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。
《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》是一本旨在帮助架构师在人工智能时代展翅高飞的实用指南。全书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》通过共计 13 章的系统内容，深入探讨AI技术在架构 设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响。通过学习，读者将了解如何利用ChatGPT这一强大的智能辅助工具，提升架构师的工作效率和创造力。 《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》的读者主要是架构师及相关从业人员。无论你是初入职场的新手架构师还是经验丰富的专业人士，《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》都将成为你的指南，帮助你在人工智能时代展现卓越的架构设计能力。通过《AI时代Pytho
《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》共分为11 章，全面介绍了以Python为工具的金融大数据的理论和实践，特别是量化投资和交易领域的相关应用，并配有项目实战案例。书中涵盖的内容主要有Python概览，结合金融场景演示Python的基本操作，金融数据的获取及实战，MySQL数据库详解及应用，Python在金融大数据分析方面的核心模块详解，金融分析及量化投资，Python量化交易，数据可视化Matplotlib，基于NumPy的股价统计分析实战，基于Matplotlib的股票技术分析实战，以及量化交易策略实战案例等。 《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合以下人群阅读：金融行业的从业者、数据分析师、量化投资者、希望提高数据分析能力的投资者，以及对大数据分析感兴趣的编程人员。另外，《Python金融大数据分析快速入门与案
人工智能已经成为推动科学技术和国民经济发展的重要力量。为帮助青少年读者深入理解并有效应用这一前沿技术，提升跨学科思维和综合能力，《掌控智能生活：用mPython实践创客文化》基于掌控板和适用于中小学生的图形化编程，围绕智能生活这一主题，设计与人工智能相关的项目式学习案例。 《掌控智能生活：用mPython实践创客文化》共13课，每课包含 基础我来学 和 进阶我会用 两大模块。读者可以依托模块中的 准备清单 与 快速指引 ，概览案例全貌；通过 操作步骤 与 参考程序 ，掌握人工智能知识和应用方法；借助 小贴士 与 知识库 ，扩充相关知识；*后在 脑洞大开 中，激发无限的思维创造力。
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高级用法，可以满足读者实现定制化求解的需求。本
本书以语料库语言学研究实践为导向，介绍Python编程基础知识。第1章为Python语言简介，第2章至第6章由易到难、循序渐进介绍Python语言的基本数据类型和语法。第7章和第8章提供文本处理的个案实例。全书内容涵盖语料库语言学研究中常用的文本处理模式，读者可以通过学习本书掌握语料库语言学研究中的Python编程技巧，以便更深入地进行研究。另外，本书提供大量语料库语言学文本处理所需的Python代码，读者可以直接将这些代码(或将这些代码稍加改动)用于自己的研究中。
《Python算法从入门到实践》是一本综合讲述算法和数据结构的入门书，全面介绍了当下比较实用的算法，并利用图文结合的方式详细讲述了每个算法。全书共分为14章，包括走进算法的世界、算法编程基础、查找算法、散列表、排序算法、递归算法、动态规划算法、贪心算法、回溯算法、链表算法、树形结构算法、图形结构算法、其他算法、数学经典算法等。本书从用户学习与应用的角度出发，所有算法都结合具体生活实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，并且运用大量的示意图和实例应用，力求打造轻松、零压力的学习氛围，以便使读者轻松掌握使用算法，快速提高开发技能，拓宽职场道路。 本书列举了小型实例和综合实例，所有实例都提供源码，力求为读者打造一本结合了 基础入门 应用开发＋实战 一体化的Python算法图书。 本书内容详尽，图文
本书共分4篇，针对Python爬虫初学者，从零开始系统地讲解了如何利用Python进行网络爬虫程序开发。 第1篇快速入门篇:主要介绍了Python环境搭建和基础语法知识、爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解，以及App数据抓取、数据的存储方法等内容。 第2篇技能进阶篇:主要介绍了PySpider和Scrapy两个常用爬虫框架的基本使用方法、爬虫的部署方法，以及数据分析、数据清洗常用库的使用方法。 第3篇项目实战篇:以2个综合实战项目，详细讲解了Python数据爬虫开始与实战应用。本篇对全书内容进行了总结回顾，强化读者的实操水平。 第4篇技能拓展篇:从数据爬取、数据清洗和数据分析三个角度，介绍了一常用AI技术的实用技巧。运用这些技巧，读者可以提高网络爬虫程序的编写速度和
