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编程练习与解答》通俗易懂，精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题，帮助程序员扎实掌握基础知识，提高编程技能。还提供一部分练习的答案，其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新，呈现更多基础知识，简明扼要地讲述习题中涉及的核心概念。阅读本书前，读者只需要了解Python入门编程知识。

磨砺编程技能，平替ChatGPT！Python是一门既简单又强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、大数据、网络爬虫、自动化运维、科学计算和人工智能等领域。Python也越来越重要，成为国家计算机等级考试科目，某些中小学也开设了Python编程课程。本书秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，通过3个漫画人物的轻松对话、搞笑形象及夸张动作，把复杂的Python技术问题简单化。本书总计16章：第1章介绍Python的历史和特点，并进行开发环境搭建；第2～5章介绍Python的基础知识，包括数据类型、表达式、流程控制等；第6～7章介绍Python常用的容器类型数据和字符串数据；第8～11章介绍Python的进阶内容，包括函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等；第12～16章介绍Python实用库的使用方法，包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。本书在每一章中都

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。

本书是《看漫画学Python》的进阶版本，继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，并继续采用《看漫画学Python》一书中3个不同的漫画人物角色，通过这3个角色之间的轻松对话把复杂的技术问题简单化。本书总计12章。第1章讲解Python的IDE工具PyCharm的基础知识、高级功能和调试功能；第2章讲解如何用Python绘图库Turtle绘制基本图形；第3章讲解Python的Qt库PyQt的基础知识和用法；第4章讲解如何用分词库实现分词，以及如何用词云库形成词云；第5章讲解如何用OpenCV库实现图像处理和人脸检测；第6章讲解网络爬虫技术；第7章讲解如何用Python访问MySQL；第8章讲解如何用Python解析XML文档；第9章讲解如何用xlwings库操作Excel文件；第10章讲解如何用pyecharts库进行数据可视化。第11～12章通过两个项目实战帮助读者将前10章所学的内容融会贯通。本书贯穿了动手实践环节，旨在帮助读者

本书共8章，内容包括问题求解中的计算思维、Python编程基础、问题求解中的顺序结构、问题求解中的选择结构、问题求解中的循环结构、组合数据类型、函数、常用的经典算法。全书知识讲解由浅入深、循序渐进，运用计算思维求解问题的思想介绍Python语言的知识结构，不仅注重学习者知识与技能的掌握，更强调学习者思维习惯的养成，以期为学习者将来的学习打下良好的基础。 本书免费提供教学课件、源代码和微课视频，适合有一定数学基础的中高年级小学生和中学生，以及初学编程的自学者和编程爱好者使用，也可以作为中小学一线信息技术教师学习Python语言的入门教材。

有限元是当今工程分析中应用*广泛的数值计算方法。本书以结构分析为主题，介绍了基于Python的有限元分析开源框架（被作者命名为Feon）的搭建过程和扩展方法。本书分为5章，主要内容包括Python、Numpy（Python著名的矩阵运算包）和Matplotlib（Python著名的二维绘图包）简介，Feon的框架及结构分析子包Feon.sa（structural analysis）的搭建过程，Feon中自带单元的定义和应用，如何自定义单元、求解函数（以计算结构动力学频率和振型为例）及子包（以渗流分析为例，定义子包ffa（fluid flow analysis）），以及Python进行有限元编程方面的建议。书中所有的程序均在Python 2.7上测试通过。

全书精选十个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每一章围绕一个经典游戏案例展开，并突出一个游戏编程的主题。本书涉及的主要知识点有游戏循环的原理、鼠标及键盘事件处理、碰撞检测及处理、随机数的运用、定时器的使用、游戏场景的滚动、角色动画的播放、音效及音乐的播放、缓动效果、游戏关卡设计、游戏人工智能的原理及运用等。本书将 Python语法知识及常用的编程技巧糅合在各个游戏案例中介绍，为读者展示 Python语言的实际运用场景。 本书内容安排合理，架构清晰，注重理论与实践相结合，适合作为零基础学习 Python开发初学者的教程，也可作为本科院校及大专院校的教材，还可供职业技术学校和各类游戏培训机构使用。

内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。本书以实用为本，聚焦重点，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。本书以实战制胜

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数据预处理的目的是在进行数据分析前，通过技术手段解决集中存在的数据质量问题，并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着 什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理 展开，主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓，并掌握具体技术细节，为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。

