本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。

在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数百万行的数据文件并不罕见。Python是数据分析师和数据科学家的语言。通过本书，即使完全不了解Python，Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化，显著地提高办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势，轻松搞定Excel任务。你将学习如何用pandas替代 Excel函数，以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。 本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。

Python是当下热门、流行的编程语言之一，不仅有着非常广泛的应用，而且由于其学习门槛较低，易编易学，也非常适合广大中小学生和青少年学习。本书以 青少年学Python编程 为线索，通过浅显易懂的语言及生动形象的典型案例进行讲解，内容安排由浅入深，层层递进。 全书共15章，从零开始，系统地讲解青少年学习 Python 编程的相关知识。每章都精心安排了编程示例，让读者从理解知识轻松过渡到应用知识，达到学以致用的目的。通过对本书内容的学习，旨在帮助广大青少年锻炼逻辑思维，培养分析问题、解决问题的能力。 本书非常适合中小学生学习阅读，尤其适合 10 岁以上的孩子或者他们的父母和老师辅导孩子学习编程使用。本书也可作为广大少儿编程培训机构、少儿编程兴趣班的教材参考用书。

量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法，它是以计算机强大的运算能力为基础，运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到良好的交易策略，是计算机科学在金融领域的具体应用。Python语言凭借其简洁、高效的特性，以及其在大数据分析方面的强大性能，在量化交易领域得到了良好的应用。 本书以 A 股市场为交易标的物，引导读者从理解量化交易开始，逐步掌握行情数据的获取和管理、技术指标的可视化，并在熟练编程的基础上，构建出个性化的交易策略体系。 本书适合对股票的量化交易感兴趣的读者阅读，通过阅读本书，读者不仅能够了解 Python 数据分析和数据可视化的核心技能，更能够将 Python 作为常用工具，为股票技术指标分析和量化交易提供助力。

《Python 量化交易实战》基于 Python 3.7 版本，围绕 Python 即时量化系统的开发实践展开，重 点展示了不同的开发过程及多种场景下的应用。 全书共分为 3 篇：第 1 篇是量化交易基础篇，主要讲解了 Python 量化交易技术、Python 量化 交易环境的搭建和米筐量化回测技术；第 2 篇是爬虫基础与实践篇，主要讲解了爬虫技术的基础应 用、爬取股票个股资金流及板块资金流、基于动态网页爬取股票人气排名、使用多线程爬取股票人 气排名、使用 Appium 爬取游资与机构股票、抓包并获取 API；第 3 篇是个人实践篇，主要讲解了 爬取资源整合及可视化实战、策略主体框架研发实战、即时指标编写实战、布林带开口策略及低分 型策略实战。 本书内容精练，案例丰富，实践性极强，便于快速学习和上手实践，适合具有一定 Python 基础 且对量化交易感兴趣的人员使用，也适合数据科学

《Python青少年趣味编程（微课视频版）》是一本学习Python编程的入门图书，本书以传授Python程序设计知识为目的， 以青少年喜爱的奇幻的探险故事为脉络，将Python的知识体系贯穿其中， 在故事情节中探索编程的奇妙乐趣， 通过编程的实现来破解魔法，达到解决难关的终极目的。本书内容涵盖了Python的常用变量、函数、语句、模块、类和面向对象编程等，*后通过制作2个大型应用案例，如何使用turtle海龟组件绘制时钟动画图案，如何使用Pygame制作精美完整的贪吃蛇游戏 ，来实现Python编程的综合实践应用。 《Python青少年趣味编程（微课视频版）》配备了71集视频讲解，通过观看视频和学习本书， 能快速上手，快速入门。本书提供QQ交流群，便于读者学习与交流。 《Python青少年趣味编程（微课视频版）》知识体系完善，趣味性强，讲解浅显易懂，案例思路清晰，是青

本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。

《Python树莓派开发从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python树莓派进行软件和硬件项目开发需要掌握的技术。全书共分为4篇15章，包括树莓派基础、树莓派使用Python、Linux命令、常用操作、常用服务、GPIO基础、简单硬件、高级硬件、控制电机、OpenCV应用、传感器、扩展板、Arduino使用，以及4个小型软件项目实战和智能小车硬件项目实战。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会树莓派开发的精髓，快速提高开发技能。本书列举了大量的小型实例、综合实例和部分项目案例；所附资源包中有实例源程序及项目源码等；本书的服务网站提供了模块库、案例库、题库、素材库、答疑服务等。

本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。 虽然这是一本入门书籍，但本书的 野心 并不止于 初级水平 的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。 本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。

