體系，以及Python編程基礎、數據處理分析和可視化、機器學習算法和深度學習模型的原理與應用。 全書共分4部分：第1部分(第1章)為大數據基礎，主要介紹與大數據應用相關的數據采集、數據存儲、並行計算等技術體系；第2部分(第2章)為Python編程基礎，主要介紹Python的基本語法，為讀者學習後續的數據處理分析、可視化、機器學習算法和深度學習模型等內容提供基礎知識；第3部分(第3、4章)為數據處理分析和可視化，主要介紹基於Pandas的數據處理分析方法和基於Matplotlib的數據可視化方法；第4部分(第5～9章)為機器學習和深度學習，其中，第5～8章主要介紹回歸、聚類、分類等機器學習算法及應用，第9章主要介紹深度學習模型及建模應用。各章都有配套的思考題、自測習題和教學視頻等資源。 本書適合作為高等學校數據科學與大數據技術、計算機科學與技術、網絡工程、軟件工程、物聯網工程等專業的大數據導論、Python編程技術、數據處理及可視化、Python數據科學導引以及機器學習等課程的教材，也可作為IT開發人員、非計算機專業師生和科研工作者的參考書。

本書通過“基礎理論 算法詳解 代碼實現”的方式，從用戶學習與應用的角度出發，使用 Python 由淺入深地講解數據結構與算法知識。 本書利用圖文結合的方式，詳細講述了當下比較實用的算法。全書共分為四部分，第一部分（第 1—2 章），主要介紹 Python 安裝與開發環境的搭建，Python 算法入門等內容，以快速瞭解 Python 的開發環境和基本語法；第二部分（第 3—5 章），主要介紹 Python 算法的基礎內容，包含但是不限於對線性表、鏈表、棧、隊列、樹、森林、二叉樹、圖等數據結構或者應用的介紹；第三部分（第 6—9 章），主要介紹常見的查找和排序算法，以及圖結構和樹結構中複雜的數據結構的定義和實現；第四部分（第 10 章），補充介紹一些常見的算法，如計算類算法、隨機問題算法和加密算法等，為讀者開拓視野、夯實基礎，力求能夠快速提高開發技能，拓寬職場道路。 本書提供同步視頻、源代碼、練習、習題及參考答案等豐富的配套資源，讓讀者能夠輕鬆入門，學以致用。本書適合作為編程初學者的學習用書，也可用作各類高校相關專業本科生及研究生的教材，還可作為畢業生求職面試的參考書。

市場營銷工作對企業新產品上市、擴大市場份額、解決產品積壓庫存等等問題具有非常重要的意義，如何獲取分析數據，為企業決策提供依據，也是很多市場營銷從業者非常關心的內容。本書以功能強大且較易上手的Python語言為編程環境，全面講解了Python在市場營銷工作中的具體操作過程，幫助營銷人員快速、高效地完成各項營銷工作。全書共分10章，內容涉及獲取市場熱點、收集和管理客戶資料、採集和處理產品銷售數據、分析銷售數據、用戶消費行為分析、營銷決策分析、出貨與回款分析、公司競爭對手分析和市場營銷推廣分析。本書充分考慮了日常市場營銷工作的需要，設計了完善、實用的實例，力求從易到難、循序漸進地講解Python編程知識和Python在市場營銷中的應用，為廣大市場營銷人員實現辦公自動化，解決重複工作和批處理工作的相關問題。本書適合市場營銷行業的從業人員，對於具備一定計算機編程基礎，又希望投身市場營銷行業的讀者，本書也是不錯的參考讀物。

《Python深度學習入門： 從基礎知識到實踐應用》全面細緻地講解了深度學習的基礎知識及其應用，具體內容包括深度學習開發環境的準備、Python的基礎知識，以及深度學習模型的使用與開發等。書中充分結合了實例，對深度學習的概念、模型和程序語句進行了深入淺出的介紹，尤其是重點介紹了使用遷移學習的“NyanCheck”應用程序如何識別圖像的種類，全面剖析了深度學習在實際中的應用。

