《利用Python调试机器学习模型》详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案，主要包括代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开发以控制风险、生产测试和调试、版本控制和可再现的机器学习建模、避免数据漂移和概念漂移、通过深度学习机器学习调试、高级深度学习技术、机器学习进展简介、相关性与因果关系、机器学习中的安全性和隐私、人机回圈机器学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书可作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考用书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。0章至2章探讨了设计模式及其在Python中的实现。3章和4章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。0章至2章探讨了设计模式及其在Python中的实现。3章和4章涵盖了测试和并

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题—数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程 可视化 数学”工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从

《Python OpenCV快速入门到精通》是一本基础与实践相结合的图书。本书从学Python OpenCV到用Python OpenCV的角度出发，在帮助读者朋友快速掌握Python OpenCV基础的同时，引导读者朋友如何使用Python OpenCV开发简单的应用程序。全书共28章，主要分为3个篇章（基础篇、实战篇、强化篇），基础篇包括搭建开发环境、图像处理基础、NumPy工具包、绘图及交互、图像的几何变换、图像运算、阈值、形态学操作、滤波器、图形检测、图像轮廓、模板匹配、视频处理和人脸检测与识别；实战篇包括更改卡通人物的衣服颜色，图像操作之均分、截取和透视，计算轮廓的面积、周长和极点，掩模调试器，粘贴带透明区域的图像，鼠标操作之缩放和移动图像，机读答题卡，检测蓝色矩形的交通标志牌，滤镜编辑器，给图像打马赛克，给图像的任意区域打马赛克和手势识别；强化篇包括人工瘦脸

本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix方法和removesuffix方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的特性，等等。

本书分为上、下两大部分，共计22章。部分（~11章）由浅入深地介绍Python的基础知识，包括变量、数值、条件语句、文本字符串、循环语句、元组、列表、字典、集合、函数、对象、类、模块、库，等等。掌握这些基础知识将为运用Python奠定牢固的基础。第二部分（2~22章）介绍Python的应用，所涉及的领域包括Web应用、数据库、网络和机器学习。你将学会用Python处理时间、进行网络通信、完成数据科学任务等，还会了解并发的相关知识。

《深入浅出Go语言核心编程》是一本全面而深入的Go语言学习手册，涵盖了Go语言的诸多关键特性，包括语法结构、内存原理、并发、上下文机制与框架应用等。本书共20章。章引导读者快速搭建开发环境，详细介绍Go语言的环境配置及编译运行的具体细节。第2～5章详细讨论Go语言独特的变量、常量、常用数据类型和流程控制，并重点解析复杂类型的底层实现机制。第6～8章讲解Go语言的函数及如何实现面向对象编程，打通Go语言面向过程和面向对象编程之间的桥梁。第9～12章探讨Go语言的一些高级话题，包括并发、上下文、反射、泛型等。3～15章探讨Go语言的I/O、网络编程及RPC通信等编程场景。6～18章是Go语言的扩展话题，涵盖了内存管理、正则表达式和Go语言的汇编。9章和第20章重点探讨了Go语言在日常开发中的典型应用，主要介绍框架Gin的使用，以及如何利用Go语言

Go语言"入门易，精通难”。想要用Go语言写出优质的软件，不仅要了解Go语言的语法，还需要对Go语言的特性、软件的通用编写方法、软件项目的组织方法、并发程序设计、软件测试、软件性能优化等方面都有的了解。 本书既聚焦于Go语言，又不限于Go语言，介绍了开发者在使用Go语言时经常犯的100个经典错误，内容侧重于语言核心和标准库。对大多数错误的讨论都提供了具体的示例，以说明在什么时候容易犯这样的错误。这不是一本教条主义的图书，每个解决方案都详细传达了它应该适用的上下文。

本书从基础的知识开始，讲解Web开发的整个流程，展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。靠前部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识，并在每个阶段进行严格的单元测试。第二部分讨论了Web开发要素，探讨了Web开发过程中不可避免的问题，以及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题，如模拟技术、集成第三方认证系统、Ajax、测试固件以及持续集成等。第2版全部使用Python 3，并针对新版Django全面升级，介绍了由外而内的测试驱动开发流程。本书适合Web开发人员阅读。

本书是原谷歌面试官的经验之作，层层紧扣程序员面试的每一个环节，全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试，才能在面试中脱颖而出。内容主要涉及面试流程解析，面试官的幕后决策及可能提出的问题，面试前的准备工作，对面试结果的处理，以及出自微软、苹果、谷歌等多家公司的189道编程面试题及详细解决方案。第6版修订了上一版中一些题目的解法，为各章新增了介绍性内容，加入了更多的算法策略，并增添了对所有题目的提示信息。

《细说Python编程：从入门到科学计算》以Python 3.x为平台，由两位博士执笔，详尽细致地阐述Python编程的基础知识和高级技巧，并以大量示例代码进行实践，同时还介绍人工智能领域广泛使用的科学计算工具NumPy。《细说Python编程：从入门到科学计算》分为两篇，共19章。篇（～11章）为基础知识，主要讲解Python的编译环境、入门知识、字符串、容器、函数、循环、条件选择、模块、类、类的特殊成员、文件；第2篇（2～19章）为高级应用，包括异常处理、日期和时间、测试代码、程序打包、使用数据库、网络编程、图形用户界面、科学计算等内容。全书知识点丰富，辅之以示例演示，读者可以边学边练，快速掌握。 《细说Python编程：从入门到科学计算》还提供了16小时共151节微课教学视频，读者扫码即可观看学习，免费提供的示例源码文件可直接调用，方便上机操练

当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。 读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通