金融量化分析不仅需要掌握金融领域的知识，还需要掌握相关的计算机编程技术。《Python金融量化分析》全面、系统地介绍金融量化分析所需要掌握的技能。无论是具有丰富的编程经验的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。 《Python金融量化分析》共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。掌握这些内容，可以解决金融量化分析涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用，

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。

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是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，通过Python编程能够解决现实生活中的很多问题。本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列有趣的项目，展示如何用Python解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。 本书共15章，每章讲解一个有趣的Python项目，这些项目可以分成5个部分：第一部分是热身，包括科赫雪花、繁花曲线；第二部分是模拟生命，包括康威生命游戏、使用Karplus-Strong算法生成泛音、群体行为模拟；第三部分是好玩的图形，包括文本图形、照片马赛克、裸眼立体画；第四部分是走进三维，包括理解OpenGL、圆环面上的康威生命游戏、体渲染；第五部分是玩转硬件，包括在树莓派Pico上实现Karplus-Strong算法、树莓派激光音乐秀、物联网花园、树莓派音频机器学习。此外，本书还通过附录介绍如何安装Python和设置

本书旨在引导读者基于 Python 和CUDA 的 GPU 编程开发高性能的应用程序，先后介绍了为什么要学习 GPU 编程、搭建 GPU编程环境、PyCUDA入门等内容，以及 CUDA 代码的调试与性能分析、通过 Scikit-CUDA 模块使用 CUDA 库、实现深度神经网络、CUDA 性能优化等内容。学完上述内容，读者应能从零开始构建基于 GPU的深度神经网络，甚至能够解决与数据科学和 GPU编程高性能计算相关的问题。 本书适合对GPU 编程与 CUDA编程感兴趣的读者阅读。读者应掌握必要的基本数学概念，且需要具备一定的 Python编程经验。

Python是一款解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库，因而在各行各业中得到广泛的应用。对于初学者来讲，Python是一款既容易学又相当有用的编程语言，国内外很多大学开设了学习课程，将Python作为一门编程语言学习。 本书是一本可让读者轻松、快速掌握Python编程的入门读物。全书分为3部分，共16章。第一部分是第1章到第10章，介绍Python编程基础知识，包括Python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图，等等。第二部分是第11章和第12章，介绍如何用Python开发实例游戏弹球。第三部分包括第13章到第16章，介绍了火柴人实例游戏的开发过程。 本书语言轻松，通俗易懂，讲解由浅入深，力求将读者阅读和学习的难度降低。任何对计算机编程

《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。

本书阐述了如何从攻击者的视角审视自己的网络，从而了解有关技术并有效抵御攻击。通过Python代码示例，读者将学习如何编写密码嗅探、ARP投毒攻击、DNS欺骗、SQL注入、蓝牙WiFi攻击等相关工具，也将了解入侵检测和防御系统以及日志文件分析等防御方法。学习本书不需要有深入的编程和计算机网络原理知识作为基础，想要学习网络编程的Python程序员、想要主动检查系统和网络安全性的管理员和偏好 Python 编程的白帽、灰帽和黑帽黑客均可阅读本书。

本书是笔者多年从事高校教学经验的结晶之作。全书深入浅出地讲解了使用Python语言进行游戏开发以及帮助读者快速掌握游戏设计的基本原理和方法，同时提高应用Python语言编程的能力。 全书精选11个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每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包括游戏循环的原理、鼠标及键盘事件的处理、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进行介绍，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Python开发零基础读者的教程，也可作为高等院校的辅导教材，

本书以Python为开发环境，以小游戏开发为载体，对编程及人工智能技术进行讲解，让读者同时学习编程及人工智能知识。 本书共16章，可分为4个部分。第1部分为第1～3章，分别是编程、游戏和AI，Python环境准备及Pygame基础知识。第2部分为第4～7章，分别讲解了贪吃蛇游戏编程、打砖块游戏编程、笨鸟先飞游戏编程和五子棋游戏编程。第3部分为第8～12章，分别介绍了神经网络和PyTorch基础、蒙特卡罗模拟、强化学习入门、深度强化学习DQN及遗传算法。第4部分为第13～16章，分布介绍了贪吃蛇AI编程、打砖块AI编程、笨鸟先飞AI编程和五子棋AI编程。 本书内容系统性强，语言精练，适合对AI游戏编程感兴趣的读者阅读，也适合作为青少年游戏编程培训的参考用书。

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是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高阶程序设计语言，它具有丰富和强大的库，能够把用其他语言（尤其是C/C ）制作的各种模块很轻松地联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家学习Python的热情也越来越高涨。Python在IEEE发布的2017年编程语言排行榜中高居前列。本书介绍了Python编程的基础知识，并以游戏《Minecraft（我的世界）》为载体，通过Python编程来与游戏中的玩家或方块互动，先后实现了 剑球 游戏、五子棋游戏以及像素图像扫描仪这几个项目，最后还实现了通过游戏控制Arduino等外部设备的功能。希望大家能够在游戏的过程中轻松地进入Python的世界，跨越软硬件的鸿沟，初步尝试自动化控制。本书提供边玩游戏边学编程的全新体验，适合对Python编程感兴趣的读者阅读。游戏不再只是用来玩的，你将同时体验超级玩家、设计

