Python

本書從零基礎讀者的角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，循序漸進地讓讀者在實踐中學習Python OpenCV編程知識，並提升自己的實際開發能力。 全書共分為4篇16章，內容包括搭建開發環境、圖像處理基礎、NumPy模塊、繪製圖形和文字、閾值、圖像運算、腐蝕與膨脹、圖像的幾何變換、濾波器、模板匹配、圖像輪廓、圖形檢測、視頻處理、人臉跟蹤與識別、MR機讀答題卡、MR智能視頻打卡系統等。書中知識點講解細致，側重介紹每個知識點的使用場景，涉及的代碼給出了詳細的注釋，可以使讀者輕鬆領會OpenCV程序開發的精髓，快速提高開發技能。同時，本書配套了大量教學視頻，掃碼即可觀看，還提供所有程序源文件，方便讀者實踐。 本書適合Python OpenCV、人工智能、機器視覺初學者自學使用，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。

本書採用項目式學習法，通過簡單、有趣、實用性強的小案例，讓讀者能夠輕鬆體驗和學習深奧的人工智能技術。同時，每個項目通過無代碼的人工智能學習網站、拖拽式的積木編程、少量代碼的Python編程等多種方式實現，讀者可根據自身水平選擇合適方式進行學習體驗。 本書共分7章，序章總述人工智能， ～6章分別從圖像處理、文本處理、機器翻譯、語音識別、機器學習和自動駕駛等幾個領域向讀者普及人工智能知識。 在學習本書前，讀者應初步掌握Python語言的基礎語法、第三方庫安裝等基礎知識。 本書經過精心策劃，概念清晰，既可作為青少年人工智能學習用書，也可作為人工智能愛好者的自學讀物。

本書將以python軟件為工具，以統計理論與方法為重點，結合實際應用案例，深入淺出地介紹了數據挖掘基礎算法的背景、原理及實現。全書共9章，第1章為緒論，內容包括數據挖掘的基本概念、數據挖掘與統計學的關係、數據挖掘的實現流程、數據挖掘的方法、數據挖掘的典型應用、數據挖掘的工具及軟件；第2-7章介紹數據挖掘中的經典多元統計方法，包括回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析與典型相關分析、因子分析與對應分析、多維尺度分析；第8-9章介紹數據挖掘的基本算法：關聯分析、異常分析；在每章的後一節，將結合典型案例數據，詳細介紹利用python實現過程，力求幫助讀者完成理論與實踐的完美結合。

本書介紹基於Python語言的網絡數據采集技術的相關知識，並為採集網絡中的各種數據類型提供全面指導。第1章重點介紹Scrapy框架及配置方法；第2～6章重點介紹網絡數據采集的基本原理，包括如何利用Python從網絡服務器請求信息，如何對服務器的響應進行基本處理，以及如何通過自動化的手段與網站進行交互；第7、8章介紹登錄表單與驗證碼的數據采集和自動化處理，以及並行多線程網絡數據的採集方法。本書還提供了多個實驗，以幫助讀者鞏固所學內容。 本書適合作為普通高等院校計算機程序設計、大數據課程的教材，也可作為從事Web數據采集的軟件開發人員和研究人員的參考書。

本教材介紹了城鄉規劃常用的定量分析技術方法及其應用。內容分為基礎篇、提高篇和應用篇，由淺入深，從操作技術基礎到編程開發應用，涵蓋ArcGIS、遙感、SPSS、Matlab和Python等多種工具在城市規劃中的應用。具體包括GIS空間分析、ENVI遙感圖像處理、數理回歸統計、Python空間建模和人工智能技術應用等，並附有操作數據與程序代碼。除傳統規劃空間數據分析外，本教材還介紹了公交刷卡數據、街景數據和房價數據的爬取方法與分析應用。以案例串講形式貫穿全書，充分面向讀者，採用邏輯歸納、技術路線闡釋，使得技術方法易懂且適用。本教材可作為城鄉規劃、交通規劃等相關領域和專業的本科生、研究生教材，也適用於城鄉規劃設計的一線工作人員。