Python是近年來最流行的編程語言之一，具有簡單易學、免費開源、可移植和庫資源豐富等鮮明的特點，深受編程人員的喜愛和追捧。 本書從入門者的角度出發，通過簡潔、易懂的語言，逐步開展Python語言的介紹，全書共13章，包括計算機與程序設計基礎,Python編寫簡單程序,數值計算,面向對象和圖形,字符串、列表和文件,函數,判斷結構,循環結構和布爾值,模擬和設計,類與對象,數據收集,面向對象設計,異常處理與測試等內容。本書最大的特色是通過引入健康警報器、硬幣兌換統計、炮彈飛行、短柄壁球比賽等一系列有趣的小程序，循序漸進、深入淺出地進行講解，從而有效地緩解了學習編程的枯燥乏味。本書另外一個特色是在每章後面都有機地融入了課程思政，在學習專業知識的同時，通過一個個感人的事蹟，提升了家國情懷，強化思政教育。 本書可以作為高等院校相關專業Python課程的教材，也可以作為編程人員及自學者的參考用書。

本書是暢銷書《Python黑帽子：黑客與滲透測試編程之道》的再版，介紹Python是如何被運用在黑客和滲透測試的各個領域的：從基本的網絡掃描到數據包捕獲，從Web爬蟲到編寫Burp插件，從編寫木馬到權限提升等。書中的很多實例都很有啟發意義，比如HTTP通信數據中的人臉圖像檢測，基於GitHub進行C＆C通信的模塊化木馬，瀏覽器的中間人攻擊，利用COM組件自動化技術竊取數據，通過進程監視和代碼插入進行提權，通過向虛擬機內存快照插入shellcode實現木馬駐留和權限提升等。學習這些實例，讀者不僅能掌握各種Python庫的應用和編程技術，還能拓寬視野，培養和鍛煉自己的黑客思維。閱讀本書時，幾乎感受不到一般技術圖書常有的枯燥和乏味。與第1版相比，本次再版的工程在於對示例代碼的全方位升級。兩位作者不僅將示例代碼從Python 2升級到Python 3，還對編碼風格進行了改善。此外，他們還用了一些從Python 3.6版本引入的新語法，並增補了一些新的知識點，比如上下文管理器的用法、BPF語法，等等。本書適合有一定Python編程基礎的安全愛好者、計算機從業人員閱讀。對於正在學習計算機安全專業，立志從事計算機安全行業，成為滲透測試人員的人來說，本書更是不可多得的參考書。

本書詳細地介紹了Python語言的一些高級功能以及常見數據類型的高級用法，非常適合有一定基礎的讀者深入學習Python編程。本書的主要內容包括常見內置類型(數值、字符串和集合等)的高級用法和潛在的陷阱，用於文本處理的格式化方法和正則表達式，用於數值計算和大規模數據處理的math包和numpy包等。此外，文件存儲、隨機數生成和圖表繪製也是本書的重要內容。本書還開發了一個“RPN腳本解釋器”項目，該項目貫穿本書的各個章節，通過對該項目的學習，你也可以開發出自己的“語言”。

本書是國家精品課程“大學計算機”系列課程“程序設計”的主教材。本書以快速掌握程序設計思想為主線，採用“核心語法為先導，經典案例為依托，實踐應用為目的”的內容組織方式，以大量程序案例為抓手，突出程序設計與應用實踐的關聯性，促進計算思維能力培養，提升大學生綜合素質和創新能力。本書內容基於Python 3.8版本，共9章，從基礎技能、實踐應用兩個層面展開。基礎技能部分包含6章：Python語言概述、Python語言基礎、程序基本控制結構、函數的使用、文件讀寫與管理、Python面向物件程序設計。實踐應用部分包含3章：數據分析與可視化處理、Pillow圖像處理與Turtle繪圖、網頁信息獲取。本書體系完整、結構嚴謹、注重應用、強調實踐，可作為高等學校程序設計課程的教材，也可作為全國計算機等級考試二級Python語言的培訓或自學教材。為方便教學，本書配有電子課件及習題答案，並提供本書所有案例源代碼，任課教師可登錄華信教育資源網免費注冊下載。