《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》介绍了Python信号处理工具箱的体系架构及其函数和实例。本书共8章，主要包括信号处理概况，Python编程基础，信号生成和预处理，测量和特征提取，变换、相关性和建模，数字和模拟滤波器，频谱分析，借助大语言模型实现信号处理等内容。为了便于读者学习使用和参考，书中提供了较完整的原理方法介绍和计算推导实例。 《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》内容全面，实用性强，适用范围广，既可作为高等院校通信与信息系统、电子科学与技术、电子信息工程等相关专业本科生和研究生的课程教材，也可作为通信、雷达信号处理、生物医学信号处理等相关领域的工程技术人员的参考资料。

本书是蓝桥杯大赛软件类入门教程，详细讲解了蓝桥杯大赛软件类入门阶段的核心知识点，也是大赛必考和常考的知识点，包括数据结构、基本算法、搜索、数学、动态规划、图论等。 本书用大量的大赛真题作为例题，帮助读者巩固知识点的应用； 代码简洁精要，可作为比赛模板； 文字简洁明快，实现了较好的易读性。 本书适合正在学编程语言或刚学过编程语言，算法和数据结构零基础的算法竞赛初学者，帮助读者学习的知识点、建立计算思维、提高建模能力和编码能力； 本书也可用于其他算法竞赛（全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）、国际大学生程序设计竞赛（ICPC）、中国大学生程序设计竞赛（CCPC）、中国高校计算机大赛 团体程序设计天梯赛等）的入门学习。

《轻松学Python编程》详细介绍Python编程中的核心知识和技术，并列举了大量的编程示例。全书共12章，内容主要包括编写和运行Python代码的方法、Python代码的组成结构、Python编程的核心概念、数字的输入方法和运算方式、输入和处理字符串、转义字符、创建与处理列表和元组、打包和解包元组、创建与处理字典和集合、使用if语句检测条件、使用match语句检测多个值、使用for语句迭代数据、使用while语句重复执行代码、创建与使用函数和匿名函数、定义不同类型的参数、处理不同作用域中的变量、创建与使用类和子类、创建和导入模块、处理不同类型的文件、使用Tkinter工具开发GUI程序、处理Python程序错误等。《轻松学Python编程》还包含Python常用术语、Python常用函数和Python常用语句3个附录。 《轻松学Python编程》附赠示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件

本书是国内首先使用 Python tkinter 设计 GUI 的中文书籍之一。本书主要讲解如何在窗口内使 用 Python 的内部模块 tkinter 设计图形用户接口 (GUI) 程序，让用户可以利用图形接口与计算机沟通。 tkinter 模块是一个跨平台的窗口应用程序，使用它设计的程序可以在 Windows 、macOS 、Linux 系 统上执行。 2019 年《Python GUI 设计 tkinter 菜鸟编程》一经出版便受到广大读者的喜爱。为了使其内容 更丰富，本书在其基础上增加了一些重要的项目实例，全书超过 312 个程序实例，一步一步讲解 tkinter 控件 (Widget) 的基础知识，同时也将应用范围扩充至小算盘、分形 (Fractal) 设计、文书编 辑、走马灯、模拟海龟绘图、球类竞赛、风扇设计、单个或多个反弹球设计、钟摆、直方图动态排 序、动画与游戏设计、MP3 音乐播放器。Python 是一门可以灵活使用的程序语言，本书的特色是 对 tkinter 最基础

《Python 青少年趣味编程 100 例（微课视频版）》基于 Python 3 详细讲解了 100 多个趣味实例的开发过 程。这些实例由浅入深地介绍了 Python 语言各个语法的使用方式，并展现了程序设计的基本思维和方法。 《Python 青少年趣味编程 100 例（微课视频版）》共 18 章，全书通过实例应用的方式详细介绍了 Python 的基础知识，基本数据类型，Python 中的运算处理，选择语句和循环语句的使用方法，字符串、列表、元组 和字典的使用方法，内置函数和自定义函数的应用，类与对象的使用方法，文件的使用方法，时间与日期数 据的处理方式，在程序开发中实现随机性的方法，数学计算和统计的常见应用，图形图像的应用，以及游戏 开发中的相关技术。 《Python 青少年趣味编程 100 例（微课视频版）》内容通俗易懂，具备较高的趣味性和交互性。书中实 例适合中小学生学习，以领

Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。《Python机器学习与应用案例》理论与实践相结合，基于Python 3.12.0版本介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过本书的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。 《Python机器学习与应用案例》可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。

