Python

本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、字符串處理、列表與元組、字典與集合、函數、文件操作、面向對象程序設計、異常處理、圖形處理、圖形用戶界面設計和綜合程序設計等。

Python作為實現計算機視覺編程的第一大語言，簡單方便，是一種效率極高的語言。本書共分10章，首先，介紹了Python的編程基礎及其在計算機視覺中，關於傳統圖像處理方面的編程應用；其次，介紹了深度卷積神經網絡的理論基礎及PyTorch深度學習框架；最後，介紹了Python在圖像分類、目標檢測和語義分割中的典型應用，以及輕量化網絡與遷移學習的相關知識。在每一章的結尾都附有必要的習題，供教學或自學練習使用，以便讀者加深對本書所述內容的理解。本書深度適中，內容力求精煉，可作為高等學校電子信息工程、通信與信息工程、計算機科學與技術等專業本科生與研究生的教學參考書，也可供從事計算機視覺、人工智能等相關領域的科研人員和工程技術人員參考。

本書從爬蟲項目開發環境搭建開始，詳細講解從數據采集到內容可視化的全過程。本書從7個網站爬蟲項目出發，根據項目需求選取不同的數據采集和處理技術，並有針對性地講解幾種Python網絡爬蟲。本書共8章，前3章是入門篇，第4、5、6章是進階篇，第7、8章是高級篇。涵蓋的內容有Scrapy爬蟲、Requests爬蟲、Selenium模擬瀏覽器、XPath語言、CSS選擇器、CSV存儲、MySQL存儲、JSON讀取、Parsel解析、Flask框架、ECharts可視化等。本書參考企業項目開發的工作流程，圖文並茂地講解每個操作步驟，並提供運行結果讓讀者檢驗自己的代碼，中間也穿插介紹相關知識點和疑難問題。本書適用于高職高專院校大數據技術專業開展項目化教學和畢業設計指導，也可作為網絡爬蟲愛好者的啟蒙資料。

《Python程序設計：從入門到數據分析》旨在幫助讀者從零開始系統學習Python語言，並逐步掌握從基礎編程到數據分析的相關技能。教材內容涵蓋了Python的基本語法、高級特性、面向對象編程、異常處理與調試，以及標準庫的使用等多個方面。本書先介紹Python的起源、特性及開發環境搭建，講解基礎語法與切片、迭代等高級特性，闡述面向對象編程、異常處理和標準庫用法；後半部分聚焦數據科學，通過主流工具庫, 詳解數據分析、爬蟲、數值計算、可視化及機器學習的實現。通過本書的學習，讀者可以全面掌握Python語言的核心概念和編程技巧, 為進一步深入學習Python在Web開發、數據分析、人工智能等領域的應用打下堅實基礎。本書有在線習題可供讀者學習自測。本書可作為高等院校計算機、大數據、人工智能、物聯網及相關專業的Python課程教材，既適配零基礎學生的入門學習，也能滿足有編程基礎的學生深化Python應用能力的需求。

本書基於靈活易用的Python編程語言，詳細介紹如何使用Python解決數學問題，旨在幫助讀者利用Python程序和相關工具應對現實世界中的數學挑戰。本書不僅涵蓋Python包、繪圖工具和代碼等基礎知識，還將深入探討微積分、概率與統計、幾何等傳統數學理論及其應用。此外，書中還涉及當前機器學習和人工智能領域的熱門主題，如樹和網絡、回歸和預測等。每章圍繞一個主題的多個方面或同一主題的多種典型方法詳細展開，分別從“準備工作”“實現方法”“原理解析”“更多內容”等方面進行細緻介紹，循序漸進地引導讀者掌握每項技術，而且每章最後還會推薦高質量的學習資源。這種結構不僅適合初學者逐步學習，也會為有經驗的程序員和數據科學家提供實用的方法論。

本書聚焦數據化運營實戰，旨在幫助運營人員、產品經理及數據分析師掌握利用Python 解決實際業務問題的能力。全書摒棄枯燥的理論說教，強調技術與業務的深度融合，通過系統化的知識架構，帶領讀者從零開始構建數據驅動決策的核心技能體系。本書內容層層遞進，涵蓋從Python 編程基礎、自動化辦公到高級數據決策算法的完整路徑。核心部分精選電信、銀行、電商三大領域的真實案例，深入剖析客戶流失預警、精准營銷、信用評分及“人貨場”運營策略，手把手教讀者如何將Python 技術轉化為可落地的商業決策方案。無論是編程零基礎的運營新手，還是尋求技術進階的數據分析師，都能從本書中獲益。通過閱讀本書，讀者不僅能掌握numpy、pandas 等工具的使用，還能培養敏銳的數據洞察力，助力企業在激烈的市場競爭中實現精細化運營與業務增長。