本書作為一本Python程序設計語言教材，以具體應用為導向，以豐富的案例為依託，主要闡述Python語言的基礎知識，讓讀者對Python語言的全貌有基本理解，並能夠高效地應用。與此同時，書中的案例融入思政理念，對課程思政進行了探索。本書共9章，開發環境基於Windows 10操作系統、Python 3.9版本和PyCharm開發工具。第1章至第8章主要側重基礎知識，第9章主要側重應用實踐，講解了可視化詞雲項目、新聞網頁爬蟲項目、商品統計圖和二維碼自動生成項目以及人臉識別項目。本書是集教材、練習冊、上機指導和微課視頻於一體的新形態一體化教材，讀者可通過掃描二維碼進行學習。本書配有電子課件、源代碼，讀者可登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）以教師身份註冊後免費下載或聯繫編輯（010-88379194，QQ：303431623）諮詢。本書還配有“示範教學包”，教師可在超星學習通上實現“一鍵建課”。本書可以作為各類職業院校計算機及相關專業的教材，也可作為廣大程序設計開發者、愛好者的自學參考書。

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數學邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數學建模到算法設計等多學科知識，能夠對學生的多學科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設計的具體解決方案，對學生的計算思維、創造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設計算法模型和實現算法，對學生掌握和運用編程的能力做出評價。本書將生活中的一些案例和程序算法相結合，深入淺出地為學生講解不同進制之間的轉換、函數的作用域、字符串和列表的基本概念、排序算法等內容，引導學生對 Python 語言進行思考和實踐，幫助學生從編程意識、編程思維、編程學習與創新等層面進行學習，掌握 Python 編程語言。本書內容豐富、層次清晰、圖文並茂，適合作為青少年人工智能編程水平測試 5 級（Python）的輔導材料，也可作為校內、校外編程與人工智能興趣班的參考書（適合兩學期教學）。

《Python資料分析技術手冊：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。 本書是一本側重資料分析基礎+實踐的Python資料分析圖書，為了保證讀者可以學以致用，在內容編排方面循序漸進地進行了3個層次的講解：基礎知識鋪墊、案例進階實戰和綜合項目強化應用。 本書提供大量的資源，包含235個實例、9個方向的應用案例和一個大型資料分析項目，力求為讀者打造一本基礎+應用+實踐一體化精彩的Python資料分析圖書。 本書不僅適合Python初學者、資料分析人員、從事與資料分析相關工作的人員、對資料分析感興趣的人員學習，而且適合從事其他崗位想掌握一定的資料分析技能的職場人員學習。

本書從初學者的角度出發，提供了Python從入門到數據分析可視化再到Web開發所需要的知識和技能,適用對象為基礎入門者和技能爬升者。 本書按照技能的熟練程度分為篇。篇初窺門徑（第1～3章）主要包含的Python基礎語法知識。第二篇略有小成（第4～6章），讀者從這裡開始開始學習Python數據處理，並體驗如何調用Python第三方庫實現Web數據交互可視化分析。第三篇登堂入室（第6和7章），讀者自此開始接觸Django，並學習如何使用Django開發一個靜態網站。第四篇融會貫通（第8章），借由此章讀者可以將前面學習的內容融會貫通，並能根據自己的理解實現一些簡單的功能，並據此完成投票網站的開發。第五篇爐火純青（第9章），本章是對前面幾章內容的昇華，需要讀者充分掌握前兩個案例才能理解本章的內容。學會了本章，讀者將完成一個精美的、功能完善的數據分析可視化網站，並可以應用於日常生活和工作。第六篇返璞歸真（第10章），本章將講解如何將開發好的應用程序部署在服務器上實現實際應用，讀者將初步接觸服務器部署的一些基礎知識，並感受到學無止境。 本書適合Python愛好者，需要學習編程輔助提高工作效率的在職者，以及具備一定編程基礎，想要開發作品的自學者閱讀。