TensorFlow Lite移動端深度學習循序漸進地講解了在移動設備中使用TensorFlow Lite開發機器學習和深度學習程序的核心知識，並通過具體實例演練了各知識點的使用方法和流程。全書共9章，分別講解了人工智能開發基礎、編寫第一個TensorFlow Lite程序、創建模型、轉換模型、推斷、優化處理、微控制器、物體檢測識別系統和姿勢預測器。全書簡潔而不失技術深度，內容豐富全面，以簡明的文字介紹了複雜的案例。同時書中配有二維碼視頻，結合視頻講解可加深對相關內容的理解，是學習TensorFlow Lite開發的實用教程。TensorFlow Lite移動端深度學習適用於已經瞭解Python語言基礎語法和TensorFlow基礎，希望進一步提高自己Python開發水平的讀者閱讀，還可以作為大中專院校和相關培訓學校的專業教程。

本書系統地闡述機器學習的數學基礎知識，但並非大學數學教材的翻版，而是以機器學習算法為依據，選取數學知識，並從應用的角度闡述各種數學定義、定理等，側重於講清楚它們的應用和實現方法。所以，書中將使用開發者喜歡的編程語言（Python）來實現各種數學計算，並闡述數學知識在機器學習算法中的應用體現。

The ultimate box set for fans of Jerry Pallotta and Rob Bolster's bestselling Who Would Win series!Which dangerous animals would win in a fight? Find out in this amazing box set, which includes 10 books in the bestselling Who Would Win? series, including: Alligator vs. Python; Green Ants vs. Army Ants; Hyena vs. Honey Badger;Triceratops vs. Spinosaurus;Rhino vs. Hippo; Lobster vs. Crab; Rattlesnake vs. Secretary Bird; Jaguar vs. Skunk; Falcon vs. Hawk; and Wolverine vs. Tasmanian Devil.Kids will learn all about each animal's anatomy, behavior, and more alongside photos, charts, illustrations, and amazing facts. This collection features a range of mammals, birds, sea creatures, reptiles, and dinosaurs to satisfy all kinds of animal fans, and is the perfect gift!

本書對想學習數據分析的人來說是一本非常實用的參考書，書中有多個真實的數據分析案例，幾乎是以手把手的方式教你一步一步地完成從數據分析的準備到分析結果報告的整個流程。無論是數據分析工作的從業者，還是有志于未來從事數據分析工作的在校大學生，都能從本書中獲取一些新知識、新思想。同時，本書也是一本學習和提高R及Python編程的參考書。很多人有這樣的感觸，單純地學習編程語言是很枯燥的過程，但利用本書學習R和Python語言可以很好地解決這個問題，生動實用的數據集以及非常有意思的分析結果會極大地激發讀者學習的興趣。本書案例包括汽車數據分析、稅收數據分析、就業數據分析、股市數據分析、社交網絡分析、大規模電影推薦、Twitter數據分析、新西蘭海外遊客預測分析以及德國信用數據分析等。

￭中學生資訊課程參考用書。￭一般讀者網頁設計自學書。使用最熱門的Python程式語言，搭配Django框架設計出網站範例專案，讓學習者逐步熟悉網站開發技術。提供更多不同的案例讓學習者加強網站開發技巧的熟悉度。

本書旨在成為讀者進入數據科學領域的指南。全書共20章，涵蓋了數據科學及其應用的各個方面，引入經典數據集將理論與實踐相結合，採用Jupyter等工具，以Python語言由淺入深地介紹了數據科學及相關學科的基本概念、數據預處理、機器學習及時間序列等內容，並提供了不同的案例研究，以達到學以致用的效果。通過閱讀本書，讀者將獲得成為一名數據科學家所需的基本知識和技能。本書適合有Python或其他編程語言基礎，並對數據科學感興趣的人員閱讀。