《Python区块链应用开发从入门到精通》全面系统地介绍了Python语言区块链应用工程师所需的基础知识和相关技术，主要分为Python基础篇、区块链技术篇和区块链开发篇三部分。 全书共10章，其中第1~3章为Python基础篇，介绍Python语法基础、Python的语法特色、Python与数据库操作等内容；第4~6章为区块链技术篇，介绍初识区块链、区块链的技术原理、区块链技术的发展趋势；第7~10章为区块链开发篇，介绍Solidity智能合约开发的入门和进阶、Python语言离线钱包开发、通过Python和Solidity开发一个 赏金任务系统 ，项目中将使用FISCO BCOS联盟链作为基础，结合Django框架，并应用Python-SDK与区块链交互完成数据的读写操作，完成一个区块链的Web项目。 《Python区块链应用开发从入门到精通》内容系统全面，案例丰富翔实，既适合想学习Python语言编程和区块链开发的初学者阅读，也适合
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集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。本书围绕整个数据分析的常规流程:工具熟悉-获取数据-数据熟悉-数据处理-数据分析-分析结果进行Excel 和Python 对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么？过程与过程之间有什么联系。这样一本书既可以作为系统学习数据分析流程操作的说明书，也可以作为一本数据分析师案头的实操工具书，随时备查。本书通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
Python可以用来做机器人!通过编程实现人工智能! Python不需要任何基础!中小学生也能学会! Python前景广阔!一招在手， 天下无敌! 在纷繁的编程世界中，Python毫无疑问已经成为非常适合青少年学习的语言。它入门简单，应用广泛，青少年既能玩得开心，又可以为将来的深造打下基础。 本书就是专为青少年打造的Python 入门读物。全书图文并茂，讲解细致，从搭建开发环境入手，逐步引导读者掌握Python的基础知识、核心操作及编程技巧，*后深入了解编程思维。 本书适合Python 语言的零基础读者学习，尤其适合青少年读者阅读使用。此外，对中小学人工智能相关课程及青少年编程培训班的授课教师，也有一定的参考作用。
本书共有7章。其中第1～6章为本书的核心内容，可分为两部分：第壹部分包括第1章和第2章，介绍了Python语言编程的基础知识和Abaqus中的Python脚本接口基础知识，为后面的学习奠定基础；第二部分包括第3～6章，分别介绍编写脚本快速建立有限元模型、编写脚本访问输出数据库、编写脚本进行其他后处理、案例分享及常见问题等内容。通过大量的实例脚本和详细的注释讲解了编写、调试脚本和开发专有模块的方法，以提高Abaqus有限元分析的效率。 书中内容从实际应用出发，文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的编程功底，即可轻松掌握Python语言在Abaqus中的各种应用。 本书主要面向Abaqus软件的中级和高级用户，对于初级用户也有一定的参考价值。
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。
本书注重基础，循序渐进，系统地讲述Python程序设计的主要知识与量化交易各类策略的开发。全书涵盖Python程序设计基础、Python程序结构、函数与模块、文件与目录操作、Python面向对象、Python数据库编程、Python量化工具Numpy、Python量化工具pandas、量化交易数据的获取与清洗、量化交易平台、策略开发与经典CTA策略、统计套利、多合约组合交易策略、期权交易等内容。 当前高校金融工程专业的量化投资类课程中，缺乏融合Python和交易实务的课程，通过本书的教学，能够实现在开源环境下，利用Python语言进行量化投资策略开发、策略回测、策略模拟、风险控制等实战性功能的开发和使用。克服中低频交易中C 编写维护难度大，学习成本高，不利于投资者专注交易策略开发的缺点。
《Python Kivy（App开发）从入门到实践》一书从学习者的切实需求出发，为不同的用户人群精心打造了一本实用的学习图书。本书不仅运用了简洁的语言，为读者铺垫编程基础；还提供了丰富的实例，让读者可以体会边学边练的阅读感受；并且编写了流行开发项目，供读者进行实战和参考，旨在希望读者通过 多位一体 的学习模式，能够迅速提升开发技能，从入门走向实践，在实际开发中创造独特的编程思维。本书共分为八章：Hello Kivy、页面布局、图形绘制、简单UX部件、高级UX部件、打包、2048游戏和51斩百词等多种内容和项目，让读者朋友不仅可以畅游Kivy的神奇领域，还能够运用Python的语言魅力，迈进开发移动App的大门。 在本书中夯实自身编程基础；解决实际开发问题，让读者可以达到高效开发软件项目的目的。让Kivy在Python语言的基础上，快速开发移动App，为Pytho