本教材是參編教師在教學過程中，對教與學過程的總結與提升的結果。編寫小組已形成較為成熟的教學講義，在國家級大數據應用技術大賽和省級大數據應用技術大賽中，已使用此Python程序設計講義對參賽學生進行了輔導，多位同學在大數據比賽中獲得可喜的獎項。本教材的編寫既是對Python語言程序設計教學成果的推廣，又是對數據科學與大數據技術專業建設成果的展示。宿州學院數據科學與大數據技術專業是安徽省第一個數據科學與大數據技術專業，在特色專業建設過程中，Python語言程序設計作為專業基礎課，我們已在課程建設、教材建設等方面做了大量的工作，並取得了一定的成績。

《Python機器學習入門：機器學習算法的理論與實踐》全面細緻地講解了機器學習的基礎知識及其應用，具體內容包括機器學習中必要的環境搭建和Python的基礎知識、有監督學習和無監督學習的理論及其實際應用案例、有監督學習和無監督學習的機器學習模式，並以理論結合公式的方式講解了Python代碼的編寫方法，以及數據的採集、處理和實際操作中機器學習的模式。本書適合人工智能、機器學習方向的學生和技術人員學習、使用，也適合廣大人工智能愛好者閱讀。

●在介紹Python的一些強大特性時，人們常常編造一些示例，以孤立的示例解釋各種特性。通過設計並構建真實的應用程序，從設計原型一直演示到開發出符合生產質量要求的應用程序，整個過程不只讓你了解各種特性如何工作，還會讓你看到它們如何作為更大的系統設計過程的組成部分集成起來。另外，本書還會提供一些有用的注意項，並推薦一些庫，這些內容是Python大會問答環節的主要關注點。本書還會討論現代Python開發的最佳實踐和技術，幫助你編寫清晰的、易於維護的代碼。 ●本書針對的是已經能夠使用Python編寫簡單程序但想要理解什麼時候適合使用高級特性的開發人員，讓他們能夠自如地使用這些高級特性。想要提升自身Python編程水平以及已經具有豐富的經驗但希望了解新版本Python特性的開發人員，都特別適合閱讀本書。 【本書內容】 本書精心挑選了主題，旨在介紹Python編程的各個不同方面。Python社區作為一個整體沒有充分理解或者利用這些方面，而且在指導新人時，不會把它們理所當然地教給新人。這並不是說這些特性一定很複雜，或者很難理解（當然有些特性確實如此），我相信，所有程序員都應該熟悉這些特性，即使他們並不會用到這些特性。 ●第1章將介紹使用Python編寫簡單程序的不同方式，還會介紹Jupyter記事本以及Python調試器的用法。雖然這兩者都是相對來說為人熟知的工具，但很多人只熟悉其中的一個工具，而不是兩者都能夠熟練使用。本章還會介紹編寫命令行接口的不同方式，以及一些有用的第三方庫，它們支持簡潔的命令行工具開發。 ●第2章將介紹幫助識別代碼中的錯誤的工具，例如自動測試和linting工具。無論是編寫大型代碼庫、很少需要編輯的代碼庫，還是要吸收第三方貢獻的代碼庫，這些工具都能夠讓你更容易地寫出讓自己有信心的代碼。這裡介紹的工具都是我推薦的工具，但是，本章的關注點是理解它們的優缺點。你可能已經使用過其中的一個或多個工具，並且對於是否適合使用它們有自己的觀點。本章將幫助你理解權衡點，從而做出明智的決定。 ●第3章將介紹Python中的代碼打包和依賴項分發。對於編寫可分發給其他人的應用程序，以及設計能夠可靠工作的部署系統來說，這些都是重要的功能。我們將使用這些功能，把獨立的腳本轉換為可安裝的應用程序。 ●第4章將介紹插