《TensorFlow與Keras——Python深度學習應用實戰》是一本使用Python+TensorFlow+Keras實現深度學習的入門圖書，全書秉持“先圖解、再實現，而後實戰應用”的精神，帶你實際訓練自己的深度學習模型。其中第1篇詳細介紹了人工智能、機器學習、深度學習基礎，TensorFlow和Keras開發環境的搭建；第2篇介紹了多層感知器在回歸問題和分類問題中的應用；第3篇介紹了卷積神經網絡CNN在計算機視覺中的應用；第4篇介紹了循環神經網絡RNN在自然語言處理中的應用；第5篇介紹了深度學習模型的構建。全書內容豐富，並通過大量的圖形和案例進行講解，可以讓讀者快速看懂學會，特別適合大中專院校人工智能相關專業學生、機器學習/深度學習初學者作為參考書學習。

Python 因其擁有強大的第三方軟件庫，廣泛應用在人工智能開發、科學計算和數據分析中。而 pandas 就是一款基於 NumPy 的解決 Python 數據分析任務的軟件庫。在機器學習和數據科學中，因為很少有數據可以直接使用，所以對數據進行預處理就成為必不可少的工作。《Pandas 數據預處理詳解》就利用數據處理必需的 pandas 庫，從 pandas 基本操作、數據結構，到 pandas 將執行的各種任務，如匯總統計信息、檢查缺失值 / 異常值 / 重復數據以及合並和分組數據等，通過簡單易懂的示例，對預處理的基礎知識和各種預處理方法進行了透徹講解。學完本書，讀者將能夠順利執行各種機器學習和數據分析任務。特別適合作為機器學習工程師、數據科學及科研工作者初學數據預處理的參考書，也適合作為案頭手冊，隨時翻閱查看。

無

內容介紹這是一本系統講解數據如何在營銷與運營的全流程中發揮驅動作用和輔助決策價值的著作。是知名數據分析專家宋天龍的厚積薄發之作，得到了行業裡多位專家的一致好評和推薦。在內容組織形式上，本書有宏觀和微觀兩條主線：宏觀上，內容圍繞流量數據化運營的全流程展開，涵蓋渠道策略與計劃管理、媒體投放與執行管理、渠道投放效果評估與分析、流量運營監控與效果複盤等各個環節。目標是指導企業如何通過數據實現低成本、大批量、高質量的流量引入，這是流量運營的核心目標，也是本書要解決的核心問題。微觀上，內容根據流量數據化運營的業務操作過程來組織，以業務場景為切入點，依次按照業務問題、數據支持方案、實用工具實操的思路展開，通過案例介紹具體的實施過程，用數據解決具體業務問題。這本書的重點不是數據分析的原理和方法，也不是數據分析工具的使用，更不是營銷等具體業務工作如何開展，相關的知識全部融合到具體的應用場景中，重點是如何讓數據在營銷與運營的全流程中發揮價值，真正實現業務與數據的互相促進與補充。本書不要求讀者有數據分析基礎，也不要求有Python基礎。80%的數據處理工作通過Excel完成，餘下的20%通過Python完成，即便沒有Python基礎，也能順利完成全書的實操。所有實操案例均提供源數據和完整代碼。

《計算機科學概論》是計算機科學概論課程的經典教材，全書對計算機科學做了百科全書式的精彩闡述，充分展現了計算機科學的歷史背景、發展歷程和新的技術趨勢。《計算機科學概論》首先介紹的是信息編碼及計算機體系結構的基本原理，進而講述操作系統和組網及因特網，接著探討算法、程序設計語言及軟件工程，然後討論數據抽象和數據庫方面的問題，講述圖形學的一些主要應用以及人工智能，以計算理論的介紹結束全書。《計算機科學概論》在內容編排上由具體到抽象逐步推進，很適合教學安排，每一個主題自然而然地引導出下一個主題。此外，書中還包含大量的圖、表和示例，有助於讀者對知識的瞭解與把握。 第 12版主要是將Python程序設計語言方面的介紹納入了重點章節，除了增加與Python相關的內容，幾乎每一章都能看到對前一版對應章節的修訂、更新以及修正。

