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。

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面向用Python进行控制系统设计的人，边学边用Python进行编程实践。重点阐述以状态空间模型为对象的现代控制系统的设计。全书分七章，包括： Pythhon环境的构建、数据和流控制、反馈控制、状态空间模型、闭环系统的控制设计、开环系统的控制设计、PID控制相位进延迟补偿，以及稳健性控制数字实现的高级控制系统设计。

全书共18章，前11章主要讲解基础知识。第1章介绍了什么是量化投资，以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境，介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy, Scipy, Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化，使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析，从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。第10章介绍了金融市场中衍生品的分析，以期货和期权为主。第11章从利率开始，介绍了债券的分析方法。 从第12章开始进入实战篇。第12章讲解中国金融市场，主要针对二级市场，并介绍了针对不同市场的基本投资策略。第13章介绍了，研究策略时，所需的数据来源，开源数据和商业数据库都有

《Python数据科学导论》通过理论与实践相结合的方式来阐述数据科学的一系列重要概念及算法，以使读者学会如何管理并利用数据。本书共有11章，第1章概要地介绍了数据科学的现状并给出了一些使用本书的建议；第2章介绍了Python语言数据科学生态系统，涉及NumPy、SciPy和Pandas等热门第三方库；第3～7章着重讲解了统计学和机器学习的知识，涉及描述统计学、统计推断、监督学习、回归分析、无监督学习等主题；第8～10章详细介绍了数据科学的一些主要应用，如网络分析、推荐系统和情感分析；第11章介绍了并行计算及性能优化方法。

本书是一本讲解如何使用Python来快速处理的视频的案例型图书。全书共包含12个章节的内容。第1~2章主要讲解Python编程环境的搭建、Python的基础语法知识。第3~4章主要讲解素材收集基础——爬虫技术基础和素材自动收集实战。第5章为moviepy视频剪辑基础，主要介绍moviepy工作与安装方式等。第6~11章通过大量典型案例，从视频的导入导出开始，详细讲解剪辑技巧、视频色彩调整、标题和字幕效果、音频的处理等多个方面的内容，让读者了解视频自动化处理的流程。第12章为moviepy实战应用，选用几个具有代表性的案例展示如何调用Python中的moviepy模块来快速自动处理视频的。 本书内容全面、条理清晰，讲解通俗易懂，除了必要的代码讲解，还对代码中使用到的相关函数进行了深入剖析，带领读者深入学习视频自动化剪辑的操作技巧。本书适合想要学习视频剪辑，提高视频

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本书作为数据挖掘入门读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测，如何使用DCGAN网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习、大数据处理等内容。 本书适合对传统数据挖掘和机器学习算法开发感兴趣的读者阅读，也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读。

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《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

本书是关于计算机编程的科普书，它包含了计算机软件的发展历史、原理、数据结构，以及基本算法等内容，并进一步探讨了动态规划、概率统计和神经网络等进阶知识。作者通过轻松的笔调，由浅入深地对编程的本质进行了直观、具体的讨论。虽然书中的例子都是用Python编写的，但是介绍的编程方法和思想却是通用的。书中的实例都有对应的完整代码实现，涉及初等数学、数据结构、排序与查找、数理统计、动态规划及神经网络等多个方面。这些实例把编程原理讲解和程序代码结合在一起，从而让概念 加容易理解。 本书适合学习Python，以及编程的读者阅读。

本书将易懂好学的Python编程语言，与当前使用广泛的Office办公软件进行结合，旨在解决开发人员、职场人士在大批量、自动化处理表格数据、Word文档数据、PPT数据展示以及邮件的自动化处理、网页的自动化操作等方面的问题，通过Python编程实现自动化、智能化、高效化处理办公问题的目标，解放双手，提升工效。 本书具备三大特点：覆盖面广，易学易懂，可操作性强，配视频辅导和案例演练。本书讲解Python自动化办公的知识技能覆盖面广，不仅仅融合了Excel办公软件，而且还融合了我们办公常用的Word办公软件、PPT办公软件、邮件的自动化处理、网页的自动化操作，而市面上我们看到的书籍仅对Excel办公软件进行了融合；书籍中也配套了微课视频讲解，学习过程中有不懂的地方，直接扫码观看视频即可，方便高效；书籍中在讲解Python自动化操作Office软件、邮

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书将使用大量的案例带领读者一步步掌握Python自动化处理计算机文件、邮件、Office办公软件以及爬取网络数据的方法，从而提高读者解决实际问题的能力。 全书共10章。第1、2章主要介绍Python软件的安装方法和基础的语法知识，为后面的案例应用打下坚实的基础。第3～7章通过大量的典型案例讲解如何用Python自动化处理计算机文件、PDF和Office文件。第8、9章主要介绍爬虫技术基础知识和网络数据的爬取方法。第10章主要讲解邮件的自动化处理方法。 本书不仅适合想要通过Python学习编程的初学者，对于从事文秘、行政、营销、财务等需要处理大量数据以及高效完成重复性工作的职业人士也是一本不可或缺的参考书。