《商品期貨量化交易實戰（以Python為工具）》一書首先講解量化交易基礎和Python編程入門；再講解量化交易API；然後講解CTA的趨勢跟蹤策略和回歸策略，並且配合量化交易策略實戰案例，重點講解如何在發明者量化交易平臺上進行策略開發和回測，讓讀者不但可以系統地學習量化交易和Python編程的相關知識，而且可以對CTA策略開發有更深入的理解；接著講解量化交易回測與實盤；最後對管理風險、投資組合、交易技巧與交易理念進行系統的講解。

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。該書基於Python 3.8全面、系統地介紹OpenCV 4.5的使用，並配套示例源代碼、開發環境與答疑服務。 《OpenCV 4.5計算機視覺開發實戰：基於Python（人工智能技術叢書）》共分15章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運動跟蹤、人臉檢測等案例。 《OpenCV 4.5計算機視覺開發實戰：基於Python（人工智能技術叢書）》既適合計算機視覺與圖像處理、人工智能算法的開發人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的師生教學參考。

本書以信息安全基礎知識點為理論依據，採用Python初學者易於理解的敘述方法，較為全面地介紹了基於Python的安全編程思路和實現技術。全書共分為9章：第1章緒論，探討了Python與安全編程的關係，以及安全編程的基本思路；第2章介紹Python語言基礎知識，為後續章節提供編程語言基礎；第3章圍繞古典、現代密碼體制介紹了密碼學編程方法；第4章介紹了區塊鏈編程技術，設計了最簡單的區塊鏈系統；第5章從空間域和變換域兩個方面介紹了數字水印編程技術；第6章介紹了身份認證編程，設計實現了口令、人臉、說話人識別模塊；第7章介紹了計算機主機的安全保護編程，列舉了主機安全運維管理、惡意軟件分析和漏洞模糊測試編程實例；第8章介紹了計算機網絡的安全保護編程，給出了網絡嗅探、掃描、防火牆、入侵檢測的實現方案；第9章介紹了內容安全保護的編程方法。本書密切結合信息安全專業理論知識，同時兼顧了Python編程實踐技術，知識點明晰，難易適中，可供計算機技術、網絡工程、信息安全及相關專業技術人員學習參考。

自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之一。本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定瞭解和興趣的讀者閱讀參考。

本書主要以Python+OpenCV為主，系統地介紹了Python在數字圖像處理的各種應用算法和案例，對數字圖像處理的各種算法進行講解和案例分析，以方面讀者後期繼續進行人工智能、機器學習、深度學習等方面的學習和研究，不再需要更換編程語言和編程環境。本書主要以介紹圖像處理技術和應用實例為主，每個處理技術後面跟著至少一個應用實例，全書共給出189個應用實例程序，每個實例均已通過作者的調試，能夠運行正常，讀者可直接引用。

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。

內容簡介這是一本金融數據挖掘與分析領域的實戰性著作，它能指導零Python編程基礎和零數據挖掘與分析基礎的讀者快速掌握金融數據挖掘與分析的工具、技術和方法。讀完本書，你將會有如下3個方面的收穫：(1)Python編程基礎和數據預處理首先詳細講解了Python的核心語法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter Notebook等Python數據處理工具的使用；然後詳細介紹了數據預處理的流程和技巧。通過深入淺出的語言和豐富的樣例展示，幫助初學者快速上手 Python，為之後的數據分析實戰夯實基礎。(2)數據挖掘與分析的經典方法詳細講解了經典的數據挖掘方法，包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測、關聯分析、時間序列分析等。(3)主要金融應用場景的數據挖掘方法針對網絡輿情的採集和熱點分析、輿情分析中的情感分析、股價趨勢預測、個人信用評分、企業信用評分、用戶畫像、目標客戶精准分析、銷售數據分析等金融行業的常見應用場景，給出了數據挖掘和分析的方法。本書注重實戰，配有大量精心設計的案例，同時還有配套的視頻講解、代碼和數據資源，可操作性強。