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。

《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

本书以通俗易懂的方式介绍人工智能的基础知识及其应用，采用案例的形式讲解，方便读者轻松阅读。 全书共5章，首先介绍人工智能的基础知识，然后从文本、图像、语音三方面介绍自然语言处理、图像处理、语音识别等人工智能研究领域，后通过实战案例让读者全面了解人工智能的应用。 本书适合有志于了解人工智能基础知识及应用的初、高中学生，也可以作为人工智能初学爱好者的学习资料。

针对 Python 的特点和初学者的需求，本书将 turtle 库应用于 Python 编程教学中，引导读者在趣味横生的开发过程中学习编程语言。全书包括初级篇、中级篇和高级篇三部分内容，按照 边学边做 的方式，带领读者从零开始学习 Python 基础语法，在实现趣味案例的过程中对所学知识加以实践，以帮助读者掌握本书所涵盖的知识点，并能真正运用到自己的项目开发中去。 本书提供了丰富的案例，涉及绘制几何图案、错觉艺术、分形图形、互动程序、趣味游戏等多个领域，以期有效提升读者的学习兴趣。本书适合对编程感兴趣，特别是首次接触编程的人，也适合学过其他编程语言、想快速学习 Python 的人，还可以作为教材供教学或自学使用。

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高 级程序设计语言，在游戏开发领域，Python也得到越来越广泛的应用，并由此受到重视。 本书教授用Python开发精彩游戏所需的**为重要的该你那。本书不只是介绍游戏编程概念的相关内容，还深入到复杂的主题。全书共14章，依次介绍了使用Pygame、文件I/O、用户输入、数学和图形编程、位图图形、精灵动画、冲突检测、数组、计时和声音、编程逻辑、三角函数、随机地形、角色扮演游戏等重要概念。每章通过一个示例游戏来展示这些知识和工具的实际应用。本书既可以帮助读者掌握相关概念来构建较为复杂的游戏，甚到进行较为复杂的Python编程。 本书内容浅显易懂，示例轻松活泼，适合Python初学者阅读，尤其适合想要掌握Python游戏编程的读者学习参考。

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高 级程序设计语言。这门强大的语言如今在大学和Google、IBM等大型技术公司广泛使用。 本书是一本父母和老师教孩子使用Python进行基础程序设计和解决问题的入门图书。 本书通过科学合理的结构、通俗易懂的文字、活泼有趣的图示，帮助孩子学习计算机的思维方式，而可视化和游戏为主的例子则持续吸引读者的注意力。针对变量、循环、函数等编程基础概念的介绍，可以帮助年轻的程序员构建所需的技能，以制作自己的超酷的游戏和应用。每章末尾的编程挑战，则可以拓展读者的思维，巩固所学习的知识和技能。 本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合父母、老师、学生，以及想要理解计算机编程基础知识的未成年人阅读学习。

这是一本基于小学生认知水平和学习发展规律的教材，创设贴近小学生学习、生活的情境，在解决问题的实践中引出新知，由浅入深，由易到难，循序渐进，逐步系统化，为培养小学生编程能力和用算法解决问题的意识提供了一套较优的方案。本书设计的案例有层次、有梯度，利用类似于代码的自然语言描述解决问题的过程与步骤，让思维活动可视化，为提升小学生的思考力提供了有力的抓手。每课、每单元均设计具有反馈、巩固学习效果的检测作业，为激发小学生学习兴趣、保持学习动力、体验编程的快乐提供了可靠的保障。 本书适合小学四年级及以上学生阅读使用，可作为小学信息科技学科的教辅材料，也可作为信息科技教师学习Python语言的参考读物。

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

nbsp nbsp《Python数据分析全流程实操指南》主要围绕整个数据分析方法论的常规流程，介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识，并从数据分析挖掘的实际业务应用出发，讲解了互联网、金融及零售等行业的真实案例，比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等，深入浅出、循序渐进地介绍了Python数据分析的全过程。 《Python数据分析全流程实操指南》内容精炼、重点突出、案例丰富，适合在企业中从事数据分析、数据挖掘、机器学习等工作的人员学习使用，同样适合想从事数据分析挖掘工作的各大中专院校的学生与教师，以及其他对数据分析挖掘技术领域有兴趣爱好的各类人员。

本书共 5 章： 第 1 章介绍代数系统的基本概念, 内容包括集合与映射、群、环、域及线 性代数系统等; 第 2 章介绍矩阵代数, 内容包括矩阵定义、矩阵的各种运算, 如线性运算、 乘法、转置、方阵的行列式等, 并由此讨论可逆阵的概念及性质; 第 3 章介绍线性方程组的 消元法, 为后面讲解向量空间的知识奠定基础; 第 4 章基于矩阵、线性方程组等讨论应用广 泛的向量空间, 内容包括向量及其线性运算、向量组的线性相关性、线性空间的线性变换等; 在以上几章的基础上, 第 5 章定义向量的内积运算,在向量空间中引入“度量”, 即向量的 长度（范数），从而将二维、三维的几何空间扩展到一般的 n 维欧几里得空间. 本书选择 Python 的科学计算的软件包 NumPy 作为计算工具, 针对书中讨论的线性代数 的计算问题给出详尽的 Python 解法. 本书中的每一段程序都给出了详尽的

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。

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