《Python 网络爬虫从入门到实践》一书适用于Python 爬虫入门学习的读者，书中全面介绍了使用Python进行网络爬虫开发的入门知识，本书从学习与应用的角度出发，帮助读者快速掌握网络爬虫的各项技能。 全书共17 章，包括初识网络爬虫、了解Web 前端、多种网络请求模块、网页数据的多种解析方式、爬取动态渲染的信息、多线程与多进程爬虫、数据处理与存储、App 抓包工具、识别验证码、Scrapy 爬虫框架、Scrapy-Redis 分布式爬虫以及可视化爬虫：数据侦探项目。本书侧重爬虫技术的实战应用，包含125 个典型应用示例、2 个实用案例，后提供了一个综合实战项目，书中所有实例和项目都提供了程序源码，力求为读者打造一本学习入门 应用 实践一体化的精彩的Python 网络爬虫图书。 本书不仅适合初学者、入行数据采集人员、与数据打交道（从事与数据相关）、对数据感
MicroPython是近年国外开源硬件（也是智能硬件）中*热门的主题之一，它使用Python语言在嵌入式中编程，不需要了解底层寄存器、数据手册、厂家的库函数，大部分外设和常用功能都有自己的库，使开发和移植变得容易和快速。MicroPython已经可以真正用于开发产品，这是其迅速吸引智能硬件开发者的原因。本书带领初学者逐步了解MicroPython的基础知识、硬件平台、开发技巧，采用大量浅显易懂的实例，使读者在实践中快速入门。
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。
本书是作者结合自己多年Abaqus 使用经验，在汲取国内外大量资料的基础上编写的一本Python 二次开发知识点笔记。内容涉及开发环境的搭建、Python 基础语法知识、Abaqus Python API 讲解，并以实例展示的方式详细阐明了二次开发的流程和方法。本书可以帮助正在使用Abaqus 进行仿真分析工作的工程师或者科研人员学习Abaqus Python 二次开发方法，同时对熟悉Abaqus 二次开发流程的读者也有一定的借鉴价值。
本书首先系统介绍了通信原理的基础知识，然后通过开源编程语言Python进行了全面完整的仿真分析。书中提供了大量极具参考价值的仿真实例，不仅通过可视化的仿真图形帮助读者深入理解理论知识，还允许修改源码，方便进行个性化开发，从而加快科研进度。 全书共11章。第1章主要介绍了Python的基本使用及相关库；第2章介绍了信息和信道的相关内容；第3~5章主要介绍了信号的类型和表示，以及信号的分析方法；第6~10章介绍了各种信号的调制、解调及传输方法；第11章介绍了能够提高传输可靠性的信道编码方式。 本书结构清晰，层次分明，适合通信领域的科研工作者和工程人员使用，也可作为高等院校通信相关专业的本科生和研究生的参考书。
本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。 本书分为 11章，涵盖的主要内容有神经网络概述，神经网络基础知识，计算机程序的特点，神经网络优化算法，搭 建Python环境，Python基础知识，深度学习框架PyTorch基础知识，NumPy简介与使用，OpenCV简介与使用，OS遍历文件夹，Python中Matplotlib可视化绘图，Lenet-5、AlexNet、VGG16网络模型，回归问题和分类问题，猫狗识别程序开发，验证码识别程序开发，过拟合问题与解决方法，梯度消失与爆炸，加速神经网络训练的方法，人工智能的未来发展趋势等。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合神经网
笔者根据自己多年的数据分析与挖掘经验，从零基础读者的角度，详尽地介绍了Python数据分析与挖掘的基础知识及大量的实战案例。 全书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例，让读者了解如何系统地应用前面学到的各种方法解决实际问题。对于书中的大部分章节，笔者还结合实际工作及面试经验，精心配备了大量高质量的练习题，供读者边学边练，以便更好地掌握《Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通》内容。 《Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通》配备所有案例的源码，适合有一定数学基础的读者使用，但不要求读者具备编程
本书专为Python快速入门学习而精心设计了知识结构和内容，通过深入浅出的讲解，轻松有趣快速入门Python。 本书重点结合编程思维和专家视角，帮助读者从更高角度、更多维层次去分析、思考、学习和理解编程及程序设计背后的规律、逻辑和思维，从点到线，再到面，搭建起编程知识体系，从而学会Python。 本书主要分为三个部分。 第一部分，主要讲解Python的基础知识点。 第二部分，结合编程思维将知识串联起来在探究活动中练习和实践，巩固Python基础知识，提升编程思维能力。 第三部分，以解决问题实战为主线，串联编程思维，从整体视角上思考问题，使用Python从0到1，完整解决多个问题，从而掌握解决编程问题的基本思路，学会举一反三，增强理解和运用Python的能力。