《Python 自然語言處理入門》是一本使用 Python 解釋在人工智能領域備受關注的自然語言分析方法的入門書，內容涵蓋“檢索技術”“實體提取”“關係提取”“語素分析”和“評估 / 情感 / 概念分析”等自然語言處理中的常用知識，同時對傳統技術和引入了 AI 新技術的特點作了對比。全書以一線 AI工程師的實際項目經驗為後盾，對自然語言處理的要點進行了歸納總結，並介紹了使用 Python 程序、API、商業服務（IBM Watson）和 OSS（MeCab / Elasticsearch / Word2Vec）等進行自然語言處理的實用方法，在後一章中，還介紹了 BERT 的相關內容，特別適合想學習自然語言處理的理工科學生和人工智能工程師進行參考和學習。

《Python深度學習（第2版）》系統地講解了機器學習、深度學習、強化學習理論知識，揭秘了各種神經網絡架構如卷積神經網絡、循環神經網絡、長短期記憶網絡和膠囊網絡背後的原理和實際應用；講解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架來進行訓練，以及如何解決計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域的問題；還講解了生成模型方法以及如何使用變分自編碼器和生成式對抗網絡來生成圖像；最後深入研究強化學習的新發展領域，並介紹了一些先進熱門遊戲Go、Atari和Dota背後的算法。學習完本書，讀者可以精通深度學習理論及其在現實世界中的應用。 《Python深度學習（第2版）》一書面向數據科學從業者、機器學習工程師以及對深度學習感興趣的讀者，也適合作為高校計算機專業的教材使用。

為了適應信息技術的發展，切實滿足社會各個領域對計算機應用人才不斷增長的需求，本書設計了“Python程序設計”通識課程教學方案，力求融入計算思維的思想，將多年教學實踐所形成的解決實際問題的思維模式和方法滲透到整個教學過程。與傳統的程序設計類教材不同，本書在介紹程序設計的基本技能外，還著重介紹分析問題和解決問題的方法與思路，通過構建典型案例，為學生在未來利用Python程序設計語言解決各自專業中遇到的實際問題打下良好的基礎。

本書展示如何在你新買的樹莓派上通過編程實現一個網絡機器人、氣象站，或是媒體服務器等功能。通過一些簡單的實例和有趣的項目，你能學到如何在樹莓派上通過Python進行編程。你將會學到如何創建一系列好玩且實用的項目，從可以搜索並下載文件的網絡機器人，到一個可以將你的寵物逼瘋的小玩具。甚至，你還會學到將樹莓派與Arduino或是Gertboard相結合的方法。新版本已經完全更新了新板的特性。你將學習如何在樹莓派上使用Python編程，並提供實際的示例和有趣的項目。

Python具備函數式編程的許多核心特徵，因此可以借鑒其他函數式語言的設計模式和編程技術，編寫出簡潔優雅的代碼。本書首先介紹函數式編程的一般概念及特點，然後講解迭代器、生成器表達式、內置函數、常用高階函數、遞歸與歸約、實用模塊和裝飾器的用法，以及避開Python嚴格求值順序的變通方法、Web服務設計方法和一些優化技巧。

Processing是以數字藝術為背景的程序設計語言，語法簡潔易學，使用它可以很方便地創作震撼的視覺表現及互動媒體作品。本書重點引導讀者學習Processing的入門基礎知識，同時介紹Processing如何與Arduino進行通信，以及如何通過與Kinect和Leap Motion等體感系統互動創作作品。本書包含兩個部分：部分為圖形生成篇，通過大量的編程示例，帶領讀者從入門的圖形生成方法開始，從基本的語法再到程序繪圖，直到創作出各種令人驚艷的圖案，或者定制自己的UI界面；第二部分為交互設計篇，重點講解鼠標、鍵盤的互動及串口通信，通過實例展示Processing和Arduino的互動，以及如何與Kinect和Leap Motion進行互動編程，幫助讀者創作更多的體感互動效果。為便教利學，書中附贈教學課件及全部程序代碼源文件，讀者可掃描前言中的二維碼獲取。本書既可作為新媒體、藝術設計等相關專業學生的學習用書，也可供設計師、程序員和藝術工作者等閱讀參考。