《輕鬆學 MySQL資料庫從入門到實戰（案例·視頻·彩色版）》是基於編著者三十餘年“資料庫應用技 術”教學實踐和教材編寫經驗編寫的，結合資料庫技術和MySQL資料庫的發展趨勢，從初學者容易上 手、快速學會的角度，採用Python+MySQL開發環境，用通俗易懂的語言，深入淺出、循序漸進地講解 MySQL資料庫系統的特點及應用開發技術，實現手把手教你從零基礎入門到快速學會開發MySQL資料 庫系統應用項目。 《輕鬆學MySQL資料庫從入門到實戰（案例·視頻·彩色版）》由“資料庫基礎知識”“資料庫操作技 術”“資料庫應用技能”“基於Python的資料庫應用系統開發”四篇組成，以一個分散式資料庫的應用實例 為主線，講述了資料庫應用系統開發的必備知識。全書共18章，內容包括： MySQL資料庫基礎知識，數 據庫設計和建模，資料庫操作，以及索引、表、視圖的創建及應用，SQL資料定義及操縱，SELECT查詢， 存儲過程、觸發器的創建及應用，資料庫備份與恢復，使用者管理與許可權管理，Python程序設計基礎，Python 數 據庫應用開發，Web資料庫應用開發和資料庫應用系統開發綜合項目實戰——英才智能數字圖書館。 《輕鬆學MySQL資料庫從入門到實戰（案例·視頻·彩色版）》內容翔實、重點突出，結構清晰，語言 通俗易懂，基礎知識與動手實驗相結合，配有152個知識點微視頻（掃碼直接觀看），提供豐富的教學資 源，包括PPT課件、程式源碼、課後習題及參考答案、在線交流服務QQ群和不定期網絡直播等，既適合 零基礎從事MySQL資料庫管理和應用的入門者和愛好者、有一定資料庫管理和應用開發基礎的初、中級 工程師閱讀，也適合作為高等學校、高職高專、職業技術學院、獨立學院或培訓機構的計算機及相關專 業MySQL資料庫課程教材以及畢業設計實踐課程的參考用書。

本書深入淺出地介紹了深度學習的基本原理和實現過程，帶領讀者用Python的NumPy庫從底層而不是借助現有的深度學習庫，從0開始構建屬於自己的深度學習庫。本書在介紹基本的Python編程、微積分、概率、統計知識的基礎上，按照深度學習的發展脈絡介紹了回歸模型、神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等深度學習的核心知識，在深入淺出地剖析原理的同時，給出了詳細的代碼實現過程。本書既適合沒有任

產品特色： 1.操作性：可透過操作實現理論的結果。 2.解釋性：可透過實驗對人工智慧理論有進一步的了解與認識。 3.趣味性：實驗均具有實際應用背景，可提高讀者對應用的興趣。 4.書中採用Python 程式設計語言，以及開源工具（ TensorFlow、PyTorch等）、演算法（決策樹、關聯學習等），用於講解專家系統工具Prolog、搜索空間等相關知識，更提供實驗所需的大量資料庫。 5.書中實驗可

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本書以任務為載體，以實施過程為主線，將知識點穿插到任務實施過程中，知識體系的構建循序漸進、由易到難、由淺入深，符合普遍認知規律。本書以Hadoop大數據平臺為重點，主要內容包括預備知識、準備Hadoop環境、搭建Hadoop大數據平臺、使用Java語言編寫MapReduce程序、使用Python語言編寫MapReduce程序、Hadoop系統的常見故障及應對和Hadoop系統運維。

全書主要分為三部分內容。首先概述了人工智能的基礎知識，包括基本概念、發展簡史、應用現狀；然後闡述了人工智能的核心知識，包括計算機視覺、機器學習、生物特徵識別等關鍵技術和機器人、計算機圖形學、多媒體技術等相關技術；最後介紹了Python相關知識，帶領讀者實現人工智能應用的快速入門，體現了理論教學和實踐實訓的有機統一。