本書第1～3章重點介紹Python編程知識；第4、5章介紹NumPy和Pandas，包括數據科學基礎知識、數據分析基礎知識；第6～8章按照數據分析的過程，分別介紹Pandas數據清洗與函數應用、Pandas數據集處理、數據可視化；第9章介紹Python財務數據分析進階，包括文本數據處理、時間序列數據分析、基於機器學習的財務應用等內容。本書配套豐富的教學資源，包括PPT、教案、數據文件、以及習題參考答案和代碼等，用書教師可登錄人郵教育社區（www.ryjiaoyu.com）免費下載。本書可作為高等院校會計學、財務管理等相關專業的數據分析或大數據財務相關課程的教材，也可作為財務領域工作人員學習數據分析基礎知識的參考用書。

本書是一本面向機器學習實務的專業指南，通過系統化的工程學視角幫助讀者將機器學習理論轉化為實際應用。全書共九章。內容從基礎知識到模型標準化、部署模式、擴展規模及深度學習應用，層層深入，逐步構建機器學習工程的完整知識體系。書中特別強調如何在Python中高效編碼與設計，如何在大規模數據集上開發，以及當下熱門的大型語言模型(LLM)構建與運營方法。本書不僅傳播技術，更傳遞了工程學的嚴謹與實踐精神，旨在培養能夠解決複雜技術問題並引領數據科學發展的專業人才。無論是初學者，還是行業從業者，本書對讀者來說都是一次深入機器學習工程的寶貴探索。

瞭解圖像處理算法以及如何使用Python應用這些算法； 探索使用OpenCV進行圖像處理； 使用scikit-leam、NumPy和其他程序庫； 把機器學習和深度學習算法運用到圖像處理中； 把圖像處理技術應用到五個實時項目中。

簡單上手 MicroPython 與 ESP8266 開發板， 物聯網專案開發的核心能力Get！ 「Arduino 宣布開發板實作語言的下一步就是 MicroPython，你還有不學會它的理由嗎？」 📌 什麼是 MicroPython？ MicroPython 是由 Damien George 開發的精簡版 Python 3 語言，其強大優點在於：只需要撰寫簡易的程式即可實作簡單的 IoT 專案。MicroPython 目前也已支援 ESP8266、ESP32 等多種開發板。 📌 為何本書使用 Witty Cloud 機智雲開發板？ 本書使用 ESP8266 的 Witty Cloud 機智雲開發板，兼具了平價與實用性特色，並且本身就是 IoT 裝置，不需要麵包板，不用硬體接線，可以減少除錯方面的難度，讓你輕鬆學習軟硬體整合的 MicroPython 程式設計。 📌 本書將帶你實作以下專案 雲端資料儲存 × WiFi上網 × 手機遠端監控 × 物聯網雲端平台 × LINE訊息通知，以及更多動手做專案！ 本書特色 全書以「圖解+實作+原理」架構，讓你第一次使用物聯網裝置就上手！本書內容專注於程式設計與 Web 整合應用，並且大幅降低 IoT 裝置的硬體複雜度。書中使用的 Witty Cloud 機智雲開發板，不只讓初學者能快速入門 MicroPython 語言，更可以輕鬆進入軟硬整合，實作 Web 服務整合應用的 MicroPython 物聯網專案。 本書第二版使用最新版本 Thonny Python IDE、MicroPython 韌體和模組，並且提供 Thonny 外掛程式安裝教學與 ESP8266 工具箱可攜式套件，讓你馬上就能學習 IoT 物聯網專案開發。 內容簡介 ➤ 使用初學者專屬的 Thonny 整合開發環境：讓你輕鬆入門 MicroPython 語言。 ➤ 提供獨家 ESP8266Toolkit 工具箱：支援 Blockly for MicroPython 積木程式，可以讓你使用積木來拼出你的 MicroPython 程式。 ➤ 輕鬆駕馭物聯網平台：提供 ThingSpeak、Adafruit.IO 物聯網平台操作教學，讓你打造專屬的視覺化儀表板，進行即時遠端監控。 ➤ 使用ESP8266的機智雲開發板：不需要麵包板、硬體接線，減少除錯方面的難度