本书深入讲解Python OpenCV的核心技术,并通过大量的代码和项目实战,充分展示了如何将这些技术在不同领域中实现。本书的主要内容如下: 第1章介绍Python和OpenCV的基础知识,包括Python和OpenCV的起源、优势、版本、安装及应用场景等; 第2章介绍图像基础知识,包括图像的读取、显示、保存以及像素处理等; 第3~9章介绍图像处理的高级技术,包括使用NumPy进行图像操作、绘制图形的方法、直方图的应用、图像滤波技术、图像形态学操作,以及使用OpenCV进行图形检测和模板匹配; 第10章介绍图像分析与修复,包括使用OpenCV进行图像分析及图像修复技术; 第11~13章介绍特征检测、视频处理和人脸识别,包括使用OpenCV检测和匹配图像中的特征点、使用OpenCV 进行视频处理,以及人脸识别技术; 第14章介绍ChatGPT 和OpenAI API,包括使用ChatGPT 辅助编写代码,以及利用OpenAI API将ChatGPT 的功能嵌入自己的应

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。

《Python计算机视觉与应用案例》以Python为平台，以 概述 案例 的方式系统地对计算机视觉进行实战分析。本书先介绍计算机视觉编程基础知识，接着介绍在各个领域利用Python解决计算机视觉问题，最后通过两个经典案例综合分析计算机视觉应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识，各章节都通过概述与案例相结合的方式，让读者在掌握概念的同时举一反三，掌握程序设计的方法，利用程序设计解决实际问题。 《Python计算机视觉与应用案例》适合想深入研究Python计算机视觉的开发者阅读参考,也可作为高等院校相关专业的教材。

《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》详细介绍Python数据可视化编程涉及的几个常用库的使用方法，并列举了大量的数据可视化编程示例。全书共8章，内容主要包括在Python中安装和导入软件包、编写代码和打印数据、函数式编程和面向对象编程、使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据点添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们进行数据可视化项目实战等内容。另外，《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》附赠示例源代码、重点内容的多媒体

本书首先介绍深度学习，并与其他机器学习模型进行比较，并阐述与TensorFlow互补的用于创建深度学习模型的技术，如Panda、Scikit-Learn和Numpy。随后介绍有监督的深度学习模型，并使用单层的多个感知器构建浅层神经网络，使用Tensorflow 2.0和Keras API创建真实的应用程序。随后是数据增强和批处理规范化方法，并使用MNIST数据集训练CNN。最后是使用自动编码器的理论应用和无监督学习，以及使用tf-agent模型的强化学习。本书主要面向深度学习和机器学习API领域的数据科学家和程序员。

Python简单易学，是一种非常适合零基础编程人员学习算法与编程的高级程序设计语言。 本书是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程一至四级的指定用书，基于Python自带的集成开发工具IDLE 3.5.2版本，对应每级考试要求讲解知识要点。 对于广大青少年学习者，本书能够指导他们了解并掌握Python语言编程技巧，培养他们用Python语言编程解决生活中实际问题的能力。

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述 经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python人工智能分析与实战相关知识。全书共8章，主要内容包括人工智能绪论、Python编程与进阶、Python数学与运算、机器学习大战、神经网络大战、深度学习大战、强化学习大战、人工智能大战等内容。通过本书的学习，可使读者领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现人工智能的普遍性与专业性。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

量子计算机具有天然的并行性，相比经典计算机能显著提高算法效率，是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展，通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易，量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域，它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度，以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。 本书首先介绍量子计算的基础知识，然后将理论和实践相结合，介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强化学习的算法理论，并提供部分算法的示例和代码，以帮助读者进一步理解量子机器学习算法。 本书可作为量子机器学习的入门书籍，供爱好者了解和学习量子机器学习算法；也可作为 量子机器学习 课程的教科书或参考书，

《Python OpenCV从入门到精通》以在Python开发环境下运用OpenCV处理图像为主线，全面介绍OpenCV提供的处理图像的方法。全书共分为16章，包括Python与OpenCV、搭建开发环境、图像处理的基本操作、像素的操作、色彩空间与通道、绘制图形和文字、图像的几何变换、图像的阈值处理、图像的运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别以及MR智能视频打卡系统。本书图文丰富，直观呈现处理后的图像与原图之间的差异；在讲解OpenCV提供的方法时，列举了其中的必选参数和可选参数，读者能更快地掌握方法的语法格式；后一章以MR智能视频打卡系统为例，指导读者系统地运用OpenCV解决工作中的实际问题。本书专注于图像处理本身，尽可能忽略图像处理算法的具体实现细节，降低阅读和学习的难度，有助于读者更好更快地达到入门的目的。

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplotlib模块进阶、Seaborn图表、Plotly图表、Bokeh图表、Pyecharts图表等内容，以及4个项目实战综合案例。书中所有知识结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会Python数据分析程序开发的精髓，从而快速提升数据分析开发技能。