Python

《Python計算機視覺實戰（清華開發者書庫.Python)》以Python為平臺，以“概述+案例”的方式系統地對計算機視覺進行實戰分析。本書先介紹計算機視覺編程基礎知識，接著介紹在各個領域利用Python解決計算機視覺問題，最後通過兩個經典案例綜合分析計算機視覺應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，各章節都是通過概述與案例相結合的方式，讓讀者在掌握概念的同時舉一反三，掌握程序設計的方法，利用程序設計解決實際問題。 《Python計算機視覺實戰（清華開發者書庫.Python)》適合計算機視覺初學者以及想深入研究Python計算機視覺的開發者閱讀參考。

《Python 3程序設計基礎》對Python 3進行了全面的闡述，內容分為基礎和應用兩部分。其中，基礎部分包括Python編程概述、基本數據類型、組合數據類型、輸入輸出文件、順序與選擇結構、循環結構、函數與模塊、面向對象程序設計基礎。應用部分包括圖形用戶界面、科學計算、網絡爬蟲、數據庫應用、Web開發、電子遊戲開發和異常處理與測試。附錄給出了全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試大綱

本書結合作者多年教學和豐富的工程項目經驗，根據初學者的特點和不同專業對大數據分析工作的要求，以具備利用Python進行數據分析的能力為目標編寫而成。本書的內容包括數據分析的基礎知識、常用的Python數據分析工具庫、Python數據分析可視化的方法和流程等，並且給出大量實用的案例說明如何利用Python完成數據分析工作。

《Python編程基礎與應用》共分為三部分。第壹部分是Python語言基礎，介紹Python的基礎編程、數據結構、結構化編程、函數以及模塊和包等內容；第二部分是Python編程進階，包括面向對象編程、數據分析與可視化以及數據持久化等內容；第三部分是使用PyQt進行界面開發。《Python編程基礎與應用》既可以作為高等院校計算機軟件相關專業的教材，也可以作為計算機專業人員、經濟/金融領域人員的自學或參考用書。

本书侧重于Python程序开发过程中重点和难点的理解，结合具有典型性的程序案例，帮助读者掌握Python语言。全书由Python编程基础、Python高级编程、Python应用技术和Python实战演练4个部分组。

《掌控Python.物聯網實踐》依托於物聯網框架的三個層次：終端層、網絡層、應用層，從物聯網的基礎內容開始，先大致介紹了不同的網絡方案、通信協議、數據處理模塊、云平臺，然後基於掌控板、MQTT協議、OneNET平臺、樂為物聯平臺展示，詳細介紹了如何完成一個物聯網整體項目。《掌控Python.物聯網實踐》內容完全是開源的。

本書較為全面地介紹了Python編程相關的知識。全書共14章，包括Python開發環境搭建與入門、語法基礎、運算符與表達式、控制流、函數、模塊、數據結構、常見算法實例、面向對象程序設計、異常處理、文件操作、標準庫與其他應用、遠程操控計算機項目、騰訊動漫爬蟲項目等內容。

本書主要講解用Excel與Python結合進行辦公操作，以輕松對話的形式引出章節的重點、難點和疑點，主要內容包括Python的特征、Python的安裝、Python與編程基礎、操作Excel工作表、匯總數據、格式設置與打印、繪制圖表、PDF的轉換與加工等。本書寫作風格詼諧幽默、趣味十足，打破讀者對編程類圖書的刻板印象。同時，本書附贈配套程序代碼和語音視頻，讓讀者運行無壓力，幫助讀者更高效地學習。

本書會精選部分精煉的Python語法進行講解，以最簡單直白的語言將Python用於商業數據分析的要義講明白。本書重點將圍繞商業數據分析這一核心問題介紹三部分內容：一、以目前進行商業數據分析最主要的編程語言Python為主，介紹Python編程語法；二、介紹進行商業數據分析的主要算法和模型，包括統計方法、數據挖掘方法、機器學習方法以及深度學習方法；三、以商業管理中常見的應用問題為例，介紹4-5個商業數據分析案例，包括市場營銷方面的消費者細分、在線社區中虛假評論的識別、房地產經濟分析、金融投資領域中的行業研究報告分析等。