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于Python和数学规划求解器（COPT和Gurobi）的编程实战。 全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法和数学规划求解器对实际生产活动中的优化问题进行建模和求解。这部分内容丰富，案例翔实，代码完整，旨在提高读者的实战能力。第三部分和第四部分聚焦于编程实战，主要讲解如何使用COPT和Gurobi求解器进行数学规划模型的编程求解。 这两部分内容涵盖了调用数学规划求解器的各种 用法，可以满足读者实现 化求解的需求。

《Python自动化测试入门与进阶实战》从Python自动化测试的概念开始讲解，然后逐步深入讲解自动化测试的进阶知识，*后通过两个综合项目案例，重点介绍如何使用unittest requests Selenium进行RESTful API和跨终端自动化测试，让读者能够从实践中学会项目分析，编写出高质量和高复用性的测试代码，并全面、系统、深入地掌握Selenium的相关知识。 《Python自动化测试入门与进阶实战》共10章，分为2篇。第1篇 Python自动化测试基础 ，涵盖的主要内容有自动化测试概述、Python HTTP接口编程、Selenium基础知识、Python模拟数据测试、Python爬虫测试接口、性能测试、App自动化测试及pytest单元测试；第2篇 Python自动化测试实战 ，涵盖的主要内容有基于RESTful API的自动化测试案例，以及基于Selenium的Web自动化测试案例。 《Python自动化测试入门与进阶实战》内容全面，语言通俗易懂，案例丰

本书首先介绍了如何在Python3.5中安装必要的数据科学工具箱；然后引导你进入数据改写和预处理阶段，在其中阐述用于数据分析、探索或处理的数据加载、变换和修复等关键的数据科学活动；后，通过介绍主要的机器学习算法、图分析技术和可视化方法来对数据科学进行概述。

Python趣味编程与精彩实例 共19 章，前12章主要以Python 基础知识如文件创建、输出与变量、输入与判断、运算符和循环、列表和字典、函数编程、pygame的各种知识为主，13-19章则以游戏编程的形式，由浅入深进行讲解，既让青少年学习了扎实的基础知识，又以他们*喜爱的游戏编程形式，将知识融会贯通，对学习Python 程序编写起到了较好的锻炼作用。 Python趣味编程与精彩实例 适合小学到初中阶段年龄层的学生阅读。

本书以初学者为对象，全面介绍了使用Python进行程序开发的各种技术。在内容排列上由浅入深，让读者循序渐进掌握编程技术；在内容讲解上结合丰富的图解和形象的比喻，帮助读者理解 晦涩难懂 的技术。全书共分22章，包括搭建Python开发环境、Python入门必学、变量和数据类型、流程控制语句、序列的应用、字符串及正则表达式、异常处理及程序调试、函数、面向对象程序设计、模块、文件及目录操作、使用Python操作数据库、常用的GUI框架、Django Web框架的使用、Pygame游戏框架、网络爬虫框架、Flask Web框架的使用、中华诗词大会（网络版）、图像识别工具、微信跳一跳游戏的辅助工具、汽车之家图片抓取工具和巡店宝（企业商品运营利器）。全书内容丰富，项目贴近实际开发，适合读者自学。 本书适用于Python的爱好者、初学者和中级开发人员，也可作为大、中

《Python 3快速入门与实战》通过理论与实战相结合的方式，结合大量案例系统地介绍了Python编程涉及的知识点，详细介绍了多个应用场景下使用Python开发的实际项目。本书共16章，分为两部分，第壹部分（1～12章）主要讲解Python编程基础，第二部分（13～16章）主要讲解Python项目实战，旨在帮助读者系统、快速地掌握Python语法，并能够熟练地应用到实战项目中。全书代码适用于Python 3.6以及更高版本。 《Python 3快速入门与实战》读者对象为Python编程的初学者，或者具有Python编程基础想进一步学习Python的编程爱好者；具有其他编程语言基础，想了解和学习Python的相关技术人员；未来准备从事数据科学、机器学习、人工智能、数据分析、数据采集等方向研究和工作的读者。

本书以问题驱动的方式对Python程序设计进行综合介绍。全书共分三个部分，首先介绍基本程序设计技术以及数据类型、变量、常量、简单函数等内容，随后利用抽象、封装和多态性来了解面向对象程序设计，后通过对数据结构和算法的讲解，循序渐进，掌握Python程序设计。书中引入实例解释基本概念，同时提供大量不同难度的编程题，帮助读者理解和巩固。本书可作为高等院校相关专业的基础教材，也可作为Python语言及编程开发爱好者的参考资料。