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。

机器学习作为实现人工智能的方法，是一种让计算机具备学习能力的数理技术。本书就以Python为工具，结合实例和代码分析对机器学习中的异常检测和系列数据分析技术进行了详细解说。其中前半部分介绍了基本的分类器和预测器的使用方法，以便读者能够顺利地进行机器学习实践。后半部分以作者的研究经验为基础，介绍了一些应用于实际问题的例子。 本书以解说实例源码为中心，特别适合有一定编程基础、对机器学习技术感兴趣的高校学生学习，也适合将机器学习技术应用于实际业务的工程师参考。

全书共18章，主要内容如下：第1章介绍Python基础知识与概念；第2章讲解列表、元组、字典、集合等常用序列结构；第3章讲解Python选择结构与循环结构；第4章讲解字符串基本操作方法与正则表达式模块re的用法；第5章讲解函数设计与使用；第6章讲解面向对象编程有关的知识；第7章讲解文本文件与二进制文件的读写，以及文件与目录操作，Office文件操作；第8章讲解异常处理结构以及Python程序的调试与测试方法；第9章讲解标准库tkinter的GUI应用；第10章讲解网络编程，网页内容读取；第11章讲解安卓平台的Python程序设计；第12章讲解注册表编程以及系统运维编程；第13章讲解多线程与多进程编程；第14章介绍SQLite、Access、MS SQL Server、MySQL访问方法；第15章讲解图形图像编程、音乐编程、视频处理以及语音识别；第16章介绍逆向工程与软件分析原理、IDAPython编程、Immunity Debug

深度学习是一种人工智能, 模仿人脑处理数据和创建用于决策的模式方面的工作, 处理用于检测对象、识别语音、翻译语言和进行决策的数据. 本书是深度学习入门级教材，有以下特点： 1. 由浅入深, 对于*基本的单层神经网络到多层神经网络的前向及后向传播理论, 从公式到代码缓慢进阶, 做了透彻的解释, 易于理解及上手。 2. 在基本模块介绍之后, 对于各种更复杂的模型并不拘泥于细节, 而是着重介绍其含义, 让读者着眼于整体框架及未来发展。 3. 尽量跟随新发展, 书中*的模型来自2020年.

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。

本书共分3章，第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Seaborn绘图。 本书完全面向Python 3 x，全部案例代码使用Python 3 9编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。

《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。

网络爬虫是一种按照一定的规则，自动请求万维网网站并提取网络数据的程序或脚本，它可以代替人力进行信息采集，能够自动采集并高效地利用互联网中的数据，在市场的应用需求中占据着重要的位置。 本书以Windows为主要平台，系统全面地讲解了Python网络爬虫的相关知识。主要内容包括：初识爬虫、爬虫的实现原理和技术、网页请求原理、爬取网页数据、数据解析、并发下载、图像识别与文字处理、存储爬虫数据、初识爬虫框架Scrapy、Scrapy终端与核心组件、自动爬取网页的爬虫 CrawSpider、Scrapy-Redis分布式爬虫。 本书适合作为高等院校计算机相关专业程序设计课程教材，也可作为Python网络爬虫的培训教材，以及广大编程开发者的爬虫入门级教材。

《中公版 Python高效开发指南：Python语言核心编程》共分为十五章，涵盖了Python语言核心基础知识，对重难点内容进行了针对性讲解。本书面向Python编程初学者，按照由浅入深、循序渐进的规律，从搭建Python开发环境，到讲解Python基础语法和高级语法，*后介绍Python扩展技术和游戏开发。 ●初识Python（*章） 介绍了Python简史、优势、应用领域，还介绍了Python开发环境的搭建，重点介绍了PyCharm的使用。 ●Python基础语法（第二章至第六章） 讲解了Python的基础语法、流程控制结构、列表、元组、字符串、字典和集合。 ●Python高级语法（第七章、第八章） 讲解了Python的函数，包括生成器函数、装饰器函数、闭包函数等；还讲解了Python的类，包括类的封装、继承、多态和设计模式等。 ●Python扩展技术（第九章至第十三章） 介绍了Python的异常处理，文件的读、写和追加操作，

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本书结合作者在Python语言程序设计教学过程中遇到的概念、实践和应用等问题以及授课经验，由浅入深、循序渐进地介绍Python语言程序设计的理论和应用，是一本针对所有层次的Python学习者的程序设计入门书。本书基于Python 3.7.2编写，示例生动有趣，内容易读易学，且特色鲜明，让读者在Python交互式环境或集成开发环境中动手实践和体验，并通过示例来掌握Python语言的核心知识和用法，帮助读者解决常见应用编程问题和困惑。