本书提出了以理解和运用计算生态为目标的Python语言教学思想，不仅系统讲解了Python语言语法，同时介绍了从数据理解到图像处理的14个Python函数库，向初学Python语言的读者展示了全新的编程语言学习路径。全书一共设计了25个非常具有现代感的实例，从绘制蟒蛇、理解天天向上的力量到机器学习、网络爬虫，从文本进度条、统计名著人物重要性到图像手绘效果、雷达图绘制，绝大多数实例为作者原创，将随着内容深入不断激发读者学习Python语言的热情，因为“编程是件很有趣的事儿”。本书内容丰富、叙述清晰、循序渐进，采用新形态构建形式，提供大量扩展阅读资料、学习资料和学习视频。本书作者（中国大学MOOC平台“Python语言程序设计”课程的主讲教师）建议广大读者借助在线开放课程，深入学习本书内容。本书适合初学Python语言的读者使用，也适合作为各
ThePotalaPalaceis regardedasanoutstandingworkofhumanimaginationandcreativityforitsdesign,decorationandharmonioussettingwithinadramaticlandscape,trulyapotentandexceptionalsymboloftheintegrationofsecularandreligiousauthorityintoasingleentity.ThePotalaPalaceandJokhangTempleinLhasaforspiritualaticdoubleactofspiritualandpower,architecturalsplendorandfaithenduringagainstallodds.
本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python语言编写量化策略、Python量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；很后讲解Python量化策略的技术指标实例和Python量化交易策略实例。在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇
《狂人C：程序员入门》以独特的方式全面地讲述了c语言（c89和c99）的基本概念和编程知识。面向初学者，对基本概念详尽透彻的剖析，强调良好的编程习惯和风格，结合软件工程、软件测试的基本理念介绍编程知识，是《狂人C：程序员入门》的主要特色。全书分为3个部分：理解程序设计，结构化程序设计与数据的组织和c语言的话题。体现了从零基础到c编程高手层次递进的特点。全书贯穿大量生动实例，讲述从问题的提出、问题的分析、代码的编写到程序测试的全部过程，并对c语言学习者和使用者中常见但容易忽视的问题进行了剖析。《狂人C：程序员入门》适合c语言初学者参考和使用，也适合高等院校计算机专业选为教材使用。
本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。全书共20章，大致分为4个部分。部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python语言和sklearn模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。
