Python

本書採用簡潔強大的Python語言，介紹了網路資料獲取，並為採集新式網路中的各種資料類型提供了全面的指導。第一部分重點介紹網路資料獲取的基本原理：如何用Python從網路服務器請求資訊，如何對伺服器的回應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。第二部分介紹如何用網路爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網路。

本書是針對零基礎讀者編寫的一本入門書，以案例驅動的方式講解知識點，包含了Python的入門介紹、流程控制、序列、函數、對象、異常和文件等主要內容，最後給出一個大的項目案例，詳細介紹了相關知識，給出了實現步驟和對應的代碼。 本書既可作為計算機、軟件工程、大數據等相關專業大學本科生、研究生的教材，也可作為各種Python語言編程實踐班的培訓教材，亦可供廣大程序開發人員參考。

The world of machine learning is changing all the time. It is so amazing the idea that we are able to take a computer and let it learn as it goes. Without having to write out all of the codes that we need for every situation out there or every input that the user may pick, we are able to write out codes in machine learning, even with Python, in order to let the computer or device learn and make decisions on its own.This guidebook is going to take a closer look at how Python machine learning is able to work, as well as how you can use some of the tools and techniques that come with this process for your own needs. When you are interested in learning more about what machine learning is all about, as well as how you can use a part of the coding from Python inside of this process, then this guidebook is the tool for you Some of the topics that we will explore when we go through this guidebook will include: Understanding some of the basics of machine learning;Some of the different parts tha

本書從初學者的角度出發，以通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細地介紹了使用Python進行程序開發所需掌握的知識和技術。全書內容分為三個部分，共13章。

本書以類似課堂學習的方式，通過預習、體驗、理解三個步驟講解Python的基礎知識。在“預習”環節概述該節內容，在“體驗”環節實際帶領大家創建Python程序並運行，在“理解”環節結合插圖詳細講解該節的重點知識和代碼內容。從運行環境的搭建開始，本書循序漸進地介紹了命令和文件的執行方法、變量與運算、數據結構、條件測試、循環、基本庫等基礎知識，以及用戶自定義函數、類等實踐性的內容。各章末尾設置有練習題，可以幫助讀者檢驗學習效果。

本書為普通高等院校應用型人才培養系列教材之一，系統地講解了Python編程語言的基礎知識與應用，涵蓋基本語法、數據結構、面向對象編程、模塊與庫的使用。書中設置了豐富的練習題，以增強讀者的動手能力。本書強調理論與實踐的結合，通過真實案例與項目驅動的方式，提升學習的趣味性與實用性。每個知識點不僅單獨成章，還通過整體架構的設計，使各部分內容有機聯通，便於讀者逐步深入理解與掌握Python編程的核心概念。通過清晰的內容結構與實踐導向的編寫方式，本書能夠降低學習門檻，使讀者能夠順利入門Python編程，為後續更深入的學習奠定堅實基礎。本書適合作為高等學校計算機類、自動化類、電子信息類專業的教材，也可供對編程感興趣的專業人員閱讀參考。

本書以Python作為實現工具，介紹程序設計的基礎知識與基本技術。全書主要內容有程序設計概述、程序的數據描述、順序結構程序設計、選擇結構程序設計、循環結構程序設計等。

本書系統性地總結了Python 在數據分析中的應用方法，圍繞數據分析所需的編程技能進行了詳細的講解與實踐指導。本書從基本編程出發，逐步深入到面向對象編程、使用模塊、數組操作、數據處理以及可視化數據等關鍵領域，幵通過豐富的示例展示了如何將Python 的核心工具高效地應用於複雜的數據分析場景。本書注重實踐與理論結合，幫助讀者建立對數據分析任務的系統性理解。本書面向具有一定Python 基礎的讀者，包括數據分析、機器學習及相關領域的研究人員、工程師以及高等院校的高年級本科生和研究生。此外，本書也適合希望通過掌握數據分析工具提升項目實踐能力的讀者閱讀。無論是希望夯實編程基礎的讀者，還是希望在數據分析領域深入探索的技術人員，都可以通過本書獲得清晰的思路和實用的工具支持。