Discover the Most Comprehensible Beginner's Guide to Coding for Children, Packed with Fun Coding Activities and Games All Kids Will LoveDear friend, Do you have a little smartypants running around your home? Would you like to ensure the brightest possible future for your child? If so, then this book is a perfect choice for both of you.This bundle is an excellent choice for all children who are interested in the world of computers, programming, and coding. It is specially made for kids aged from 8 to 12 that have no prior knowledge of coding.Here is what this bundle can teach your child: Game-based learning - there's no better way for kids to learn than through playing and fun activities that will capture your child's attention.40+ fun coding activities and games - this bundle is packed with more than 40 fun activities that will introduce coding to your child and help them grasp the basic skills from a very young age.Easy-to-follow guidance - Straightforward directions and tips keep you

國內外最具代表性案例兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練！從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱

內容介紹: 【世界發生劇變！銷售 AI 化勢在必行！】AI 議題已經講了好多年，然而絕大多數的企業仍然沿用老路子做生意，亂槍打鳥式的銷售方式也沒甚麼進步。然而時代不同了，既然有 AI 這個好工具為何不用？因為不懂不會所以不知該如何開始？眼睜睜看著 Google、Facebook 靠著 AI 化的銷售技術大賺特賺！其實，AI 不是大企業才能作，中小企業也可以，但不是全面做，而是挑選適合的做。最容易做到且很快就能換成實績的就是行銷、業務的銷售工作，只要利用自身累積的銷售與客戶等資料就行，讓 AI 自動找出其中隱藏的銷售密碼，並直接運用在工作中驗證，這就是本書的主軸：銷售 AI 化，讓機器學習來幫忙。【AI 不是打高空，要落實在工作中】許多工程師學了 AI 技術，卻不知道如何讓技術落地！其實開發以銷售為目的的 AI 並不需要高深的技術，只要用機器學習就能辦到。書中範例使用的都是真實企業產生的工作資料，例如要預測潛在客戶時，可讓 AI 從客戶職業、年齡與過去的銷售實績等資料自動學習，找出資料間的關係建出模型並做出預測，我們就可以對商品或客戶擬定策略去執行計畫。也可以依據過去幾年的每日銷量，考慮節假日的影響，利用 Facebook 提供的時間序列套件去預測未來一段時間的銷量等等。重要的商用實作範例包括：●銷售成交預測●銷量或來客數預測●季節週期性變化預測●推薦商品提案●根據客群制定銷售策略本書由世界 500 大企業 Accenture (埃森哲) 公司的 AI 集團資深總監親自執筆，規劃出開發 AI 專案的標準流程，從選擇適合引入工作中的 AI 開始，一路到訓練資料的取得、資料加工、選擇演算法及建立 AI 模型之後的評估與調整等 9 大步驟。即使沒有開發過 AI 專案經驗的人也不用擔心，只要跟著動手做，就能看到成果。書中的案例會實作監督式學習與非監督式學習中「分類」、「迴歸」、「時間序列」、「關聯分析」、「分群」、「降維」等各種演算法，讓讀者依照問題的類型選擇適用的處理模式。而且每個專案都不馬虎，從頭做到尾一遍一遍演練 SOP，將流程深深印入腦海，熟悉每個步驟之後才能順利應用到自己的專案。【邁向資料科學家之路】書中提供的所有 Python 程式都是可以運用在實務工作上的原型，每個人都可以利用這些原型建出自己想要的機器學習模型。了解如何從實務觀點建立 AI，藉由本

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 內容簡介 人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序 ☛ 資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。 ☛ 網

Python 程式設計懶人包, 初學資料科學應用的最佳教材!■ 清楚明瞭的語法教學，沒有基礎也能快速上手■ 豐富多元的實例演練，將 Python 融入日常生活、數學、資料運算、科學計算、財務金融、統計分析等領域的應用■ 一次學會NumPy、matplotlib、SciPy、pandas四大熱門套件，掌握科學運算、資料分析和統計繪圖的基礎能力 本書特色 : 隨著大數據和人工智慧興起，大

Python與機器學習這一話題是如此的寬廣，僅靠一本書自然不可能涵蓋到方方面面，甚至即使出一個系列也難能做到這點。單就機器學習而言，其領域就包括但不限於如下：有監督學習（Supervised Learning），無監督學習（Unsupervised Learning）和半監督學習（Semi-Supervised Learning）。而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題（Classificatio