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。

《Python App網絡編程項目實戰（微課視頻版）/清華開發者書庫·Python》共9章，設計了9個與網絡編程相關的App。第1、2章為全局性、通用性基礎知識。第3-9章完成了7個具有較高實用價值的App，依次是網絡爬蟲App、DenseNetApp、智能WebApp、智能AndroidApp、智能桌面App、人臉考勤App和機器人聊天App。《Python App網絡編程項目實戰（微課視頻版）/清華開發者書庫·Python》具備高階性、創新性與挑戰性，可作為網絡工程、軟件工程、計算機科學與技術、人工智能等專業的本科生教材，也可作為畢業設計指導教材、創新創業訓練指導教材、實訓實習指導教材，適合研究生和工程技術人員學習參考。《Python App網絡編程項目實戰（微課視頻版）/清華開發者書庫·Python》特色：編程智網，逐夢強音：把網絡編程放到人工智能應用場景中講授，順應智能時代與網絡時代強強聯合、強強融合的發展大勢。案例迭代，一以貫之：案例迭代性強，關聯性強，適合聯合起來強化學習；同時案例兼具獨立性，滿足個性化學習需要。導學問學，有的放矢：配有同步微課視頻，完美呈現教學細節，有利於學生課前自學，使教師教學更具創造性，把更多精力用於導學、問學，形成課堂上“四兩撥千斤”的教學效果。拓展格局，學以致用：從Web應用、智能應用、Android應用、桌面應用、多媒體應用五個應用維度解析網絡編程，使學生通過多方位、多角度的對比學習，培養知識體系的大局觀。

本書通過講述樹莓派（Raspberry Pi 4 Model B）上的Python實現，使讀者在熟悉Python語言和許多傳感器使用的同時，掌握如何使用樹莓派的GPIO與外圍硬件進行數據交互、讀取硬件的工作狀態、控制硬件工作等，實現樹莓派與外界硬件設備的交互，通過軟硬件的結合，掌握人工智能項目開發的基本方法，實現智能車輛、機械手掌、視覺機器人等多個基於樹莓派的智能實踐項目。本書可作為高等學校計算機類、信息類、電子類等專業人工智能相關課程的教材，也可供希望學習Python、OpenCV的讀者或其他從事人工智能項目開發的工程技術人員學習參考。

本書是一本綜合講述算法和數據結構的入門書，以圖解的方式全面介紹了當下比較實用的算法。全書分為4篇，共13章，包括算法入門、算法的描述、Python編程基礎、排序算法、四大經典算法、其他算法、鏈表算法、樹形結構算法、圖形結構算法、查找算法、哈希表、使用算法解決常見數學問題、算法常見經典問題等。本書從用戶學習與應用的角度出發，所有算法都結合具體生活實例進行講解，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，並且運用大量的示意圖和實例應用，力求打造零壓力的學習氛圍，使讀者輕鬆掌握各種主流算法，快速提高開發技能，拓寬職場道路。 本書給出了大量的算法實例，所有實例都提供源碼，本書的服務網站提供了模塊庫、案例庫、題庫、素材庫、答疑服務。力求為讀者提供一本“基礎入門+應用開發+實戰”一體化的Python算法圖書。 本書內容詳盡，實例豐富，非常適合作為算法初學者的入門用書，也適合作為Python開發人員的案頭隨查手冊；另外，對於從C++、C#、Java等編程語言轉入的Python開發人員也有很大的參考價值。