本書分為12章，內容包括：Python概述、數據結構、運算符與表達式、流程控制結構、函數與模塊、面向對象程序設計、圖形用戶界面、圖形繪製、文件操作、網絡爬蟲、數據分析與可視化基礎、程序錯誤與異常處理。

本書分為前後兩部分，第一部分以Python基礎知識為主，案例貫穿始終，主要包括：基礎知識、面向對象、多線程、數據庫編程、圖形界面設計和文件操作；第二部分以小遊戲和項目開發案例為主線，在遊戲和項目設計與開發中學習知識點的應用，做、學、練於一體。

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。

本書是為普通高校非計算機專業學生編寫的基礎性教材。全書共分十一章，系統介紹了Python程序設計語言及其程序設計的方法與技術。本書結構合理、概念清晰、循序漸進、取材得當。為便於教學，提供了高質量的配套PPT講稿，習題解析，上機實驗題、實驗難點指導和參考答案，及重點難點內容的教學資源。

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。

資料分析是一個快速發展的領域，而Python已經演變成資料科學的主要語言，廣泛應用於資料分析、視覺化和機器學習等領域。本書從資料分析的基礎內容入手，比如matplotlib、NumPy和Pandas庫，介紹如何通過選擇色彩圖和調色板來創建視覺化，之後深入統計資料分析，將幫助你掌握Spark和HDFS，為網路挖掘創建可遷移腳本。本書還詳細闡述如何評價股票，檢測市場有效性，使用指標和聚類等，並且還將使

本書首先從簡單的思路著手，詳細介紹了理解神經網絡如何工作所必須的基礎知識。第一部分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，第2部分是實踐，介紹了學習Python編程的流行和輕鬆的方法，從而逐漸使用該語言構建神經網絡，以能夠識別人類手寫的字母，特別是讓其像專家所開發的網絡那樣地工作。第3部分是擴展，介紹如何將神經網絡的性能提升到工業應用的層級，甚至讓其在Raspberry Pi上工作。

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。

本書以計算機編程零基礎為起點，循序漸進引導學生掌握Python編程以解決本專業的實際問題。全書共12章、48節，語言風格簡明、通俗，內容可讀性強，編排緊湊且環環相扣，精心篩選並高度凝練案例，方便讀者快速掌握編程核心技能，輕鬆上手並學以致用。本書採用“4節教學+1節練習”的設計結構，每章對應2小時課堂，歷經多輪教學實踐打磨，方便高校教師靈活安排課程教學。 本書適合作為高等學校程序設計基礎課程教材，尤其適合人文社科專業學生學習參考，也可作為計算機編程零基礎的學習者自學使用，或作為中學生學習計算機編程的入門教材。

本書以Python3語言環境為基礎，全面闡述黑客編程技術。從本質原理出發，融合實踐項目，深入闡釋Python開發滲透工具的相關內容。全書共10章。第1章詳盡講述實現掃描主機和端口狀態的相關內容；第2章著重介紹離線破解哈希值和PDF文件密碼，以及在線破解FTP、SSH服務登錄憑證；第3章闡述中間人測試技術，包括ARP欺騙、DNS欺騙、嗅探數據等技術的原理與實現；第4章講解實現反向連接後門的原理與實現，包括系統管理、文件管理、鍵盤記錄等功能；第5章講述勒索軟件的原理和實現；第6章講解竊取數據的方法，包括瀏覽器、粘貼板等中的數據；第7章和第8章詳細介紹僵屍網絡和蠕蟲的原理與實現方法；第9章主要說明SQL注入漏洞的原理與利用；第10章重點講述棧溢出漏洞原理，以及挖掘並利用該漏洞的方法。本書示例代碼豐富，實際性與系統性兼備，對每個案例都進行了詳細闡述，助力讀者透徹地理解書中的重點與難點。本書不僅適合初學者入門，工作多年的滲透測試工程師也可參考，還可作為高等院校和培訓機構相關專業的教學參考書。

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