本书是《Ｐｙｔｈｏｎ 程序设计》的配套实践教材，同时也可以与其他 Ｐｙｔｈｏｎ 程序设计教材配 使用。 全书共分为两部分。 第一部分为实验指导，结合主教材设计了 １９ 个实验，每个实验 都和主教材的教学内容契合。 实验内容既包含与 Ｐｙｔｈｏｎ 语法规则相关的内容，也包含许多实 际问题的程序设计，从而增强读者的学习兴趣，提高读者分析问题和解决问题的能力。 读者 在学习过程中可以根据实际情况从每个实验中选择部分内容作为上机练习。 第二部分为配 套练习题，包含 ８ 个部分的习题内容，基本覆盖了主教材的主要章节和知识点，可以帮助读者 很好地巩固主教材各章知识要点。

主要講解量化投資的思想和策略，並借助Python語言進行實戰。由三部分組成：首先，對Python編程語言的介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python語言處理資料的方法，靈活運用Python語言解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎與量化投資的類型等方面；最後，將以上兩部分內容結合起來，講述如何在Python語言中構建量化投資策略。

本書共7章, 涵蓋了Python語言的開發環境及工具的使用、程序基礎、數據類型與基本操作、程序控制流程、函數與模塊、面向對象編程以及Python語言在數據分析方面的案例應用, 包含網絡爬蟲的編寫、Python圖形的繪製等內容。

從解決工作實際問題出發，提煉總結工作中Python 常用的數據處理、數據挖掘實戰方法與技巧。本書通俗易懂地介紹數據挖掘過程中可能用到的回歸模型、分類模型、聚類、關聯、時間序列分析等技術。在不影響學習理解的前提下，盡可能地避免使用晦澀難懂的Python 編程、統計術語或模型公式。 本書定位是帶領Python 數據分析初學者入門，並能解決學習、工作中大部分的問題或需求。入門後如還需要進一步進階學習，可

《Python科學計算及實踐》介紹如何用Python開發科學計算的應用程序，書中除了介紹數值計算外，還介紹了怎樣利用Python解決數值中的實際應用，帶領讀者領略利用Python解決實際問題的簡單、快捷等特性。《Python科學計算及實踐》共11章，具體內容主要有Python數值基礎、模型評估與概率統計、貝葉斯分類器、頻率與快速傅裡葉變換、線性回歸、多分類器系統、Scipy科學計算庫、統計分析、數值分析、數據可視化、數據處理等。《Python科學計算及實踐》可作為利用Python進行科學計算的廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考書，也可作為高等院校相關專業的教材。

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

本書依據《青少年編程能力等級》(T/CERACU/AFCEC/SIA/CNYPA 100.2―2019)標準進行編寫，是NCT全國青少年編程能力等級測試備考、命題的重要依據，對NCT考試中Python編程二級測試命題範圍及考察內容作出了清晰的講解與分析。本書緒論部分對NCT全國青少年編程能力等級測試的考試背景、報考說明等進行了介紹。全書共十個專題，基於Python語言，對《青少年編程能力等級》標準

內 容 簡 介 本書從程序設計基本概念出發，由淺入深、循序漸進地講述Python語言程序設計的基本概念和基本方法。本書內容包括Python語言概述與開發環境搭建、Python語言基礎、流程控制結構、字符串與正則表達式、典型數據結構、函數與模塊、面向對象程序設計、文件操作、GUI程序設計、圖形繪製及數據庫操作。 本書堅持以就業為導向、以能力為本位的原則，突出實用性、適用性和先進性，結構合理、論述準確

眾所周知，Python這門編程語言的應用場景十分廣泛，人工智能、數據分析、爬蟲、Web開發、遊戲製作等領域都能看到Python的身影，隨著近幾年Python的大熱，和上述Python應用場景相關的書籍、視頻、網站等教學資源隨處可見，而市面上Python的基礎入門教程更是多如牛毛。遺憾的是，在如此豐富的Python教學資源中，為網絡工程師量身打造的計算機網絡運維方面的教學書籍卻相當匱乏。本書內容基於

《Python 深度學習》以深度學習框架為基礎，介紹機器學習的基礎知識與常用方法，全面細緻地提供了機器學習操作的原理及其在深度學習框架下的實踐步驟。全書共16章，分別介紹了深度學習基礎知識、深度學習框架及其對比、機器學習基礎知識、深度學習框架(以PyTorch為例)基礎、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經網絡與計算機視覺、神經網絡與自然語言處理以及8個實戰案例。本書將理論與實踐緊密結合，相